阜宁县耕地变化驱动力分析研究

本文通过对阜宁县耕地变化驱动力因子的甄选,在Box-Cox数据变换基础上进行了阜宁县耕地变化驱动力主成份分析,共分为经济发展因素、人口推动因素和农业科技进步因素三大方面。同时进一步建立了阜宁县耕地变化驱动力响应模型,为今后阜宁县耕地管理及变化趋势提供了参考依据。     

基于主成分分析方法的架桥机施工风险评价

分解架桥机法桥梁施工全过程的施工工序,筛选出架桥机法施工风险源及风险影响因素,并针对架桥机法施工提出一种基于主成分分析原理的施工风险评价体系,提出风险源的主成分及其相应的关键因素。结合某桥梁工程的架桥机法施工实例,建立主成分分析风险评估体系,经过数据降维与重组处理后获得4个风险主成分,与实际工程情况相符,最后针对主成分及其因子给出相应的风险控制措施。     

山东省区域可持续发展空间差异研究

本文以经济、社会和资源环境为基础,构建区域可持续发展指标体系,并以山东省为例,选取29个因子作为山东省17个地市可持续发展能力的原始评价指标,运用主成分分析法,提取主因子和计算可持续发展综合指数,用于分析区域可持续发展的空间分异规律,为决策部门制定可持续发展方案提供依据。     

基于改进PCA-Logistic模型对个人汽车保有量预测

我国个人汽车保有量数据的变化是一个长期的非线性过程,其影响因素复杂,并且因素之间也存在非线性关系,需要合理准确的方法进行分析和预测。为了研究在GDP、城镇人口变化、消费水平等多因素的影响下我国个人汽车保有量的变化问题,采用了改进的主成分因子分析和Logistic非线性模型相结合的方法,对传统主成分分析法进行了改进,考虑数据的完整性,选取1985—2018年之间影响我国个人汽车保有量的8个代表性因素,首先通过改进主成分分析法对其进行了"非线性"的降维处理,再利用Logistic非线性模型描述汽车保有量和提取主成分之间的关系,最终提出了改进PCA-Logistic模型。比较分析了改进的PCA-Logistic模型与传统PCA-Logistic模型在对个人汽车保有量预测的不同和改进后模型的优点,结果表明:改进PCA-Logistic模型可以有效地消除数据之间非线性关系,可以将传统方法得到的二次非线性主成分回归曲线变成线性曲线,从而更符合主成分分析法原则;得到的非线性Logistic回归曲线与实际数据拟合度更高,说明能更准确地评估我国个人汽车保有量。根据此模型预测了2019—2024年我国个人汽车保有量,发现我国个人汽车保有量在2021年可能会突破3亿。     

BP神经网络主成分分析法在汽车保有量预测中的应用

针对影响汽车保有量预测的多个因素,采用主成分分析的方法提炼出较少的与线性无关的主要因素,并根据这些因素,利用BP神经网络方法对汽车保有量进行了预测,最后通过实例, 将BP神经网络主成分分析法计算结果和非线性模拟与全要素BP神经网络模拟结果进行比较,得知BP神经网络主成分分析法在运算效率、运算精度上较优.     

基于广义主成分分析法的我国高速公路服务设施平均间距研究

利用电子导航地图收集了国内40条高速公路的服务设施间距信息。基于调查和整理的服务设施间距数据,运用SPSS数据分析软件,对我国服务设施的间距现状进行了分析。从我国各省经济、人口、汽车保有量和客货运量的角度统计出影响服务设施间距的15个因素,采用基于"对数-线性比"变换的广义主成分分析法确定主要的影响因素,建立了能够较大程度体现初始各因素特征的主成分。并以主成分得分为自变量,服务设施平均间距为因变量,通过非线性回归建立两者间的回归模型。该模型可更可靠地计算出我国各省的服务设施合理间距预测值作为参考,同时也可评价地区现有服务设施间距是否还能满足当地的需求。最后根据该模型提出了各省市区合理的高速公路服务设施平均间距。     

基于均值化主成分分析的交通安全评价方法研究

为对我国各地日趋严峻的道路交通安全现状进行科学、合理的评价,选择适用的安全评价方法是非常必要的,对主成分分析法进行了改进研究,充分考虑了主成分自身存在指标差异性被忽略、因子载荷存在负值等影响,通过采用均值法处理数据、选取较少主成分等途径有效改进了主成分法。构造了可以综合反映交通安全状况的6项相对指标为主体的道路交通安全综合评价指标体系,并以我国2009年东部省份的道路交通安全状况数据为例进行实例分析,采用传统主成分法和改进后的主成分法分别进行了道路交通安全综合评价,通过聚类分析法对改进前后评价结果的差异进行了比较研究。     

