基于主成分分析的船舶操纵性综合评价

针对船舶操纵性评价过程中存在的评价指标权重确定主观性强和分配不统一等问题,提出一种基于主成分分析(principal component analysis, PCA)的船舶操纵性综合评价方法。该方法以国际海事组织(International Maritime Organization, IMO)船舶操纵性指标为基准,根据操纵性指标的主成分贡献率确定指标权重,客观地算出船舶操纵性综合评价值。通过对8艘船的操纵性试验数据进行分析计算,得到每艘船的船舶操纵性综合评价值。结果表明,该方法不仅在理论上科学、客观,而且在实际应用中简单、可靠,有助于提高船舶操纵性综合评价的客观性。     

CUBA专项运动机能主成分分析及综合评价

采用现场调研对CUBA广西大学15名高水平篮球运动员身体机能8项指标提取了三个主成分:速度耐力素质、速度灵敏素质、弹跳素质,其成分特征值>1,累计贡献率76.962%。依据正态分布理论制定CUBA男篮专项运动机能综合评价5级标准。研究提示:主成分分析可全面反映CUBA专项运动机能特征,综合评价模型可为项群训练提供多元化研究。     

基于全局主成分分析的广东省经济空间结构演变

采用全局主成分分析方法,从城市的尺度,分析1988—2008年广东省经济空间结构演变的动态过程. 结果表明,广东省经济空间结构对区域发展政策存在明显的空间响应,在非均衡的区域发展政策下,城市经济差距不断扩大,产业结构不断调整. 其中,1988—1998年,广州、深圳两大核心城市空间地位不断得到加强;1999—2008年,东莞、佛山两大次核心城市形成,经济空间结构从"双核心"走向"多核心".     

主成分分析与因子分析的比较研究

主成分分析、因子分析是两种比较有价值的多元统计方法,但同时也是容易混淆的两种方法。本文从概念、基本思想、数学模型、计算过程等方面,详细地探讨了两者的异同,并且举例说明了两者在实际问题中的应用。     

基于主成分分析的我国旅游上市公司财务状况研究

对旅游上司公司财务状况的研究有利于发现旅游上司公司在发展过程中存在的问题,并找出相应的措施提升旅游上市公司的经营绩效。本文运用主成分分析的方法,并借助Exce1 2003分析了我国沪深两市24家旅游上市公司2008年的财务状况,发现不同类型的旅游上市公司之间财务状况存在一定差距,但是同类旅游上司公司之间的差异更大。在文章的分析中对于上市公司之间财务状况表现出来的差异给出了相应的解释。     

中国区域数字经济发展水平评价分析

基于2014-2020年省（市、区）面板数据,从数字经济发展支撑、数字经济发展环境、数字经济融合应用三个维度选取了16个指标,运用主成分分析法测度全国31个省（市、区)数字经济发展水平,分析其区域差异及时空演变特征。得出：我国数字经济整体呈现不断增长趋势。区域发展水平不均衡,呈现东高、中西低的分布格局。东部大部分省份无变化,部分省份排名下降。中部省份逐年上升,排名变化较小,西部部分省份排名下降。针对分析结果,从优化布局、技术创新、区域差异化以及协同发展等方面提出对策建议。     

主成分分析法在大学生综合素质评价中的应用研究

根据高职院校人才培养特点,构建了具有高职特色的综合素质评价体系,提出了基于主成分分析法的综合素质评价方法。根据各主成分和综合因子得分,对学生的综合素质与动手协调能力进行了量化评价;利用第一、第二主成分的得分聚类图,对综合素质进行定性评判。结果表明,主成分分析法为综合素质评价提供了一种科学、有效的评价方法。     

基于主成分分析和模糊综合评判的保定市空气质量评价

根据中华人民共和国国家环境保护标准HJ 633-2012,基于保定市6个环境空气质量监测点的数据,应用模糊综合评判法建立了2个保定市环境空气质量的综合评价模型;运用主成分分析法确定影响保定市环境空气质量的各因素的权重,同时利用主成分分析明确保定市各个监测点环境空气质量的主要影响因素,得到保定市影响环境空气质量的首要因素是PM10,其次是NO2和PM2.5。最后应用所建立的2个模型对保定市的环境空气质量进行综合评价,得到了空气质量为良的与实际一致的评价结果。模型的建立为保定市制订治理环境污染的决策有一定的指导意义。     

