指标综合值评估法在教师专业素质评价中的应用

由于评估中各项指标的权重差距很大,单纯地用主成分分析法无法得出符合实际的评价结果,本文提出了一种新的指标综合值评估法,将主成分分析法与层次分析法进行了综合运用。采取了“双重权”的处理方法,将原始数据直接代入计算,避免了模糊处理过程中由于主观因素所带来的误差。此评估方法应用于教师专业素质评价中,得出了满意的评价结果。     

集成综合评价法的终端区管制运行效率评估

终端区管制运行效率评估中指标信息间具有差异性且量纲不统一的特点.针对传统的主成分分析法对数据做标准化处理时会消除指标间差异性的不足,基于改进的主成分分析法并结合熵值法的客观性提出了一种终端区管制运行效率的集成综合评估模型.该模型运用均值化代替标准化处理指标数据,借助SPSS23软件分别得出改进的主成分分析法和熵值法评估排序结果.将两种评估结果通过一致性检验得到最终的终端区管制运行效率集成综合评估值及排序结果.算例结果表明,所建立的评估模型可以更高效的评估终端区管制运行效率.     

主成分分析模型的多指标综合评价方法

在多指标综合评价中,为改进加权和的不足,采用主成分分析法,依据评价对象在主成分上的得分综合进行评价.此方法完全可以应用到多指标的综合评估考核中.     

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.     

基于模糊AHP-PCA模型的综合评价逆序问题研究

针对传统主成分分析方法应用于综合评价中经常出现的逆序问题,提出考察一个评价 问题是否存在逆序现象的方法和遴选影响主成分分析一致性的糙点的步骤,利用模糊传递闭 包的稳定性特征实现对层次分析法中定性指标的定量化提取,从而建立基于模糊层次分析法 的主成分分析模型,并将其应用于江西省软科学研究计划项目中,不仅有效地解决了主成分 综合评价中出现的逆序问题,而且保证了评价结果的客观性．     

报务系统抗干扰通信效能评估

评估报务系统抗干扰通信效能,对于干扰环境下科学制定报务计划、优化和提升报务系统各项抗干扰通信指标等具有重要意义。报务系统抗干扰通信效能评估涉及大量难以量化的因素,且因素间存在多重相关性。建立了报务系统抗干扰通信效能评估模型,运用主成分分析法将相关性很高的变量转化成彼此独立或不相关的变量,并对该模型的多项指标进行综合聚集。计算结果表明,利用主成分分析进行报务系统抗干扰通信效能评估是有效可行的。     

主成分分析法在航空反潜机性能评估中的应用

针对航空反潜机机动性能评估的问题,确立了反潜机机动性能的评估指标集,建立了待评估样品的数据矩阵,用多元统计中的主成分分析法对样本矩阵进行统计分析,以样品第一主成分得分值构造系统排序评估指数,以评估指数对各个样品进行排序。用此方法对各种不同反潜机的综合机动性能进行评估并排序,所得结果与实际情况相符合,能客观有效反映飞机的综合机动性能。     

主成分分析在企业经济效益评价中的应用

主成分的概念首先是由Karl parson在1901年引入,后又由Hotelling于1933年将这个概念推广到随机向量,主成分分析是一种将多个指标化为少数互相无关的综合指标的多元统计方法。运用多元统计分析中的主成分分析法,设法将原来众多的具有一定相关性的指标,重新组合成一组新的相互无关的综合指标来代替原来指标。通常数学上的处理是将原来指标作线性组合,从中选取方差最大的作为第一主成分,并结合北京某机械厂几年来生产中经济效益变化状况的相应指标,进行了综合分析,给出了相关的评价。     

主成分分析在中国各省经济发展综合评价中的应用

主成分分析是一种将多个指标化为少数相互无关的综合指标的多元统计分析方法。运用主成分分析法对2009年我国31个省市经济发展的基本状况进行综合分析,并作出综合评价,为制定相关经济发展政策提供依据。     

基于主成分聚类分析的采矿方法优选

 采矿方法优选涉及到多指标体系的分类及综合评价问题,利用主成分分析简化了指标结构,将主成分分析与聚类分析相结合,提出了主成分聚类分析法,并基于该方法对来自某矿山的15个试样的采矿方法进行了优选。在此过程中,针对传统主成分分析方法的缺点和应用中可能出现的误区,通过均值化改进了主成分分析的特征提取,通过以主成分得分为新的数据基础做聚类分析改善了综合评价效果;对主成分含义给出了较为明确的解释;对主成分聚类、第一主成分得分、主成分综合得分的排序结果进行了对比分析。研究表明,主成分聚类分析法则既可以对多变量数据进行合理地分类,又能对各类优劣程度做出综合评价,能充分反映矿山的实际情况,终选出的采矿方法在工业试验后成效显著,验证了该决策方法是切实可行的。     

主成分分析在青海人工种植大黄的矿物质元素研究

运用主成分分析法对青海人工种植大黄的矿物质元素含量进行综合评价,主成分综合指标是由原来多个指标线性组合而成,使分析问题大大简化,而仅仅丢失少量信息,在综合评价中,由第1和第2主成分累计方差贡献率为88.444%.     

