面向冠心病血检数据的函数型主成分方法

本文提出了一种面向冠心病血检数据的函数型主成分分析(FDCA)方法。首先,利用函数型数据分析(FDA)方法,对冠心病患者的血液检测指标数据进行函数化;然后,利用FPCA的方法对原始血检指标进行降维,并与传统的主成分(PCA)方法进行对比。实验结果表明,相比于传统方法,FPCA方法降维效果更好,降维后得到的新指标能够包含原始指标的绝大部分信息。该方法对于临床冠心病的诊断研究具有现实和理论意义。     

基于函数型主成分分析的温度建模研究

气温衍生品定价中的重要一环是建立温度模型,以郑州的温度预测曲线数据为例,根据分析目的构造函数型数据,然后对函数化的数据进行函数型主成分分析.得到驱动温度未来变化的主要因素是历史信息和前瞻性信息,从而为建立的双因子模型提供理论和实证支撑.     

基于均值化主成分分析的城镇居民消费性支出应用研究

均值化主成分分析是在传统主成分分析法的基础上,采用均值化方法对数据进行预处理的一种改进方法。利用均值化主成分分析法对全国各地区城镇居民的人均消费支出情况进行分析,并使用Matlab平台进行仿真,最终提取出反映消费支出的主成分,为下一步的研究工作提供必要的决策支持。     

函数型变量选择法用于空气质量影响因素实证分析

以全国31个主要城市的空气污染数据作为研究对象,通过B-样条逼近离散数据,拟合日变动曲线作为函数型数据,采用基于Group LASSO的函数型变量选择方法对空气污染因素和气象因素进行变量选择,选取影响空气质量的主要因素,并建立函数型回归模型,同时与函数型主成分回归方法进行比较,发现Group LASSO函数型变量选择方法不仅对群组变量进行选择,而且对选择出的群组内变量还能做进一步的选择,可以获得较为稳健的估计结果和较好的选择效果。     

陕南城市绿色发展水平的测度及综合评价

运用主成分分析法,借助SPSS统计软件对陕南各城市绿色发展水平进行了测度和综合评价。首先建立城市绿色发展评价指标体系,由统计年鉴得到2011—2013年的指标数据,用模糊隶属度函数进行无量纲化,用主成分分析法对陕南城市绿色发展水平进行了客观的综合评价和分析,最后对陕南城市绿色发展水平的提高提出了一些建议。     

基于改进的主成分分析和集成综合评价法的水质评价

针对传统主成分分析对非线性数据处理的不足,提出了一种改进的主成分分析方法：首先利用对数变换对原始非线性数据进行线性化,然后利用均值化进行无量纲化处理,所得结果尽可能最大保留原始信息,同时大大降低了数据维数.同时,改进综合评价函数,结合熵值法,提出了集成综合评价方法：即首先利用传统主成分分析得到综合评价值,再利用熵值法得...     

汾渭平原SO2与气温的函数型空间自回归分析

面对观测到的高维复杂数据,函数型数据分析方法能充分利用数据信息,有效处理这类数据,并分析不同数据类型之间的关系。收集了汾渭平原11个城市2019年月均SO_2浓度数据和逐时气温数据,为了在分析SO_2浓度与气温之间的关系时不丢失重要信息,首先通过函数型数据分析方法,对逐时气温数据进行函数化,并对气温曲线进行动态分析;其次,由于月均SO_2浓度数据存在空间相关性,故在气温曲线和月均SO_2浓度之间建立函数型空间自回归模型(functional spatial autoregressive model, FSAR)。通过函数型主成分基展开的方法对气温曲线进行降维,采用极大似然估计方法对FSAR模型中的参数进行估计。通过与函数型线性模型(functional linear model, FLM)对比,结果表明:FLM模型的均方误差远大于FSAR模型的均方误差。可见用FSAR模型处理SO_2浓度与气温数据的拟合效果更好。     

北京市水资源利用与经济增长动态关系研究——基于VAR与SVAR模型分析

基于1990—2012年北京GDP数据和三次产业用水量数据,进行GDP数据与三次产业用水量的平稳性检验和协整检验,检验通过后,对四组数据构建SVAR模型,利用脉冲响应函数,分析北京GDP与三次产业用水量之间的相互关系,结果显示第一产业用水量、第二产业用水量与北京GDP的增长负相关,第三产业用水量与北京GDP的增长正相关.     

基于因子与聚类分析的中国31省市的就业情况

数据深度作为一种多维的排序方法,已经被广泛应用于多元回归、聚类判别、风险度量等众多领域.基于《中国统计年鉴》(2010)的数据,在主成分分析的基础上,定义了新的深度函数作为评价准则对中国31省市的就业情况进行了综合排序.进一步以主成分的方差贡献率为权重,运用加权欧氏距离进行了主成分聚类.总结出4个层次的地区就业情况的总体特点与差异,并对其差异的形成原因进行了简要分析.     

我国城市建设水平研究

基于《中国统计年鉴》最新数据,运用稀疏主成分方法及聚类分析方法,对2017年和2018年我国各地区城市建设水平的差异进行了研究;稀疏主成分分析在降维的同时,通过惩罚函数方法,对载荷矩阵进行稀疏化处理,其分析结果相较于主成分分析具有较强的可解释性;此外,对我国各地区进行了聚类分析,聚类结果验证了稀疏主成分法排名的合理性,...     

