湖北省粮食产量影响因素分析─基于主成分回归

由于湖北省粮食播种面积、高标准农田数量、耕地有效灌溉面积、农业生产机械化率数据之间存在多重共线性,分析其对湖北省粮食产量影响时,运用最小二乘法估计参数容易失真而缺乏解释性。因此,利用能够解决多重共线性问题的主成分回归来分析粮食播种面积、高标准农田数量、耕地有效灌溉面积、农业生产机械化率对湖北省粮食产量影响。回归的参数客观可靠,真实有效,通过对解释变量的释读,结果发现与湖北省粮食生产的实现情况基本吻合。

上海物流需求量影响因素分析——基于主成分回归

物流业在现代社会中扮演着重要角色,它既是连接生产和消费的纽带,又是商品生产和流通的先决条件,已经成为现代经济社会发展不可缺少的中间链条及国民经济的重要支撑。货物运输作为现代物流业的主要组成部分,是保障供应链稳定畅通的基石,也是满足人民日常生活物质需求的重要保障,对于促进经济发展、推动区域经济一体化、支撑国际贸易发展至关重要。交通货物运输量是物流需求量的重要反映,不仅是物流业发展水平的重要体现,而且也是一个衡量国民经济发展的重要指标。

基于主成分回归分析的玉米淀粉糊化度的快速检测方法

玉米淀粉糊化是饲料加工中一项关键的物理变化,其影响着饲料的营养价值和消化性能。本研究的目的是通过单因素设计,测定不同水分含量(30%、50%、100%、150%、200%、250%、300%)、水浴温度(50、60、70、80、90℃)和时间(1、3、5、7、10 min)对玉米淀粉糊化的影响,并用快速粘度仪(RVA)分析不同糊化度样品的黏度特性。结果表明:随着水分、水浴温度和水浴时间的增加,玉米淀粉糊化度极显著增加(P<0.01);随着糊化度增加,玉米淀粉的峰值粘度、谷值粘度、最终粘度、回生值和衰减值极显著降低(P<0.01),糊化温度和峰值时间极显著增加(P<0.01)。利用主成分回归分析,建立了糊化度与峰值粘度、谷值粘度、最终粘度、回生值、衰减值、糊化温度和峰值时间的模型,模型的相关系数R^(2)为0.915,检验回归模型预测值和真实值的回归相关系数R^(2)为0.9175,该模型可以根据玉米淀粉的粘度特性快速预测其糊化程度,为饲料加工中的质量控制提供了一种有效的方法。

基于主成分回归模型的建筑人工单价预测研究

定额人工单价的主要影响因素与某一时期的劳动力市场供求关系、社会经济发展水平、物价增速、人口结构及就业偏好等因素有关。通过对定额人工单价影响因素的识别,确定影响建筑劳务单价的特征指标变量。结合特征指标变量标准化、适用性检验、提取主成分、主成分因子的计算等主成分分析法的实施,采用SPSS软件对选取的指标数据进行初步回归分析及多重共线性诊断,建立市场人工单价主成分回归预测模型并对2021年前三季度的市场人工单价进行预测。结果表明,预测值与实际值相对误差<3%,模型精度满足要求,该主成分回归预测模型可用于建筑行业市场劳务单价的预测工作。

新疆维吾尔自治区农村居民人均可支配收入的影响因素分析——基于主成分回归分析法

首先,对“十二五”和“十三五”时期新疆维吾尔自治区农村居民收入情况进行分析。2011年以来,新疆维吾尔自治区农村居民收入持续增长且以工资性收入为主,城乡居民收入绝对差距不断拉大。其次,运用主成分回归分析法对2011—2020年新疆维吾尔自治区农村居民收入影响因素进行了实证研究,发现农业播种面积、农村卫生机构个数和受灾面积等因素对新疆农村居民收入变动影响较大。最后,针对实证结果提出促进新疆农村居民可持续增收的对策建议。