体育科研中运用主成分综合评价法所面临的风险

针对主成分综合评价法在体育科研中究竟能否使用的问题,本文基于对综合评价的要求和主成分分析方法特点的分析,讨论了运用主成分综合评价法所面临的风险.结果显示:用主成分分析法精简评价指标,不能控制价值信息的损失;评价指标的主成分未必反映价值信息;主成分的方差贡献率难以代表权重系数;各个主成分的加权代数和很难反映综合价值量.而且,一般情况下这些风险难以规避.结论认为,主成分综合评价法不适合作为一种固化的综合评价方法,建议在体育综合评价中不要使用.     

主成分分析在毕业论文评阅中的应用

本文运用主成分分析法,对本科毕业论文评阅中涉及的多项指标进行分析,提取反映学生毕业论文综合质量的3个主成分及其主成分函数表达式,同时利用所提取的主成分对毕业论文质量进行综合评定。     

基于主成分分析法的沥青路面使用性能评价

针对现有沥青路面使用性能综合评价中存在主观影响因素过多、权重确定复杂的问题,采用主成分分析法对河南省4条高速公路沥青路面使用性能的实测数据进行了评价,并与<公路养护技术规范>方法和灰色理论方法的评价结果进行了比较.结果表明:主成分分析法采用适当的主成分综合分析原始指标的信息,以各主成分的方差贡献率为权重,可以客观地确定各评价指标的权重,反映各指标对总体评价结果的影响;经线性加权求和得到的综合评价指标能够克服主观因素的影响,使沥青路面使用性能评价结果更加客观、可靠.     

基于主成分分析法的深基坑支护方案优选模型

深基坑支护方案受多种因素影响,而且因素之间可能存在重叠、相关关系.为选择经济合理、整体综合指标最优的支护方案,在分析影响深基坑支护体系因素的基础上,将主成分分析法应用于支护方案优选中,提出基于主成分分析法的深基坑支护方案优选模型.并成功应用于深基坑工程支护体系综合决策中,为复杂系统的综合决策提供了一条新途径.     

汽车定速巡航控制系统评价研究

文章通过分析汽车定速巡航控制系统评价的主要设计原则,建立相应的综合评价指标体系。利用主成分分析法优选指标,将层次分析法与灰色关联分析法有机结合起来应用于汽车定速巡航控制系统综合评价。     

主成分分析法在暂住人口统计分析中的应用

主成分分析法是利用少数几个综合指标代替原始指标,简化数据结构,从而方便问题分析的一种方法。目前已被广泛应用于股票投资、房地产开发、企业经济效益等的综合评价中。本文依据暂住人口统计数据量大、关系复杂、分析难度大等特点,利用主成分分析法,建立主成分分析模型。最后,结合山东省暂住人口统计信息,得出各行业暂住人口来源的主成分模型及其评价指数,进行实例分析。     

多目标综合评价中四种确定权重方法的比较与分析

在多目标综合评价中将指标权重的专家打分法、主成分分析法、层次分析法和模糊综合评价法进行比较研究.以某市10个饮用水源地为研究对象,选取单位GDP用水量、单位水面面积COD负荷、单位水面面积TP负荷等12个评价指标进行综合评价.结果表明:在多目标综合评价中,用专家打分法确定指标权重,其优点是方法操作简便,缺点是精确性比较低;用主成分分析法可避免主观随意性,能显著表现评价指标的差异性,但是计算过程比较复杂且要求基础数据精确;用层次分析法能较客观地对多指标进行综合评价,计算的权重值分布域也更宽,但层次分析法不易构造判断矩阵;模糊综合评价法是层次分析法的一种扩展,在算法上更有利于计算,且评价结果合理可靠.     

湖南省水资源承载力时空分布评价

通过建立科学的评价指标,分别选取15项相关指标全面衡量湖南省水资源承载力现状.通过主成分分析法从时间和空间维度,将众多指标综合为社会经济发展、水资源禀赋和农业用水效率三大主成分,通过计算各主成分得分和综合得分对湖南省水资源承载力进行评价分析.结果表明,湖南省整体近年来水资源承载力不断增长,主要是由于经济发展因素.同时,湖南省内部各市、州承载力分布差异明显,东部地区承载力较大,以长沙市为中心趋于饱和状态,西部地区承载力较小,尚有大量上升空间.     

一种基于BP神经网络算法和低通滤波的水资源评估预测数学模型建模方法

基于BP神经网络算法建立水资源评估数学模型。首先获得大量相关的评估指标,通过主成分分析法(PCA)剔除不重要指标。对于指标赋权,先用基于蒙特卡罗的层次分析法(AHP-MCA)初步给指标赋权,由于此法具有一定主观性,因此进一步采用BP神经网络算法对所赋权重进行训练调节,过程中需要一个标准比对物,最终得到符合实际情况的权重因子。在建立预测数学模型前,针对可能的突变输入数据,采用低通滤波器将突变高频数据过滤,增加模型适用性,最后通过灰色模型GM(1,1)建立预测模型。