基于主成分分析的对等网络邻近标识符选择

保持对等网络与底层网络的拓扑良好契合是保障对等网络性能的重要条件.以对等网络系统CAN为基础,将底层网络拓扑建模为高维欧氏空间,使用主成分分析法将底层网络拓扑映射到低维CAN逻辑空间,从而根据节点在底层网络中的位置决定其在对等网络中的标识符.实验结果表明,该算法能够有效减少对等网络链路延时,提高路由效率.     

主成分回归的主成分选择准则

结合回归自变量选择的Cp准则及平均残差平方和准则，讨论了利用主成分回归时如何选择主成分可在一定程度上避免人为性，提出了两个准则，以供实际应用时参考。     

基于LOGIT模型的房产开发选择分析

采用LOGIT模型在Excel上对房地产开发商的房屋销售中的各种影响因素进行分析.利用模型计算各种不同因素的影响下不同类型房子的销售概率.     

基于主成分分析的上市公司财务危机预警模型研究

建立了主成分分析预警模型,该模型可以用来对企业财务困境进行预测.经实证研究得出,该模型对检验样本的预测正确率为70%,说明主成分分析方法对上市公司的财务危机具有较好的预测效果.     

基于主成分-LS-SVM的教学质量评估模型

给出了基于主成分与LS-SVM的教学质量评估模型,先采用主成分分析对其影响因素作评价和预处理,然后构建LS-SVM模型,为了便于比较,同时利用单一的LS-SVM模型对教师教学质量进行模拟与预测,并在Matlab中实现.结果表明,基于主成分与LS-SVM的教学质量评估模型较单一的LS-SVM模型具有更加理想的精度,得到了...     

基于离散选择模型的在线渠道消费者品牌选择行为

回顾品牌选择的离散选择模型的发展进程,并对在线渠道下消费者品牌选择进行了梳理,构建了品牌选择的多项Logit模型.运用该模型,对中国某著名网上商城消费者实际消费的可乐面板数据进行分析,研究和鉴别在线渠道消费者品牌选择行为的影响因素.结果表明:价格对于消费者网上品牌选择具有显著影响;作为网络属性的支付方式也会影响在线消费者的品牌选择;进行网上购买的消费者显示出对可口可乐品牌更强的内在偏好.     

基于主成分分析法的我国上市公司信用风险评价模型

采用理论分析与实证分析相结合的研究方法，建立了适合我国上市公司信用风险评估的模型。该模型采用主成分分析法筛选出我国企业信用风险评价的主要指标变量，并选取我国2002年度22个行业500家上市公司的财务数据样本，对该模型进行验证，得到的判别正确率为88．67％。该模型评价指标体系简单，实用性强，运行成本低，准确率高，为我国上市公司信用风险评价提供了一种新的有效方法。     

基于LOGIT模型和BP神经网络的交通方式划分研究

利用LOGIT模型进行交通方式划分,并用BP人工神经网络对其效用值的确定过程进行改进,使应用LOGIT模型计算交通分担率更加合理和符合实际。     

基于非线性主成分分析的综合国力评价模型研究

如何构建一种定量的综合国力评价模型具有重要意义。当前评价综合国力的方法不多,一般方法易受主观因素影响。本文给出非线性主成分分析综合评价方法,有较好的稳定性和可靠性。利用该方法,本文对世界主要国家的综合实力进行了评价。     

基于非线性主成分分析法的SWOT战略定位模型研究

文章构建了基于非线性主成分分析法(NLCPA)的SWOT战略定位模型,实现了SWOT定性分析与非线性定量分析的有机结合,充分考虑了影响战略定位SWOT子因素间的关联性.该模型通过引入非线性主成分分析法,避免了AHP-SWOT等基于线性均值SWOT战略定位模型的缺点,提高了分析结果的科学性和可信度.运用该模型对中航工业某飞机装备有限公司战略定位的SWOT因素进行综合评估,采用得到的综合主成分的指标代替原来较多的指标,将主成分的方差贡献率作为权重,以主成分的线性加权值作为SWOT因素的综合评价结果,提高了该公司战略绩效管理定位的效度,并与基于线性均值分析法的SWOT战略定位模型应用结果进行了验证比较.     