基于主成分回归的内蒙古体育产业发展影响因素分析

随着体育产业逐步成为我国国民经济的支柱性产业,显现出巨大的发展潜力和势头。大力推动西部地区体育产业发展,对于缩小区域发展差距,助推体育强国建设具有重要作用。内蒙古因其独特的自身条件和优势,为体育产业的发展提供了基础。本文以内蒙古体育产业为研究对象,利用主成分回归对内蒙古2015—2020年间体育产业发展影响因素进行研究。研究表明,体育用品销售企业数量、体育培训社会组织数量、人均可支配收入、大型体育赛事数量对内蒙古体育产业增加值产生了不同程度的显著影响。在此基础上,提出了对内蒙古体育产业的发展建议。

基于主成分回归分析的纯电客车车内声品质评价模型构建

以11款纯电动客车车内噪声样本为研究对象,利用主成分分析方法对样本的客观参数进行降维处理,以降维后的主成分为自变量,以主观评价打分结果为因变量,构建多元线性回归预测模型。结果表明,该模型平均相对误差为4.6%,预测结果可靠。

商业银行理财产品实际年化收益的影响研究——基于Lasso和主成分回归的实证分析

个人投资者是金融市场的社会自然人,更是理财产品最广泛的投资主体。积极扩大个体投资,有助于促进经济平稳健康发展。现实中,商业银行理财产品的实际收益率往往低于预期收益率,这对中高风险投资者造成大量损失,也重挫市场信心。运用商业银行理财产品的截面数据,建立主成分回归和Lasso模型,对实际年化收益的影响因素进行实证分析,以期精准度量实际收益率,为投资者鉴定优劣产品提供参考标准。研究发现,商业理财产品实际年化收益率与委托期和递增单位呈正相关,与发行主体的资信规模、预期年化收益率呈显著负相关;而投资者普遍认为重要的收益类型起到的作用却很小。在新发展阶段,建议建立理财产品的全流程风险控制,可以保持产品收益稳定,改善理财产品需求侧与供给侧的协调能力,提升理财产品的营销和服务能力,激发理财产品的创新活力。

相关主成分回归

目的 :探讨模型对未知样本的预测能力的优劣。方法 :介绍相关主成分回归 CPCR法并将该法与传统的主成分回归进行比较。结果 :当所含主成分数较小时 ,CPCR法优于传统的主成分回归。结论 :该方法也是一种可行的多元回归方法。

主成分回归残差神经网络校正算法用于近红外光谱快速测定汽油辛烷值

根据汽油辛烷值预测体系本身的非线性特点 ,提出主成分回归残差神经网络校正算法(principalcomponentregressionresidualartificialneuralnetwork ,PCRRANN)用于近红外测定汽油辛烷值的预测模型校正。该方法结合了主成分回归算法 (PC) ,与经典的线性校正算法PLS(PartialLeastSquare) ,PCR ,以及非线性PLS(NPLS ,Non linearPLS)等相比 ,预测能力有明显的改善。

基于主成分回归的日光温室内低温预测模型

利用2010/2011年度冬季日光温室内小气候观测资料对冬季日光温室内温度变化特征进行分析,并结合温室外温度以及用云遮系数法和风级风速转换方法得到的室外总云量和最大风速,采用主成分回归分析法建模,以对日光温室内日最低气温进行预报。结果表明,(1)通过云遮系数法和风速风级转化标准模拟的室外总云量和最大风速误差较小。(2)日光温室内最低气温与温室内前一天的各小气候要素有较好的相关性,此外,温室内外各气象要素之间也存在显著的相关性。(3)主成分回归提取了温室内小气候要素主成分、温室外天气状况与温度主成分、风速主成分3个主要因子。建立的日光温室内最低气温预报模型,其复相关系数为0.857,并通过显著性检验。(4)利用2011/2012年冬季温室资料对低温预报模型进行检验,预测值与实际值之间的平均绝对误差小于1℃,平均相对误差在13%以内,整个冬季的均方根误差为1.1℃。说明所建日光温室内低温预报模型有较高的精度,能够满足温室内最低温度的预测需求。

基于主成分回归分析的土壤有机质高光谱预测与模型验证

在室内条件下,利用ASD2500高光谱仪测定了风干土壤样品的光谱。通过相关分析对土壤有机质(SOM)光谱敏感波段进行了初步筛选,利用逐步回归分析和主成分回归(PCR)分析等统计方法进行了显著性变量筛选、共线性诊断、数据转换等处理,最终建立了东北黑土SOM回归预测模型。模型所选的波段为均位于近红外波段。经验证,模型预测值与实测值的决定系数R^2=0.840,总均方根差RSME=0.226。

