居民收入分配差距影响因素的主成分分析

我国的居民收入差距呈扩大的趋势,收入差距扩大将引发一系列社会问题,关系到社会的和谐稳定,因此居民收入分配问题受到普遍关注.通过应用主成分分析法对影响收入分配的因素做了分析,得出了影响收入分配因素的主成分分析的数学模型从而得到了影响收入分配差距的主要因素.并根据所得结果探讨了减小收入差距的对策,对缩小收入分配差距有一定的参考价值.     

基于主成分分析法对海南省财政收入问题的研究

利用主成分分析法，研究了2000至2008年海南省第三产业产值、税收收入、农业总产值、总人口、固定资产投资及工业总产值诸多因素对海南省财政收入的影响，借助EViews6．0及spss17．0软件计算，建立了相应的数学模型，得出对海南省财政收入的主要影响因素是第三产业产值，次要因素是税收收入，并对2009年海南省的财政收...     

基于属性加权的主成分分析算法

基于主成分分析提出一种通过属性加权的方式对特征进行预处理的改进算法,实现特征选择与特征提取的结合,从而降低计算复杂度并提高分类准确度。属性加权是通过量化样例与分类标记之间的相互依赖关系,即结合了线性判别分析的映射思想,线性拟合样例与标记,得到一组反映各属性对分类贡献大小的权值w。通过将改进算法与主成分分析法、线性判别算法、局部保持投影算法做了分类准确度、计算时间的综合实验比较,证明了改进算法的有效性。     

PM2.5影响因素的主成分回归分析与预测

应用主成分分析和多元回归分析法对空气质量指数(AQI)进行分析,首先对数据进行Alpha可靠性分析、主成分分析得到两个主成分变量,进而对它们和PM2.5浓度进行多元回归分析,并且进行显著性检验,发现PM2.5与这两个主成分变量具有线性回归关系,最终得到一个1-α的置信区间,从而结合实际提出一些降低PM2.5浓度的对策。     

主成分分析法的几个注记

针对传统主成分分析的缺陷，讨论并改进了利用主成分分析做综合评价的方法。     

基于主成分分析法的中国经济发展水平研究

应用主成分分析法对中国经济发展水平进行了研究,经济指标选取了10项;前4主成分的累计贡献率达90.308%,分别进行了第一、二、三、四综合排序,综合排序的结果为上海、北京、天津分列前三位,贵州为最后一位.     

基于自适应主成分分析维度寻优的脑力负荷识别

脑力负荷识别对提高作业操作人员工作效率,减少人因事故具有重要意义。然而,由于脑电(electroencephalogram, EEG)信号的采集是由多通道脑电帽采集的,并且分布在各个频带上,因此经过特征提取得到的特征维度过高,造成后续识别模型复杂度过高。对此,通常使用主成分分析(principal component analysis, PCA)对高维特征向量进行降维处理,但是降维维度的取值很难确定。提出了一种基于主成分分析的自适应维度寻优方法,将实验数据集中的高维特征使用主成分分析降维到寻优维数范围内的各个维度,并将各个维度的分类精度绘制成维度—分类精度曲线,通过识别该曲线的“肘部”来确定该实验数据集的最优降维维度,并将该维度应用到同实验的其他实验数据上进行脑力负荷识别。结果表明,该方法可以准确识别出在同实验数据集中通用的最优降维维度,有效提高识别效率。     

基于主成分分析法的五排水库水质评价

为探究五排水库的水质状况,于2018年11月对库区19个点位采集的水样进行测定,采用主成分分析法对库区水体的污染程度进行定量化评价.分析结果显示库区水体总体水质均超过Ⅳ类水标准,Ⅳ类水和Ⅴ类水占比分别为89％和11％.影响库区水质的主要物质为氮磷和有机物,污染物主要来源于库区上游的排水、库区周边村落的生产生活污水及底泥...     

主成分估计的方差最优性

定义了一类新的降维估计类，证明了主成分估计这类降维估计中具有的几种方差最小性。     

基于主成分分析的交叉环境DEA模型的应用

定义一般环境交叉互评指数,并针对现有交叉数据包络分析（DEA）模型计算指数时未能体现整体数据信息的缺点,结合主成分分析（principal component analysis,PCA）提出一种改进型交叉互评指数方法,使得每一个决策单元的评价向量依据其对评价矩阵中变异量的贡献度而赋予不同的权重;并筛除一些影响较小的信息,从而达到降维的目的,改善了交叉环境模型的评估效率。最后基于真实的能源投入与产出数据,对比传统交叉评价方法及改进型方法在计算能源效率结果上的异同。     

基于主成分分析法的学生综合成绩分析

本文利用主成分分析法建立了数学模型,运用SPSS软件得出各主成分的贡献率,并结合学生成绩进行了分析,其结果为教学研究和管理提供了科学的依据。     

基于主成分分析法的房地产投资环境分析

房地产投资环境的影响因素众多,而且关系错综复杂.在对影响房地产投资因素进行定性的基础上,运用主成分分析法,分析各投资环境的差异,为房地产决策提供重要的理论依据.     

