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多元统计中主成分分析法以少数综合变量代替原有的多维变量,其核心思想是省缺变异不大的变量方向,使得在平面图上对含多维变量的环境质量进行观察成为可能。根据成都市地表水环境质量现状,利用主成分分析法对其境内下辖的三条河流——府河、沙河、南河的九项指标进行评价,并结合聚类分析对污染来源进行探讨。笔者认为:提高"三河"环境质量的关键是提高生活污水收集处理率,并加大对洗涤行业的治理力度。 相似文献
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利用生态环境质量指数,对四川省遂宁市船山区生态环境质量进行定量评价,分析生态环境质量变化的原因。结果表明:2006-2010年船山区生态环境质量基本稳定;在评价期内,有7个影响船山区生态环境质量的因子,其中起主导作用的因子是化学需氧量和水资源量。 相似文献
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从创新要素角度出发,建立可供国内外工业城市借鉴参考的柳州城市创新指数评价指标体系,结合统计学多指标综合评价方法,运用主成分分析方法进行了综合评价,以加权算术平均综合评价模型计算的得分作为城市创新指数.选取苏州、德阳的相关数据指标与柳州进行对比分析,计算出各城市创新指数,结果表明,在城市创新发展中柳州与苏州差距较大,但在某些方面较德阳具有优势,通过对比分析发现柳州在发展中的优劣势,对柳州未来的发展提出建议与对策. 相似文献
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许昌市“九五”期间生态环境质量急剧恶化的趋势得到了初步遏制 ,但也存在不少问题 ,应引起各部门的重视 ,提高广大群众的生态保护意识 ,使许昌市的生态环境逐步得到改善。 相似文献
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上海耕地动态变化与驱动机制研究 总被引:1,自引:0,他引:1
结合统计数据与多时相的遥感影像解译数据,研究了上海近50年来耕地动态变化趋势、特征及规律,同时应用主成分分析和多元回归模型分析了耕地变化的驱动因子。研究表明:(1)近50年来,各行政区耕地递减趋势明显且存在显著的区域分异,在地区分布上,耕地流失最快的地区主要分布在经济发达的中心城区周围;(2)耕地数量的减少主要体现为非农建设用地的占用和农业结构内部的调整;(3)主成分分析表明,上海耕地面积变化的驱动因素可以归纳为经济因素,人口因素和工业发展,而经济因素是影响上海耕地变化最为关键的因素。 相似文献
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结合统计数据与多时相的遥感影像解译数据,研究了上海近50年来耕地动态变化趋势、特征及规律,同时应用主成分分析和多元回归模型分析了耕地变化的驱动因子。研究表明:(1)近50年来,各行政区耕地递减趋势明显且存在显著的区域分异,在地区分布上,耕地流失最快的地区主要分布在经济发达的中心城区周围;(2)耕地数量的减少主要体现为非农建设用地的占用和农业结构内部的调整;(3)主成分分析表明,上海耕地面积变化的驱动因素可以归纳为经济因素,人口因素和工业发展,而经济因素是影响上海耕地变化最为关键的因素。 相似文献
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生态安全格局是维持生态系统稳定和物种多样性的有效方法。确定区域生态安全格局是区域规划、主体功能区划分的依据,运用主成分分析法对齐齐哈尔市辖区县的生态安全状况进行评价,划分出相对安全等级,提出了基于生态安全的市域空间格局概念规划。 相似文献
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《徐州建筑职业技术学院学报》2016,(4)
进行生态文明建设是保护资源环境、实现社会经济可持续发展的必然选择.运用主成分分析法及回归分析法等建立了徐州市经济、资源、环境协调发展的评价模型,利用实际数据测算了徐州市2005—2014年经济、资源、环境系统的综合发展水平及协调发展度.结果表明:徐州市经济与资源系统之间的协调度较低,而经济与环境系统之间的协调度较高.为此,提出了优化经济结构,转变经济增长方式、推进技术创新,发展循环经济、加强生态环境建设、完善生态补偿及生态文明社会监管机制等建议. 相似文献
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串联机器人机构分析和综合同步方法的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为揭示机器人机构综合性能与机构类型和尺寸之间的映射规律,基于机器人机构单一性能指标的相关性和多样性,引入统计学原理,依据线性降维与非线性降维原则,应用主成分分析法(principal component analysis,PCA)和核主成分分析法(kernel principal component analysis,KPCA),对典型串联机器人——不同构型和不同尺度的平面串联机械臂进行综合性能评价,从而选择综合性能最优的机构构型和尺度.计算结果表明:KPCA方法较PCA方法有更好的降维效果,更能有效地处理多个单一性指标间的非线性关系,提供更多的综合性能评价信息,可为建立机器人机构综合性能与其机构类型和尺寸之间的数值计算关系,并进行机构构型和尺度同步综合提供科学的参考依据. 相似文献
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在并联机构多目标参数优化方面,针对5-PSS/UPU并联机构,提出基于空间模型技术与主成分分析法相结合的多目标性能参数优化方法. 推导出机构的位置反解、运动传递平衡方程,对单个驱动分支进行螺旋分析,给出多个全域性能指标;应用空间模型技术,研究各全域性能评价指标与机构结构参数之间的分布规律,绘制了各项全域性能图谱;应用主成分分析(PCA)法,研究各全域性能指标之间的相关性,得到综合性能评价指标函数并绘制综合性能图谱;基于综合性能图谱,选取多组结构参数并计算综合性能指标在机构工作空间下的分布规律.研究结果表明,空间模型技术结合PCA法能够综合考虑机构的各项性能,对结构参数进行优化设计,该优化方法同样适用于其他并联机构. 相似文献
