确定区域公路网代表交通量的主成分分析法

在对现有交通量预测方法分析基础上，提出了利用主成分分析形成区域代表交通量的方法，并在实际公路网规划工作中得到了应用，收到了良好效果。     

辽宁省公路网规划方案综合评价的主成份分析法

在介绍主成份分析法基本原理的基础上，针对现有公路网规划方案综合评价方法中存在较强主观局限性的弊病，提出了利用主成份分析法建立方案综合评价模型的方法，并结合辽宁省公路网规划实际进行了实例应用。     

综合评价法在确定公路网节点重要度中的应用

阐述公路网节点重要度的概念,提出运用主成分分析法与因子分析法两种评价方法来确定节点重要度的新思路,并对广西省来宾市的10个乡镇节点进行实证研究,综合比较两种方法的分析结果,确定各节点在该市公路网规划中的重要度.     

主成分分析法在高速公路沥青路面使用性能评价中的应用

在多指标综合评价中，主成分分析方法是一种较为客观的综合评价方法。利用这种方法对高速公路沥青路面使用性能进行综合评价，不仅能综合反映各指标对路面评价值影响强弱的信息，而且可以确定各指标的较客观的权重，由此尽量地避免评价过程中主观因素的影响，为正确进行高速公路沥青路面养护决策提供了保证。     

主成分分析法在高速公路沥青路面使用性能评价中的应用

在多指标综合评价中,主成分分析方法是一种较为客观的综合评价方法.利用这种方法对高速公路沥青路面使用性能进行综合评价,不仅能综合反映各指标对路面评价值影响强弱的信息,而且可以确定各指标的较客观的权重,由此尽量地避免评价过程中主观因素的影响,为正确进行高速公路沥青路面养护决策提供了保证.     

确定区域公路网代表交通量的主成分分析法

在对现有交通量预测方法分析基础上，提出了利用成分分析形成区域代表交通量的方法，并在实际公路网规划工作中得到了应用，收到了良好效果。     

DEA方法在公路网综合评价中的应用

利用DEA（数据包络分析）方法建立公路网综合评价的非均一评价模型，并给出应用实例。评价结果表明，利用DEA评价公路网具有明显的优势和可行性。     

确定区域公路网代表交通量的主成分分析法

本文在对现有交通量预测的方法分析基础上，提出了利用主成分分析形成区域代表交通量的方法，并在实际公路网规划工作中得到了应用，收到了良好效果。     

费歇尔综合评价在公路网规划中的应用

本文介绍了费歇尔综合评价的基本原理，并将此原理应用于福州市和福建省的干线公路网规划方案评价，取得了较为满意的结果。     

应用主成分分析法评价道路交通事故因素探讨

应用多元统计理论主成分分析法建立交通事故致因的分析评价模型,研究道路交通安全数据,从交通系统的人、车、路、环境因素对事故的作用进行综合分析评价,找出主体交通特性与事故原因的联系规律,可为交通安全决策提供一种可靠的直观的分析方法。     

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。     

公路网综合评价权重确定方法

在分析已有不同权重确定方法的基础上，提出了新的组合赋权方法。运用系统聚类分析和斯皮尔曼等级相关系数对不同赋权方法所得评价结论进行相容性检验，由此确定相容方法集，并用斯皮尔曼等级相关系数来检验相容方法集中不同方法评价结论的密切程度，以此为基础，确定组合权重计算公式中的加权系数并进行组合赋权。将此组合赋权方法应用于公路网综合评价，融合了不同方法的权重信息，使所得结论更加合理。     

主成分评价法在汽车操纵稳定性评价上的应用

针对传统汽车操纵稳定性客观评价方法中评价指标间存在的相关影响和评价过程繁琐等问题.文章将多元统计分析理论中的主成分分析应用于汽车操纵稳定性的客观评价中,提出采用主成分分析法进行评价.该方法以降维为核心思想,消除评价指标间的相关性;运用SPSS软件实现评价过程,简化了评价步骤;评价结果以综合得分形式给出,一目了然.新方法虽较好的解决了传统方法中存在的遗漏,但也存在一定的局限性.现阶段只能作为一种辅助手段,作为传统评价方法的补充评价方法.     

基于集对分析理论的公路网综合评价方法研究

随着公路建设带来的社会影响逐步受到重视,公路网规划方案评价的内容不再局限于技术评价与经济评价,而是将社会影响评价纳入到综合评价指标体系之中。然而,目前关于社会评价指标量化的研究尚不完善,大部分社会评价指标无法定量计算,使得综合评价过程中定性与定量指标评价标准不一致,加大了综合评价与方案选优的难度。针对这一问题,文章提出一种基于集对分析理论的综合评价方法。该方法以联系度概念为基础建立评价指标的同异反评价矩阵,利用集对势势序与势能对评价结果进行分析,从而得到多个备选方案的优劣排序。最后介绍了此方法在河南省干线公路网规划综合评价中的应用。     

公路网规划的综合评价方法研究综述

公路网规划的综合评价为公路网规划方案比选提供科学的判别依据,是公路网规划过程中的一个关键环节。阐述了国内外公路网规划综合评价的常用方法,并评析各典型评价方法的优缺点,提出该领域今后可能的发展趋势。     

基于加权主成分分析的公路工程质量综合评价研究

提出采用加权主成分分析的公路工程质量综合评价的思想.采用系统分析方法,通过目标分解建立包括各分部分项工程在内的公路工程质量评价综合体系,采用灰色关联度法确定评价指标权重,建立基于加权主成分分析方法的综合评价模型.工程实例表明,该方法有效地利用样本数据对不同方案进行客观评价,显示出其可行性.     

基于灰色聚类分析的城市交通路网综合评价方法研究

针对城市交通路网的多指标综合评价中存在的主观性等问题,依据灰色聚类分析原理,提供了一种计算各指标权重的方法,使得指标之间的权重在评价过程中自动产生,不需要经过人为判断,减少了评价过程中的主观因素。在此基础上,结合杭州市萧山区城市路网进行综合评价,并根据评价过程与结果,提出路网改善建议。     

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.     

基于主成分分析和学习向量量化神经网络的制动工况路面识别与验证

开展车辆制动时路面类型识别的研究,提出一种基于主成分分析-学习向量量化神经网络 （Principal Component Analysis - Learning Vector Quantization,PCA-LVQ） 的制动工况路面识别方法。利用主成分分析对多维度驾驶数据降维处理,提取能表征路面特征的主要成分,采用学习向量量化神经网络对降维处理后的驾驶数据进行训练,并用于路面特征分类,使用制动工况下实车试验数据和硬件在环仿真数据进行验证。结果表明,所提出的 PCA-LVQ算法能准确识别路面类型特征,路面识别的精度达到 97%,与传统 BP神经网络的路面类型特征识别精度提升 7%;同时,在不同车速下,基于PCA-LVQ算法也能较准确地识别路面类型特征。