基于核主成分分析的教练评价模型

美国大学生体育联盟中有许多知名教练,选取恰当的标准去全面的评价一个教练是很重要的。文章基于主成分分析法和核主成分分析法建立了一个可以评价多种因素的教练评分方式,利用该评分方式能够对教练评价得出更精确的结论。     

网络环境下选择成本对消费者品牌选择的影响研究

随着生产力的飞速发展,工业化、信息化、全球化的水平不断提高,各种品牌的大量涌现,可供人们选择的品牌也出现了爆炸式地增长,消费者进行品牌选择过程涉及到的选择成本也相应地增加。因此,本研究从消费者品牌选择成本入手,结合我国消费者在线购买手机的实际情况,研究影响网络消费者品牌选择决策中所涉及到的选择成本的影响因素,将选择成本划分成了五个维度,并提出以感知风险和感知利益为核心的品牌选择模型,然后利用结构方程建模对假设模型进行验证性因子分析,最后根据研究结果为企业的品牌建设和市场策略提供一些建议和策略。     

基于主成分及DEA模型的高校教师绩效评价的研究

基于某高校2014年全校学生考试成绩数据和教学评价数据,利用主成分分析及数据包络分析(DEA)模型,以人力资源、课程门数和教学工作量作为投入因素,以学生平均成绩、教师评价总成绩和科研成果得分为产出要素,从投入与产出二维角度对某高校教师的绩效进行分析.结果表明,该模型可以客观地反映高校教师绩效的现实情况,并根据分析结果对...     

主成分分析在线性模型与非线性模型的应用研究

为了解主成分分析在线性模型与非线性模型预报中的应用效果,在2001—2011年热带气旋历史观测资料基础上,采用主成分分析方法,结合线性回归模型和神经网络模型,开展西北太平洋热带气旋的强度预报技术研究试验．根据提取的主要影响因子构造线性回归模型与BP神经网络的输入样本进行不同样本的台风强度预测．计算结果表明,主成分分析通过降低线性回归模型和BP神经网络模型的维数,减少自变量之间的复共线性,减小模型的预报平均绝对误差．     

基于主成分的Logistic模型的上市公司信用风险评价分析

针对当前上市公司信用风险管理效果不佳的问题,提出以上市公司违约概率作为信用风险高低的衡量标准,利用我国上市公司的财务数据,结合主成分分析法和Logistic方法构造了上市公司信用风险评估模型。实证研究结果表明,该模型具有可信的识别预测和推广能力,能够为企业信用风险程度的判定提供客观依据。     

基于主成分分析的磨矿旋流器机理模型

针对我国以螺旋分级机为1段分级设备的两级磨矿流程,进行了磨矿过程旋流器机理模型的研究.首先,分析了磨矿过程,并结合主成分分析方法确定对系统运行起主要作用的变量用于建模.然后,建立磨矿旋流器机理模型,采用规则推理确定模型参数.最后,应用某选矿厂磨矿分级生产数据设计并进行仿真实验.结果表明,该模型对旋流器溢流粒度分布的仿真与实测结果的动态特性相符.解决了磨矿旋流器运行过程模拟问题,为磨矿分级优化控制研究提供了合适的动态模型.     

基于主成分分析与BP网络的房地产投资风险预测

房地产投资具有投资金额大,回收期长,投资风险受多种因素影响等特点,通过主成分分析法将众多指标进行综合,消除样本间的信息重叠,降低BP网络的输入维数。针对房地产投资风险系统的非线性特征,运用BP网络的高度非线性映射能力,对房地产投资风险进行预测,并且与直接用BP网络方法作了对比分析,结果表明：基于主成分分析与BP网络预测结果更精确。     

基于主成分分析方法的建筑结构设计方案评估模型

为了客观而准确地评价建筑结构设计方案,本文采用主成分分析方法详细探讨了建筑结构设计方案的评价问题,并运用MATLAB函数给出了主成分分析方法下建筑结构设计方案评估模型,开辟了一种建筑结构设计方案评估的新视角。     

基于主成分分析的物流网络构建研究

文章利用现代统计分析方法中的主成分分析法,抓住经济指标间的主要关系,就湖南省14个地级州市进行实证研究,对物流网络节点的功能划分具有重要意义,使湖南省的物流网络系统更科学合理。