脑卒中发病环境因素分析及干预策略

通过从自身因素、环境因素两个方面对脑卒中发病率做出回归分析和比较．运用数据统计与处理、单因素相关和回归分析法,并利用Eviews软件进行求解．由于本问题的数据比较庞大,具有隐藏性,先对数据进行预处理,从中提取与问题相关的因素,然后利用回归分析法确定各因素对发病率的影响,从而建立脑卒中发病因素分析与干预的回归模型．     

合肥市生态环境质量评价

主成分分析法旨在把多指标转化为少数几个综合指标,是一种降维的方法．从自然、社会、经济角度,选取了27个指标,构建了合肥市生态环境质量评价指标体系．利用主成分分析法对合肥市2000—2010年生态环境发展变化进行定量评价．为合肥市生态环境建设提供科学依据．     

一种结合层次分析法的改进型主成分评价法及其应用

主成分分析法和层次分析法是计算多目标综合性指标中常用的方法.主成分分析法偏重于对数据所包含信息的处理,而层次分析法更依靠于专家在设定权重过程中的人为经验.通过在主成分分析法中引入层次分析法中的判断矩阵,提出了一种改进型主成分分析法.通过对评选优秀篮球教练员的实证分析,验证了新方法的优越性.     

多维教育路径对大学生低碳生活态度形成的影响实证研究——基于主成分分析法

学校教育、家庭教育、社会教育是开展低碳教育的重要路径。本研究基于462份调查问卷数据利用主成分分析法定量提取影响大学生低碳生活态度形成的教育方式。结果显示:低碳生活氛围塑造、课堂教育、校内媒介宣传教育、低碳活动教育是第一主成分,父母的教育和父母的榜样作用是第二主成分。即第一主成分为学校教育,第二主成分为家庭教育。     

基于SVM的双层圆柱壳体机械振动噪声数据特征提取方法比较

鉴于某双层圆柱壳体的机械振动噪声数据结构复杂、维数较高,工程上不宜直接分析,文章提出先对其进行特征提取后再进一步分析的思路,可有效简化数据结构,提高数据分析的准确度。选择工程上常用的主成分分析法(PCA)、核主成分分析法(KPCA)与独立成分分析法(ICA)对文中高维机械振动噪声数据进行特征提取。利用支持向量机(SVM)的分类识别能力,对经特征提取后不同工况下的噪声数据进行分类识别。依据正确识别率大小比较三种方法的特征提取效果,以选择针对某双层圆柱壳体机械振动噪声数据合适的特征提取方法。结论可为深入分析某双层圆柱壳体机械振动噪声数据的规律特点打下良好基础。     

基于Weibull分布的脑卒中气象因素评估模型

采用统计学的方法,以某市脑卒中发病病例信息和当地四年的气象资料为依据,通过主成分分析方法,得出气象综合评估函数。利用Weibull分布的概率密度函数,建立脑卒中发病率与气象评估值的非线性回归模型,该模型经验证具有较好的拟合性。     

用主成分分析法对物流类上市公司进行财务分析

为了全面了解物流类上市公司的财务状况,选取了24家在沪、深两市上市的物流类公司作为研究对象,运用主成分分析法,对这24家上市公司的12项财务指标进行综合分析评价.应用主成分分析法所得的综合评价排序,较客观地反映了物流类上市公司的整体情况,对物流类上市公司的发展具有一定的指导意义.     

主成分分析法对抗缺氧类中藏药微量元素的研究

应用主成分分析法,对抗缺氧类中藏药中所含的微量元素进行综合评价,通过计算获得的3个主成分可以合理地解释微量元素间的相关关系,分析结果可为抗缺氧类中藏药提供科学依据.     

针对K-means初始聚类中心优化的PCA-TDKM算法

K-means算法在聚类过程中随机选取k个初始聚类中心,容易造成聚类结果不稳定。针对该问题,提出PCA-TDKM算法：使用主成分分析法对数据对象集合的属性进行降维,提取出主属性,去掉无关属性,从而加速聚类过程;基于最小生成树算法及树的剪枝方法将数据对象划分为k个初始聚类簇,然后进行剪枝生成k棵子树,计算每棵子树中所有数据对象的均值,作为初始聚类中心;利用基于密度与最大最小距离的算法思想进行聚类。将PCA-TDKM算法与K-means、KNE-KM、QMC KM、CFSFDP-KM在UCI数据集上进行聚类比较,结果表明该算法聚类结果稳定、聚类准确率高。     

基于PCA的高校科技产业竞争力评价研究

本文利用主成分分析法,对影响我国高校科技产业竞争力的相关因素进行了分析,找出了四个主要因素,并利用主成分分析法中的综合得分模型对教育部直属高校科技产业进行了计算和排名。最后,根据分析结果,提出了相关结论和建议。     