主成分估计的方差最优性

定义了一类新的降维估计类,证明了主成分估计在这类降维估计中具有几种方差最小性。     

基于主成分分析法的电潜泵故障诊断

电潜泵（Electric Submersible Pump,ESP）举升技术在非自喷高产井和高含水井中应用广泛,ESP在生产过程易发生故障,进而导致作业中断,造成严重经济损失。如何有效利用传感器、数据采集系统,SCADA系统实时采集的ESP系统生产数据,对ESP的工作状态进行提前预估至关重要。采用主成分分析法（PCA）对泵实时生产数据进行研究分析,根据电潜泵生产数据之间线性组合进行特征提取,降低生产数据的维度,创造新的主元空间,用很少的主元重新评估ESP生产系统,得出ESP井故障原因并预估ESP剩余使用寿命。主成分分析采用霍特林平方统计算法和平方误差分析算法建立诊断模型,该模型可以预估ESP剩余作业时间并确定泵出现故障的主因。以渤海油田为例,对ESP井实时数据进行主成分建模,预测泵故障的主因及故障时间,对比ESP实际生产作业时间,验证PCA进行故障诊断的可行性。证明PCA作为模式识别的一种方法可以有效监测ESP健康状况,预测ESP故障的主因。     

岭型主成分估计的最小方差和

讨论岭型主成分估计在一类降维估计中的方差性质，证明了它的方差和在这类降信估计中最小，文（１）的结果是本文的特例。     

基于主成分分析法的城市大气主要污染物关系研究

大气污染物是造成城市居民呼吸系统疾病高发的重要原因,研究城市大气主要污染物关系有助于有关部门采取针对性的治理措施.调查16个城市大气污染现状,借助SPSS软件,采用主成分分析法,对SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO、O3等6个大气主要污染物数据进行分析计算.提取占总方差84.364%的2个因子来反映空气的污染程度,分别为:1)PM2.5、PM10、CO和SO2;2)O3.主成分分析法可以准确探讨出空气各污染物的内在关系,该结果有助于为环保部门的治理工作提供参考.     

抽油机井泵效影响因素之主成分分析法

提高抽油机井泵效是油井管理的一项重要工作,由于影响抽油机井泵效的因素很多,不同因素之间相互影响,因此通过某一个或少数几个因素对泵效的影响进行评价时存在一定的局限性。为了科学地确定各个因素的主次关系,避免主观随意性带来的偏差,采用主成分分析法,对影响抽油机井泵效的众多因素进行分析。选取16个原始指标,应用SPSS分析软件进行计算,从中提取了7个主成分,综合分析表明:地层能量、油藏条件、原油性质、生产参数、井身轨迹、管杆泵匹配及抽油机平衡度是主要因素。     

基于动态主成分分析法的国家高新区评价研究

20多年来,我国分批建立了114家国家高新区,总体规模和发展质量取得明显进展,但由于批建时间、政策扶持等方面的差异,国家高新区的发展水平不尽相同,不同年份的表现存在差别。鉴于2007年之前批建的54个国家高新区的数据连续性和外部相似性,采取时序立体数据表主成分分析的原理,定量分析与定性分析相结合,动态构建评价的指标和方法,基于2008年为始点对54家高新区进行了连续五年的实证分析,并形成相关建议。     

基于糖尿病相关因素的主成分分析

基于主成分分析的理论,对与糖尿病发病率相关的一些因素（如民族因素、平均气温、平均气压、相对湿度）之间的关系进行主成分分析。     

大学生成绩影响因素的主成分分析

本文在问卷调查的基础上,通过统计软件SPSS,采用主成分分析的方法,对调查数据进行了统计分析。统计结果显示,影响大学生的数学成绩的三个主成分依次为学习兴趣和态度,家庭文化背景和学习动机与学习焦虑。最后,本文基于上述分析结果,对如何提高大学生数学成绩提出了一些意见和建议。