基于主成分法的道路交通事故综合评价方法研究

在现有各种交通事故评价指标的基础上，应用主成分分析方法，可构造出交通事故综合评价指标，使其凸现交通事故的变化趋势和主要特征．且与原始数据有较高的弥合度。     

主成分分析法在综合评价中的应用

由于许多领域已采用的评价方法在一定程度上受到主客观因素影响，致使评判结果与真实情况产生偏差．采用主成分分析法计算指标权重能克服主观因素的影响，使评价结果更加客观、可靠．文中介绍了主成分分析法原理、优势和计算步骤．最后以某省综合运输体系中的内河运输、铁路和公路进行了实证研究．     

基于主成分和聚类分析的区域道路交通安全综合评价

对我国省级区域的道路交通安全水平进行综合评价和分类,基于道路交通事故死亡与机动化水平等社会经济因素的相关性,构建了8个评价指标,利用主成分分析法将它们综合为3个主成分变量并评价了我国2006年31个省级区域道路交通安全水平;在此基础上,采用K-均值聚类分析法将31个省级区域的道路交通安全水平分为了3类.结果表明,我国省级区域的道路交通安全水平差异明显,社会经济发达地区的道路交通安全水平高于社会经济欠发达的地区.     

基于主成分分析的城市物流发展评价

分析了城市物流的内涵,结合以往研究提出研究城市物流评价体系必须考虑它与物流辐射区经济发展的关系,深入分析了城市物流发展水平的影响因素.在此基础上,建立了科学的城市物流发展评价体系,并构建了城市物流发展水平评价的主成分分析模型.以大连、天津、上海为例进行了实证研究,验证了城市物流发展水平评价体系的有效性.     

基于主成分分析的城市物流发展评价

分析了城市物流的内涵,结合以往研究提出研究城市物流评价体系必须考虑它与物流辐射区经济发展的关系,深入分析了城市物流发展水平的影响因素．在此基础上,建立了科学的城市物流发展评价体系,并构建了城市物流发展水平评价的主成分分析模型．以大连、天津、上海为例进行了实证研究,验证了城市物流发展水平评价体系的有效性．     

基于层次分析的主成分分析法在民船征用中的应用

动员征用合适的民船,是完成好跨海投送任务的重要保证。针对当前大多依靠经验进行民船征用、方法不够科学的问题,在系统分析民船征用需要考虑的影响因素基础上,综合各种常用的评价方法,构建民船征用模型,即首先借助层次分析法将复杂指标问题数据化,然后取主成分分析法对指标进行降维处理,并进行了应用研究,检验了模型的可靠性,可为战时民船征用方案的制定提供科学、有效的手段。     

主成分分析法在城市大气环境质量评价中的应用

为了探索多元统计分析应用于环境质量评价的可行性和合理性,运用主成分分析法构造了大气环境质量综合评价模型.并将该方法用于实例作效果检验,结果表明主成分分析法评价大气环境质量适应性强,方法可行,结果合理.     

基于PCA的机场选址问题综合评价模型

机场选址问题是一个多要素的复杂问题,而主成分分析方法(PCA)恰是多元统计分析的有力工具,能将多指标转化为少数几个不相关的综合指标。因此可利用PCA方法并根据我国现行的机场规划设计技术规范,建立机场选址综合评价模型。结果证明,PCA是分析机场选址问题的可行的方法之一。     

基于层次-主成分分析法的常规公共交通系统综合评价

建立各种常规公共交通方式的综合评价模型,对优化城市交通结构,缓解城市交通拥挤具有重要的意义.本文考虑了各种公共交通方式的优缺点,从社会、经济、技术和生态四个方面建立了公共交通方式综合评价指标体系.构造了一种基于层次-主成分分析法的综合评价模型,并利用实例,对四种常规公共交通方式进行了综合评价.结论表明,基于层次-主成分分析法的综合评价模型,能有效地对复杂的常规公共交通系统进行科学的评价,结论同时也说明了BRT系统的优越性,为BRT的建设实施提供了科学而又准确的依据.     

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针对如何客观、准确地分析和评价区域物流发展及其综合竞争力，并制定物流发展战略规划，提出了基于主成分分析的区域物流发展SWOT分析方法.首先建立评 价指标体系，利用主成分分析能够剔除多指标间存在相关性及信息重叠的特点，对区域物流发展的综合竞争力进行评价;再运用SWOT分析方法对影响物流发展的优势、劣势、机遇、威胁等因素进行讨论;依据讨论结果，提出具有竞争力的区域物流发展战略.实例研究表明该方法合理可行.     

基于主成分分析法的沥青路面使用性能评价

针对沥青路面使用性能综合评价复杂性、模糊性及缺乏合理评价方法等问题,采用主成分分析法,选取现行规范确定的沥青路面使用性能评价指标,借助Matlab数学工具对沥青路面使用性能进行综合评价;并与已有文献中利用灰色聚类决策评价方法所得结果进行比较。分析表明:主成分分析法用于评价沥青路面使用性能是可行的,而且能客观地反映评价指标对综合评价值影响的强弱,具有特有的优越性。     

基于主成分分析的道路交通事故预测

将主成分分析和BP神经网络相结合的方法用于道路交通事故预测中,对影响道路交通事故的因素进行主成分分析,并将分析结果作为BP神经网络的输入数据,这样不仅可以减少输入变量个数,而且能保留原始变量的主要信息,消除变量之间的相关性.另外,计算结果表明基于主成分分析(PCA)的BP神经网络法优于BP神经网络法.     

基于主成分分析的道路交通事故预测

将主成分分析和BP神经网络相结合的方法用于道路交通事故预测中,对影响道路交通事故的因素进行主成分分析,并将分析结果作为BP神经网络的输入数据,这样不仅可以减少输入变量个数,而且能保留原始变量的主要信息,消除变量之间的相关性。另外,计算结果表明基于主成分分析（PCA）的BP神经网络法优于BP神经网络法。     

Research on Multi-Parameter Evaluation of Electric Vehicle Power Battery Consistency Based on Principal Component Analysis

Electric vehicle power battery consistency is the key factor affecting the performance of power batteries. it is not scientific to evaluate the consistency of the battery depending on voltage or capacity. In this paper, multi-parameter evaluation method for battery consistency based on principal component analysis is proposed. Firstly, the characteristic parameters of battery consistency are analyzed, the principal component score can be used as the basis for evaluating the consistency of the battery. Then, the function that multi-parameter evaluation of battery consistency is established. Finally, battery balancing strategy based on fuzzy control is developed. The basic principle of fuzzy control is to fuzzy the input quantity based on expert knowledge, and the fuzzy control quantity is obtained by fuzzy control rule. The results are verified by test.     

基于主成分分析的雷达辐射源信号数量估计

针对复杂电磁环境中雷达辐射源数的估计问题,提出了一种新的信息论准则.这种方法通过对接收到的脉冲信号包络向量进行主成分分析提取包络的特征值,并利用特征值按降序排列的曲线分布特点构造新的信息论准则,估计雷达辐射源数目.计算机仿真实验表明,与已有的信息论准则相比,在低信噪比(4～8 dB)下,雷达辐射源数的估计正确率平均提高29%,运行效率平均提高0.09 s.     

基于主成份变换的多源遥感数据融合

通过利用主成份变换融合,对Landsat7的全色图像与多光谱图像进行融合处理,结果表明:主成份变换融合能够提高多光谱影像的信息量和空间分解力,较好的保留了原多光谱影像的光谱特征,减少图像理解的模糊性,便于目视解译,提高遥感数据的利用率.