合肥市汽车行驶工况的研究

将主成分分析法应用于车辆实际行驶工况开发中的交通特征分析环节的研究结果表明,利用主成分分析法,将反映道路交通特征的短行程特征值压缩成代表原始数据80%以上信息的3个或4个主成分的方法是可行的.构建一系列的候选工况,以主成分参数为准则,从大量实际行驶速度中提炼出一段速度变化曲线作为代表性行驶工况,并以合肥市典型道路为研究对象进行分析,得出了一个基于实际汽车速度的行驶工况.建议合肥地区车辆排放检测法规中采用该行驶工况.     

基于主诱因的长江水上交通安全预警模型及软件实现

提出了基于主诱因的单因素预警指标评判模型,主诱因包括了枯水、洪水、安全形势、通航秩序、气象、地质等6个预警因子。根据长江水上交通安全预警因子实例,建立了主诱因预警模型。针对预警管理的及时、准确性特点,构建了包含预警分析、预警对策和预警历史等3个子系统为基础的预警管理系统框架,并实现了预警等级评判和对策库的自动提取。     

从中国统计数据看私人汽车发展状况

文中对影响全国私家车拥有量的因素及其对私家车拥有量影响程度进行相关分析,利用建立回归模型、因子分析法分析所选因素与私家车拥有量的相关性,然后通过主成分分析各因素对私家车拥有量的影响程度,得出分析结论并给出相对应的合理建议。     

长沙市某区域岩溶塌陷危险性评价

岩溶塌陷对人民和财产安全,造成严重危害。对长沙市某勘察区岩溶塌陷进行危险性评价,是保证塌陷治理使其稳定的重要前提。在调查的基础上,探讨了塌陷的形成机制和诱发因素,并选取岩溶发育特征、覆盖层的特征、水动力条件、地貌条件、自然因素和人为因素作为权重因子,对勘察区进行了定性经验指标预测法评价。其结果是岩溶塌陷处于中等-强烈发育阶段,且具高频率、高密度特点。针对评价结果提出了主要防治措施,以确保安全。     

浅析中国财政体制改革

财政体制改革是完善财政杠杆调节、合理配置资源、实现科学理财的有效措施和重要手段,更是直接影响着构建和谐社会的重要因素。本文分析了我国财政体制改革的现状;然后,基于主成分分析法,建立改革绩效评价模型,按因子特征权重提取评价指标,客观地总结了近几年来我国财政体制的改革绩效。     

山东省城市化水平与耕地面积变化相关性分析

本文主要研究城市化进程中城市化水平与耕地面积变化的关系。对山东省2002-2007年的耕地面积与城市化水平进行相关分析和回归分析。结果,城市化水平与耕地面积之间存在着极强的负相关关系,并建立了二者之间的线性回归模型。得出城市化的发展必然伴随着耕地面积的减少,并提出了解决加快城市化进程与耕地面积减少之间矛盾的几点建议。     

温度和光照对沥青排放物特征的影响

为研究温度和光照对沥青排放物特征的影响,采用大气压化学电离飞行时间质谱仪(APCI-TOF MS)和电子轰击电离质谱仪(EI-MS)定量表征了不同温度(40～200℃)条件下PG 62-22沥青排放物的组分信息,并研究了不同温度和光照对沥青排放物的总排放因子、SOA转化因子以及排放物中的中间挥发性有机化合物(IVOC)/半挥发性有机化合物(SVOC)体积分数和芳烃的体积分数的影响。结果表明:沥青排放物的组分信息随着温度的变化而变化,其成分复杂多样,并含有蒽、萘、芘、荧蒽等对人体和环境有害的物质;沥青的排放因子和SOA转化因子随着温度的升高而增加,在温度低于140℃时,沥青的排放因子和SOA转化因子具有较强的温度敏感性;随着温度和光照时间的增加,IVOC比例逐渐减小,SVOC比例逐渐增加;光照会促使沥青释放出更多的多环芳烃。     