太湖富营养化的驱动因子分析

将太湖2001～2002年的水质监测数据与空间数据结合,采用基于因子分析的主成分方法将太湖的水质参数概括为5个主成分,提取并反证了湖泊水质各个主成分的科学内涵,即水体营养指数、富营养化指数、植物生长环境指数、水体色度指数和水体酸碱指数;研究了各主成分的空间分布特征、意义以及月均值随时间的变化规律．指出水体营养指数和植物生长环境指数是太湖富营养化的主要驱动因子,水体色度指数和水体酸碱指数是太湖富营养化的次要驱动因子并可作为富营养化的指示因子。     

灌溉水质水量对番茄影响的主成分分析

为探讨不同灌溉水质和水量对设施大棚番茄品质及产量的影响,采用主成分分析法对污水、再生水和清水3种不同水质和灌溉水量处理的番茄各项品质指标及产量进行综合评价。结果表明,所选取的4个主成分的累积贡献率达到89.70%。不同灌溉水质水量处理情况下,番茄果实中所含的维生素C、硝酸盐、可溶性蛋白差异显著,可溶性糖、产量、灌溉水利用效率差异不显著。试验所采用的3种水质和水量条件下:数据经隶属函数处理的综合评价排名结果表明,水质为再生水、灌溉定额为360 mm的灌溉条件最佳;2种数据平均排名结果表明,水质为再生水、灌溉定额为320 mm和360 mm的处理较佳。     

批量甜玉米低场核磁共振数据的统计分析

以烫漂甜玉米的低场核磁共振数据为例,采用统计分析系统（SAS）得到烫漂温度对甜玉米中水分分布的影响规律,利用SAS批量读入数据并对数据进行多指数模型拟合、主成分分析和偏最小二乘法模型预测,提供了相应的SAS代码.结果表明,当弛豫时间为450~750和50~70 ms时,相应水组分的弛豫强度分数随处理温度的变化而呈现出一定的变化规律;烫漂温度可初步划分为3个温度段,即20~40、50~70和80~100 °C;束缚水含量模型具有较高的预测准确性（决定系数R2=0.974,标准差RMSECV=0.32%）;SAS方法在批量数据处理过程中具有较高分析和处理数据的能力.     

采用主成分分析和水质标识指数评价敖江流域水质

根据2017年3月至2018年3月敖江流域的4个断面的水质监测数据,采用主成分分析法(PCA)识别流域水质时空变化特征,并采用水质标识指数法对敖江流域水质状况进行综合评价.PCA将8项水质指标转换为3种主成分,解释了原数据集83.144%的信息.分析结果表明:敖江流域水质受上游石板材工业、中下游农业、畜禽养殖业和下游人口分布影响较大,且污染呈现季节性变化;敖江流域整体水质较好,各监测断面水质情况受单项水质指标的影响显著,且流域整体污染呈现从上游往下游加重的趋势.     

区域用水结构演变及驱动力分析

运用信息熵理论表征用水结构变化趋势,采用主成分分析方法提取公共因子,运用灰色关联理论分析公共因子与用水结构的关联程度。以南京市为例,分析区域用水结构演变特征以及用水结构变化的驱动力因素。结果显示,南京市用水系统的信息熵值从2000年的1.532 nat增长到2014年的1.791 nat,均衡度由0.787提升至0.861,表明城市用水结构随着时间的推移变得更加稳定;经济结构调整、节水水平、人口演变、用水需求等因素是影响南京市用水结构变化的主要驱动力。提出区域用水总量控制对策,以保障水资源合理利用。     

11个不同产地枸杞子中微量元素和黄酮的主成分分析

利用主成分分析对11个不同产地枸杞子中的5种微量元素和黄酮含量进行分析,找到微量元素和黄酮的含量与枸杞子质量优劣的相关关系,得到不同产地的枸杞子质量优劣的综合排名.然后利用聚类分析对11种不同产地枸杞子进行聚类,结果恰好与主成分分析结果一致,说明主成分分析法所建的枸杞质量优劣评价模型稳定可靠,可以为枸杞子质量优劣评价研究提供一定帮助.     

小清河济南段水质主因子分析

运用主因子分析法对小清河济南段的污染特征进行了研究,从原始数据的相关矩阵出发,提取占总方差93%的4个主因子,对主因子及其空间变化规律做出了合理的解释.结果表明:氨氮营养盐和有机物污染因子、综合污染因子、砷污染因子和重金属污染因子是小清河济南段水质污染的4个主要因子;工业排放和生活污水是其主要污染源.     

长江水质评价与预测模型

利用主成分分析方法对长江流域的水质进行评价,通过MATLAB软件计算,对长江流域17个地区的污染状况作出了评价排序,利用GM（1,1）模型与BP神经网络模型联合完成了对近几年不同地区的水质预测,给出了未来几年长江水质变化的综合评价。     

模式分析的核函数设计方法及应用

利用卷积算子和H1(R)核函数给出了一种设计Hn(R)核函数的新方法,该方法简便易行。运用该方法设计的核函数,应用在轴承正常振动信号数据、轴承内圈、外圈以及滚动体故障振动信号数据进行核主成分分析(KPCA)中,仿真结果表明:该方法可以有效地识别轴承正常和内圈、外圈以及滚动体故障。