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基于传统主元分析(PCA)方法的过程监测算法假定过程是线性的,对于具有强非线性的生产过程,应用其进行在线监测出现误报率过高的现象.为此提出了一种多向核主元分析(MKPCA)算法用于间歇过程的建模与在线监测.利用PenSim2.0软件将青霉素间歇生产过程的三向数据按批次方向展开为二向数据并进行标准化,采用MKPCA算法建立过程模型并用于过程的在线监测,计算T2、SPE统计量及相应的控制限.仿真结果表明,与传统PCA算法相比,MKPCA算法具有更好的监测性能,不仅大大降低了正常运行过程的误报率,而且能够较早地检测出过程中存在的底物流加速率与搅拌功率故障.MKPCA可以有效处理间歇过程批次间存在的非线性属性,获取过程变量间的非线性关系. 相似文献
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根据生态系统组成情况,利用特尔裴测定法,选定影响生态环境的因子,确定其权重,现场调查取得使用资料,判定各因子的作用分值,采用模糊综合法计算出生态环境变化前后的综合分值,以判定生态环境变化前后的好坏。 相似文献
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工矿区陆面演变动态监测中的遥感信息处理 总被引:4,自引:0,他引:4
以工矿区陆面演变遥感动态监测为研究目标,建立了包括图像运算、图像变换、分类统计、模型分析4个层次的遥感动态监测应用体系,在分析现有算法的基础上,提出了综合动态监测方法和基于灰度回归的变化检测算法,最后通过多时相主成分分析方法进行了实例分析. 相似文献
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基于主成分分析法和核主成分分析法的机器人全域性能综合评价 总被引:1,自引:0,他引:1
在机器人运动学和动力学性能评价中, 表示机器人运动学和动力学性能的指标众多, 全域性能指标是其中一项重要的评价指标, 而全域性能指标又包括:线速度全域性能指标、角速度全域性能指标等指标.不同指标间往往存在不同程度的相关性, 其中有些相关性非常显著, 这使它们提供的信息有可能发生重叠.引入统计学原理, 依据线性降维与非线性降维原则, 应用主成分分析法 (principal component analysis, PCA) 和核主成分分析法 (kernel principal component analysis, KPCA) 对不同尺度的PUMA560机器人的全域性能进行综合评价, 从而选择综合全域性能最优的机器人.计算结果表明:KPCA方法较PCA方法有更好的降维效果, 能够更有效地处理多个单一性指标间的非线性关系, 提供更多的综合全域性能评价信息, 可为建立机器人综合全域性能与其尺度之间的数值计算关系, 为基于综合全域性能指标最佳尺度选取的研究提供科学的参考依据. 相似文献
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宋怀波 《上海电力学院学报》2010,(5)
提出了一种基于概率主成分分析模型(PPCA)的压印字符图像子空间维数的确定方法。首先,建立观测数据的PPCA模型;然后采用仿真数据进行仿真,对影响维数判别的各种因素进行了分析并给出了3种准则的适用范围;最后对压印字符数据集协方差矩阵的特征值曲线得到本征维数的大致区间范围,通过AIC、BIC和CAIC模型选择准则分别进行最优维数确定。实验表明,该方法可以提高算法的鲁棒性,有效地降低算法的运行时间。 相似文献
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核方法广泛应用于模式识别等领域,但其存在着特征抽取效率和样本集的大小成反比的瓶颈问题.因此提出一种基于数值逼近的方法确定虚拟样本矢量,以此代替训练样本,提高KPCA(Kernel Principle Component Analysis)特征抽取效率.在确定虚拟样本矢量时,只需将样本矢量的初值设定为随机变量,算法实现简单、高效.在基准数据集上的实验结果显示该算法优于同类算法. 相似文献
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基于多阶段动态PCA的发酵过程故障监测 总被引:1,自引:1,他引:1
针对间隙发酵过程具有多阶段、批次不等长,且过程动态非线性往往与发酵阶段密切相关等特点,提出一种基于多阶段动态主元分析(principal component analysis,PCA)的故障监测策略.该方法采用高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)对过程数据进行聚类,能客观反映不同阶段操作模态的数据分布特点,可实现子阶段划分.针对各批次阶段划分后存在的不同步问题,采用动态时间错位(dynamic time warping,DTW)方法对各阶段进行轨迹同步,对同步后的子阶段建立动态PCA模型.最后以工业青霉素发酵过程和重组大肠杆菌制备白介素-2发酵过程为背景,采用多阶段动态PCA策略对其进行故障监测,发现算法能有效降低运行过程的漏报和误报率,验证了算法的有效性。 相似文献
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基于多元统计投影方法的过程监控技术研究 总被引:2,自引:4,他引:2
为克服传统过程监控方法需假设过程特征信号服从多元正态分布的缺陷,提出了一种新的基于独立成分分析(ICA)和主元分析(PCA)的过程监控方法,该方法由两步组成: 第一步: 利用独立成分分析方法从过程信息中提取非正态分布特征信号,然后用Parzen窗法估计其概率密度确定控制限进行过程监控;第二步: 利用主元分析方法对剩余过程信息提取正态分布特征信号,采用Q和Hotelling T2统计量对此正态特征信号进行过程监控.通过对双效蒸发器进料浓度和加热蒸气温度发生异常的两种故障模式仿真研究表明,该方法比传统多元统计过程控制具有更少的漏报率. 相似文献