基于因子分析的西部交通科技项目评价指标体系降维处理

针对交通科技项目评价指标相关性强、难以量化的问题,通过对各指标的相关性分析,然后采取了因子分析法对西部交通科技项目评价指标体系进行降维处理,并通过因子负载阵的分析,明确了各个因子的物理意义,最后算得各项因子的数值.最终寻求蕴藏在众多指标之后的内在因素.通过实践评价与理论分析相结合的方法,完成了西部交通科技项目投入产出指标体系降维处理,把交通科技项目原有的10项评价指标降为5项,且包含原有数据的大部分信息.     

私家车出行者交通信息需求研究

交通出行信息对私家车出行者行为选择存在不同程度的影响。通过对大连市私家车出行者交通出行信息使用意向调查,获取私家车出行者交通出行信息选择行为特性数据,引入因子分析方法对交通出行信息内容进行合理分类,建立交通出行信息选择累积Logistic回归模型,对私家车出行者交通出行信息需求进行研究。研究结果表明私家车出行者对交通出行信息内容存在不同程度的需求,其中与个人私家车出行质量相关信息的需求最高,面向私家车出行者的城市交通信息服务系统建设与运营应体现针对性。     

首都都市圈高速铁路通勤服务满意度评价及对策

为了解当前都市圈高速铁路通勤服务满意程度和探讨未来高速铁路通勤发展的优化方向,构建包含候车与乘坐服务、票务管理、时间效率、接驳换乘体验4个方面的高铁通勤满意度评价体系,运用因子分析-模糊综合评价法对首都都市圈高铁通勤满意度进行实证分析,得到候车乘坐服务的总体满意度较高,票务管理的总体满意度最低。揭示当前票制票价单一、接驳换乘效率低等重要影响因素,提出采用时点划分动态定价、优化通勤常客备案制度等方式优化首都都市圈高速铁路通勤服务,为提高全国都市圈高速铁路通勤运营服务质量提供了依据和建议。     

因子分析在品种污染指数计算方法研究上的应用

本文用因子分析重新定义了品种污染指数的算法,引用参考文献[1]的部分相关原始指标子定义,并对原始指标用正交旋转因子法进行因子分析,找出影响这些原始指标的公共因子。通过对各因子得分进行相应换算,得到具体的污染指数。     

基于DEA博弈交叉效率—SDM模型的江苏省沿江八市港口效率研究

江苏省沿江八市港口是长三角地区的重要运输节点,其港口效率的高低具有重要的研究意义。依据港口背景及数据统计情况,通过因子分析法得出经济投入、基础设施建设和联运设施建设3个投入指标;再运用DEA博弈交叉效率模型对港口效率进行测度,并分析其时空特征;最后运用空间杜宾模型对港口效率与影响因素之间的空间效应做进一步分析。效率测度研究结果表明：2012—2019年江苏省沿江八市的港口效率值在时间上呈现波动发展,总体呈上升趋势;在空间上呈现中间高,两边低的特性。由全局空间自相关分析得出：港口效率存在显著的空间负相关性。由空间杜宾模型分析结果表明：沿江八市港口效率与经济资源投入及联运设施建设呈正相关,与港口基础设施及周边港口效率呈负相关。     

基于因子分析的高职英语生态课堂研究

对四所高职院校非英语专业学生做了问卷调查,通过因子分析,提取了四个影响高职英语生态课堂的公因子——教师行为、学生行为、学习氛围和物理环境,得出研究结论：高职英语课程改革取得了显著的成效,但在课堂有效教学、学生主体意识和活动监控管理方面存在生态失衡的现象。从生态学视角出发,对失衡原因进行了深入分析,提出了改进对策：优化教学策略、拓展学生生态位。     

列车开行方案与客流需求的匹配性评估与优化研究

列车开行方案与客流需求匹配与否在很大程度上决定铁路运输服务的质量。高匹配度的开行方案能有效协调运营方与乘客方之间的利益,实现两者的双赢。为提升列车开行方案与客流需求的匹配度,从能力效用、运输质量和服务水平3个方面以及不同维度的6个指标构建开行方案与客流需求的匹配性评估指标体系。为使评价结果更加客观、科学、严谨,通过解析各个评价指标的特点以及评价指标之间、指标与开行方案之间的关联,比选提出结合因子分析的E-TOPSIS法进行综合评估。基于上述评估结果,针对匹配度较低时段的列车开行方案,创造性地统一了评估模型与优化模型,建立以匹配性评估模型为上层、客流平衡分配模型为下层的双层规划模型,并以保障客流基本出行需求、列车停站需求、线路及列车最大能力等为约束进行优化。最后,由案例分析可知,优化之后的开行列车数较原方案减少了2列,平均客座率提高5.7%,列车停站方案由4类变为5类,停站率增加2.5%,匹配度总体提升0.201,优化后的开行方案更加适应客流需求。研究充分表明,该方法不仅能提前预测与评估列车开行方案的执行情况,还能有效提高两者的匹配度,为往后进一步优化列车开行方案提供决策依据和指导建议。     

因子分析在水运业财务状况评价中的应用

财务状况分析对水运企业的管理者是十分重要的,财务状况分析使管理人员可能会发现某些有问题的地方以便及时采取补救行动,或者使未充分发挥的潜力得到充分的发挥.并且财务状况分析的结果能够表明一些事实和趋势,有助于管理人员制定和执行与企业目标一致的行动计划.     

考虑出行环境的居住满意度结构方程模型

为解决居住满意度缺少定量涵盖出行环境的问题,从出行环境、地理区位、社区环境、住房条件4 个维度提取居住满意度的影响因素,构建涵盖5 个潜变量、21 个测量变量的居住满意度结构方程模型,描述出行环境对居住满意度的影响及相互作用关系. 结果表明：出行环境、地理区位、社区环境、住房条件对居住满意度均有显著的正向影响,地理区位对出行环境也存在显著的正向影响;各维度总的影响效应呈现出地理区位(0.913),出行环境(0.877),社区环境(0.748),住房条件(0.532)依次递减的趋势,但出行环境对居住满意度的直接影响最大,其值为0.887.