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.     

预测蛋白结构

蛋白质是构成和维持细胞及生物体的基本组成成分。它们是由150个甚至多达1500个氨基酸构成的长链。在人的蛋白质中存在20种不同的氨基酸。每种氨基酸都具有不商的大小、电荷以及酸碱性。[第一段]     

山区公路交通安全综合评价

在分析现有各种道路交通事故评价指标的基础上,采用主成分分析方法,构造了山区道路交通事故评价指标,该指标能凸现该地区交通事故的变化趋势和主要特征.     

湿陷性黄土路基水理性质试验研究

为了应对黄土路基的湿陷性破坏,减少路基病害的发生,以宁夏公路黄土路基为试验路段,在分析其颗粒组成和化学成分的基础上,对黄土路基的水理特性进行了深入研究,提出了宁夏黄土路基渗透和湿陷的发展规律,为黄土路基病害的防治和湿陷性评价提供理论依据。     

基于主成分分析法的供应商评价与选择

在分析现有供应商评价与选择方法的基础上,利用主成分分析法消除评价指标之间相关影响,减少指标选择的工作量,采用信息权数反映样本间的现实关系,通过专家打分及相关的评价指标对供应商作出评价与选择,最后通过实例验证了该方法的有效性。     

浅变我区汽车运力发展的误区

我区汽车运车确立了“国营为主导，个体为补充”这一模式，但存量结构极不合理，供过于求的“补充”成分盲目增多，以致使我区整个汽车运输市场已落入了一个误区，本旨在讨论误区中的一些问题《促使我区建立起一个稳定，节能和高效的运输市场。     

一种改进K-means模型的城市轨道交通突发事件分级方法

针对城市轨道交通事件量化分级的难题,本文提出了一种改进的 K-means聚类的突发事件分级方法.首先,从事件类型、持续时间、影响程度等方面分析各种类型事件的特征规律,提取 8个关键特征量用于聚类分析;其次,应用主成分分析法提取 4个主成分变量并提出权重系数计算方法,实现特征向量降维;提出了基于密度扫描的初始聚类中心确定方法,并将改进的 K-means聚类算法应用于地铁突发事件的分级.案例结果表明,与原始 K-means聚类方法对比,应用本文提出的改进方法聚类效果更佳.研究成果已应用于北京地铁应急指挥系统,验证了本文方法的可行性.     

基于PCA-BP神经网络的铁路客运量预测模型研究

本文分析铁路客运量影响因素,利用主成分分析(PCA)消除原始铁路客运量影响因素之间的相关性,将主成分分析结果作为BP神经网络的输入,并通过增加动量项、输入数据处理、调整学习速率优化BP神经网络,提出基于PCA-BP神经网络的铁路客运量预测模型。实例研究表明,与BP神经网络相比,PCABP神经网络能有效提高铁路客运量预测精度。     

道路平面交叉口交通事故主成因分析研究

道路交通安全是一个复杂的系统,其影响因素多且各因素之间相互作用。作为道路重要组成部分的平面交叉口路段,其交通事故的成因也是多方面的。文中从总体上概括了道路平面交叉口交通事故的起因;在此基础上,结合广州西二环高速公路出口处环岛交叉口工程实例,运用主成分分析法对其交通事故主成因进行了分析研究。     

沿海地区海洋经济可持续发展能力实证研究

实现海洋经济可持续发展是解决当前人类所面临的资源匮乏、空间紧张、环境恶化等问题的一条有效途径。本文通过构建可持续发展的评价指标体系,运用主成分分析法对我国沿海地区11个省市的可持续发展能力进行定量评价和分析,量度了沿海地区海洋经济可持续发展的总体能力和水平。该研究可以对沿海地区实施海洋开发战略,获取最优的经济和社会效益提供依据。