江苏高职院校规模效益研究的结论分析与发展对策

高等职业院校办学规模与综合效益之间的关系,越来越受到教育主管部门和院校的关注。根据江苏省高职院校规模效益研究中投入产出主成分分析、主成分回归分析、主成分数据包络分析的结果,对高职教育办学规模与办学效益、经费投入与办学质量以及如何实现科学发展展开分析,并提出相应的发展对策。     

安徽省服务贸易的影响因素检验:1995-2013

基于安徽省1995－2013年的年度数据,首先采用主成分分析法从选取的多维变量中得到代表变量信息的主要因素,以消除解释变量间的多重共线性。其次通过回归分析法对影响安徽省服务贸易的因素进行实证分析。结果显示：安徽省人均GDP、安徽省货物贸易进出口额、安徽省实际利用外资金额、人力资本、安徽省服务贸易开放度、安徽省居民消费价格指数、安徽省城市化水平和汇率均与服务贸易额呈正相关。并在此基础上提出发展安徽省服务贸易的对策建议。     

基于理化指标统计分析的葡萄酒质量评价模型

基于2012“高教社杯”全国大学生数学建模竞赛A题数据。采用主成分分析和Q聚类分析对酿酒葡萄进行了分级,分析了酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响,并建立了如何用酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒质量的多元线性回归模型,为葡萄酒质量评价提供了理论依据．     

基于多元线性回归模型PM 2．5预测问题的研究

针对PM 2.5的预测,使用相关系数,主成分分析,牛顿插值法等方法,利用SPSS,EVIEWS等软件,建立PM 2.5预测的多元线性预测模型,并对模型的结果进行残差分析以及K-S检验,得到了较为理想的结果,最后,结合所得结果为当地政府提出了建议。     

Modeling personalized head-related impulse response using support vector regression

A new customization approach based on support vector regression (SVR) is proposed to obtain individual headrelated
impulse response (HRIR) without complex measurement and special equipment. Principal component analysis (PCA) is
first applied to obtain a few principal components and corresponding weight vectors correlated with individual anthropometric
parameters. Then the weight vectors act as output of the nonlinear regression model. Some measured anthropometric
parameters are selected as input of the model according to the correlation coefficients between the parameters and the weight
vectors. After the regression model is learned from the training data, the individual HRIR can be predicted based on the
measured anthropometric parameters. Compared with a back-propagation neural network (BPNN) for nonlinear regression,
better generalization and prediction performance for small training samples can be obtained using the proposed PCA-SVR
algorithm.     

城市需水预测算法比较

建立高精度水量预测算法模型,有利于水资源充分利用。以北京市2002-2015年需水量为例,对数据进行相关性分析后选出主要影响因素,然后采用主成分回归法、逐步回归法、灰色模型以及BP神经网络共4种方法进行建模,并用北京市2016年和2017年数据进行模型精度验证。结果表明：4种方法都适合用于城市需水量预测,其中主成分分析和逐步回归分析两种方法主要考虑了多元线性回归存在多重共线性,但是逐步回归模型优于主成分回归模型。将4种模型进行对比验证,BP神经网络模型预测精度最高,平均相对误差达到0.79%,用来预测2016-2017年需水量,预测结果分别为38.66亿m3、39.49亿m3,适合作为城市需水量预测方法。     

主成分分析在综合评价中的应用

应用主成分分析原理,以少数的综合变量取代原有的多维变量,使数据结构简化,把原指标综合成几个主成分,再以这几个主成分的贡献率为权数进行加权平均,构造出一个综合评价函数.文章应用该原理对23家电器企业的实力进行了综合评价,其结果是合理可信的.     

基于SPSS的城市化与我国城镇居民生活水平互动关系的统计分析

我国城市化发展速度快,存在地区差异,总体水平偏低,与城镇居民生活质量存在明显的相关关系。选取2002-2011年相关数据,对我国城镇居民生活水平进行主成份分析,可知我国城镇居民生活水平10年来呈逐渐提高趋势;采用回归模型对城市化和我国城镇居民生活水平进行分析,结果表明二者之间存在着双向因果和良性循环关系。对科学推进城市化和进一步提高我国城镇居民生活水平具有重要的现实意义。     

教学测评的指标修订与数据分析

教学测评是了解教学信息的重要渠道和实施教学管理的重要手段,恰当地选择测评指标,是准确评价教师课堂教学质量的关键环节。本文借助SPSS软件,运用多元回归、因子分析、主成分分析等方法,讨论了教学测评的指标修订问题,提出了有关教育测评的改进建设。     

葡萄与葡萄酒质量的综合评价

从体现酒品质量的感官评价和酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标两方面入手,运用t检验、主成分分析法、模糊c均值聚类分析、多元线性回归分别建立显著性差异检验、主成分、聚类分析、质量影响和论证等模型,并运用SPSS、Matlab7软件,得出两组评酒员的评价结果差异性和可信度,酿酒葡萄的分级,酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系,最后分析并论证了葡萄、葡萄酒的理化指标与葡萄酒质量的关系.