安徽省农业可持续发展能力主成分分析

安徽省是我国重要的农业生产基地,农业在安徽经济中占有重要地位,安徽农业可持续发展对于安徽省乃至整个社会的发展意义重大.文章通过对农业可持续发展设定的几个指标,运用主成分分析法对安徽省2000年以来农业可持续发展能力及其障碍因素进行了定性和定量分析,在此分析基础上,针对主要障碍因素提出了相盅的发展对策和建议,以期促进安徽农业的可持续发展.     

主成分分析方法用于体育评分

运用主成分分析方法进行体育评分，是对体育教学、科研中多项观测指标综合评分的合理性作了有益的尝试。介绍的方法能使体育中的多项观测指标的综合评分更趋于客观、合理化。     

基于主成分分析和RBF神经网络的公路货运量预测模型

随着数据挖掘技术在各领域运用越来越多,其算法也日渐趋于成熟。数据挖掘技术作为建立预测模型的重要技术,已成为专家研究的热点。随着数据挖掘技术在实际模型运用中暴露的问题越来越多,单一的技术和方法已无法满足各类功能的需求。为了分析公路货运中复杂的数据,构建一种功能强大的预测模型就显得尤为重要。本文尝试说明在数据预测模型中运用RBF神经网络技术和主成分分析方法,挖掘和分析公路货运中的数据,提高预测结果的准确性和高效性,为制定新的决策提供有效的依据。     

改进的主成分分析法在综合评估中的应用

提出一种改进的主成分分析法,并基于此方法对电能质量进行了综合评估。与传统PCA相比,该方法消除了原始数据量纲的不统一和数量级的差别,保留了数据的全部信息,同时明显提高了降维效果。实例表明,利用该方法对监测点的电能质量进行综合评估可以得到全面、直观、科学的评估结果。     

网上主成分分析可视化设计

利用Microsoft visual J 6.0作为实验开发平台,采用java语言及Applet嵌入网页技术,实现基于互联网上主成分分析过程的可视化,用户可通过实例演示该实验设计的各功能:用户对相关原理的学习,数据的录入、修改,显示主成分个数及相应的累计贡献率.     

主成分分析法在工业经济效益指标评价中的应用

主成分分析法能够在保证原始数据信息损失最小的情况下,以少数的综合变量取代原有的多维变量,使数据结构简化,并且客观地确定权数,避免主观随意性,是经济效益综合评价的一种简单易行的有效方法.运用第一主成分分析,对全国16个省、直辖市的主要工业经济效益进行排序.     

基于主成分分析的图像自适应阈值去噪算法

图像进行传输过程中,图像噪声成为影响图像质量的重要因素,因此,对图像去噪是各类图像处理领域广泛研究的内容。对图像实施去噪要点要保留图像的重要信息,并获得良好的去噪效果。借助匹配法找出相似块作为训练样本,通过主成分分析提取信号的重要特征,根据最小均方误差方法建立线性自适应阈值方程,对图像展开自适应阈值去噪处理。本次研究表明,这种方法能有效去除图像的高斯白噪声,保存图像的细节信息,从而获得最佳的视图。     

基于核主成分分析在机械制造业效益分析中的应用

应用核主成分分析法,对我国某省一些机械设备制造业企业的经济状况采用不同的核函数,分析比较各核函数的优缺点,混合核函数在企业经济效益分析评价中效果较好,第一主成分贡献率(工业总产值)更加明显,结果达到99.65%,与实际工业总产值占主导地位完全吻合。     

主成分分析在体育工作系统评估中的应用

本文论述了主成分分析应用于系统评估的原理 ,与传统加权评估法的区别及改良、变量多重相关性的危害作用和第一主要成分建立评估函数应注意的问题 ,以及应用于体育工作系统评估的实例分析     

多指标评估体系的主成分分析及应用实例

以地区限额以上工业主要评价指标体系为例,讨论了主成分分析在多指标评估体系中的应用,显示了主成分分析在简化指标体系、突出主要因素方面的作用。