考虑电动公交在途特性的电池状态梯次划分

电动公交电池容量衰减造成里程焦虑增加、服务可靠性降低、电池资源浪费等问题。因此,评估和发现电动公交实际运营过程中影响电池健康状态的关键因素并划分电池状态尤为重要。基于电动公交长时间实际行驶过程中的充放电数据,结合安时积分法与最小二乘拟合建立电池容量估计模型,并据此计算各充放电片段的电池健康状态。进一步考虑电动公交在途特性,从电池组充放电属性、车辆行驶工况、公交营运状态3个角度提取可能影响电池健康状态的相关因素,并采用因子分析法将影响因素组合为12个影响因子,使用随机森林回归构建电池健康状态预测模型,从而根据预测结果的准确性反推获得各影响因子的重要度。最后考虑不同影响因素的重要度,利用加权聚类算法梯次划分电动公交电池健康状态为4个类别,下降梯度分别为-0.013 6、-0.011 9、-0.003 4、-0.002 8,并通过对比研究发现了同一条线路不同梯次的车辆电池组在放电深度、速度标准差、最大加速度和刹车次数等影响因素上的差异。研究结果表明:车辆荷载、电池电流释放情况、车辆行驶中速度的变化、电池的使用时间、线路拥挤状况以及电池充电深度大小对于电池健康状态的影响程度较大,而在公交营运状态相同条件下,驾驶人的行为对电池健康状态衰减程度有着较大影响。     

基于PCA-SVM的边坡稳定性预测模型研究

提出了一种基于主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)的边坡稳定性预测模型。首先分析了影响边坡稳定性的因素,采用主成分分析方法求取主成分;再将主成分作为输入对支持向量机进行训练,并利用遗传算法优化支持向量机参数;最后通过实例与常用寻参方法所得结果进行比较。结果表明,该法能减少输入变量维数,提高了边坡工程稳定性的预测精度。     

基于改进BP神经网络的城市交通拥塞环境下车辆运行风险识别研究

交通拥塞在形成和消散过程中车辆运行风险均处于较高的水平,而拥塞环境下影响车辆运行风险的因素较多,分析复杂。如何准确识别城市交通拥塞环境下车辆运行风险的关键因素并对其进行评估,在缓解城市交通拥塞以及降低行车风险方面具有重要的意义。首先,将城市道路交通拥塞环境下车辆运行风险解析为拥塞形成过程和拥塞消散过程中的车辆运行风险。根据交通系统四要素"人、车、路、环境",初步选取换道频次、车型比例、拥塞时长等11个风险因子。其次,通过专家打分法将车辆运行风险等级划分为低风险、中等风险、高风险、极高风险。结合主成分分析法对标准的BP神经网络进行改进,并对模型进行训练。将改进前后的模型进行对比分析,改进后的模型拟合优度判定系数达97.13%,较改进前高出5.67%。最后,进行实例应用。采用改进的BP神经网络,建立了5+8+1模式的拥塞环境下车辆运行风险识别模型。研究表明换道频次、车型比例、平均密度、拥塞时长、拥塞等级、天气情况等6个因子对车辆运行风险影响较大,其中换道频次权重最高,其次为拥塞时长。11个影响因子中车头时距主成分系数平均值最小为0.109,其影响最小。建立的风险识别模型能够为规避城市道路拥塞环境下的车辆运行风险以及拥塞治理提供参考。     

基于变权多目标模糊决策的应急物流通道选择

考虑到应急情况下若干定量和定性因素对物流通道选择的影响会根据自然条件、决策者偏好以及物资特点等变化而改变,文中首先根据应急物流的作业流程、特点及多目标模糊数学决策理论,通过引入变权因子,构造定量与定性决策因素约束的应急物流通道方案模糊决策模型,动态地反映方案中决策因素的重要程度,然后通过计算与比较候选方案和理想方案的欧式贴近度得出优选方案,最后用实例证明了模型结果与实际应急物流情况的吻合性。     

驾驶员安全可靠性多因素分析

影响驾驶员安全可靠性的身心因素很多,研究中对22项指标进行分析,将有关指标合并,归纳为6种主因子:第一主因子相关变量5种,反映驾驶员的反应能力;第二主因子相关变量4种,反映中枢神经系统的平衡控制能力;第三主因子相关变量5种,反映驾驶员视觉功能;第四主因子相关变量4种,反映注意综合品质;第五主因子相关变量3种,反映驾驶员速度判断能力;第六主因子为驾驶员听觉能力。基于主因子分析进一步整合,建立驾驶员安全可靠性评价指标体系。     

基于神经网络的停车需求预测模型及应用

结合停车需求特点分析了停车需求影响因素,提出了基于主成分分析的BP神经网络停车需求预测模型,该模型主要是通过对城市中心区停车需求的经济、土地、交通的特征分析,利用主成分分析法,明确了影响停车需求的主成分,简化了神经网络的输入样本,消除了网络输入之间的相关性,提高了网络的性能,实现了公共停车需求的准确预测。