主成分回归和偏最小二乘法在高炉冶炼中的应用

以邯郸钢铁公司2000 m3高炉采集的数据为样本,采用主成分回归(PCR)方法研究了各运行参数对高炉铁水含硅量的贡献,实现了高维复杂数据的降维.考虑到偏最小二乘法(PLS)在处理多重共线性数据中的优势,利用PLS对高炉铁水含硅量进行预测.结果表明,主成分回归和偏最小二乘法在对高炉冶炼过程中产生的大量数据的处理具有其独到的优势,取得了显著的效果.

基于主成分回归法的长江中下游双季早稻相对气象产量模拟模型

以长江中下游稻区为研究对象,构建适于早稻产量估算的相对气象产量模拟模型。首先,选用研究区1981-2010年30个农业气象站早稻观测资料和逐日气象资料,对双季早稻3个关键生育时段内影响相对气象产量的主导气候因子进行分析,再运用主成分回归建立包含主导气候因子的相对气象产量模拟模型,并与由5点滑动平均法估算的趋势产量计算得到模拟产量,与实际产量比较对模型进行验证。结果表明:对双季早稻相对气象产量影响最大的因子为降水量,二者在整个研究时段内均呈极显著负相关(P<0.01);其次是呈极显著正相关的抽穗开花-灌浆末期日照时数;最后是呈极显著正相关的幼穗分化-抽穗开花期的3个温度指标,包括总热效应、平均最高温度和平均日较差。模型检验结果表明,模拟各站早稻产量与实际产量吻合,且在典型年份(1996年)两者的相关系数达0.93,平均相对模拟误差为7%。由此可见,该模型在长江中下游地区早稻相对气象产量的模拟和预测上具有较强的适用性。

pH滴定-主成分回归法同时测定酚类同系物

本文利用pH滴定－主成分回归法同时测定了苯酚、邻苯二酚、邻苯三酚的混合物，结果良好。通过交差验证法，本文还对采样区间和采样间隔作了详细讨论。

夹杂物尺寸及数量对无取向硅钢磁性能影响的主成分回归分析

采用扫描电镜、场发射扫描电镜、能谱仪等对50SW1300冷轧无取向硅钢中的夹杂物分不同尺寸区间进行数量统计,利用主成分回归分析法,即数据的标准化处理—主成分分析—回归分析—标准化的变量还原成原始变量—确定显著影响因素,综合分析夹杂物总量及各尺寸区间的夹杂物数量对无取向硅钢磁性能的影响。结果表明:主成分回归分析能够从夹杂物尺寸区间及数量的多个影响因素中提取主要的因素,定量研究其对磁性能的影响。分析表明,显著影响无取向硅钢铁损的夹杂物为100~500nm的AlN、AlN+MnS、MnS、Al2O3、AlN+Al2O3,而劣化磁感最明显的夹杂物尺寸区间为100~200nm。

主成分回归-催化动力学-掩蔽法同时测定钼和钨

利用掩蔽剂与催化同一指示反应的多种催化剂之间的掩蔽反应速率或程度的差异，提出通过一次动力学过程的测量，同时测定多种催化剂的方法。当掩蔽反应为快速反应或可逆反应时，该方法同样适用。以Ｈ２Ｏ２氧化ＫＩ为指示反应，柠檬酸作为掩蔽剂，借助微机直接记录碘离子选择电极在反应过程中的电位变化，以主成分回归（ＰＣＲ）作为建模和预报的多元校正方法，对Ｍｏ（Ⅵ）和Ｗ（Ⅵ）进行了同时测定。

基于主成分回归的曲靖C3F等级烤烟评吸质量估算模型

为探明曲靖烟区烤烟评吸质量与主要化学成分的关系及建立烤烟评吸质量的估算方法,对150个烤烟样品的13项化学指标与评吸质量进行了相关分析和主成分回归分析。结果表明,入选的13项化学指标与烤烟评吸质量均有一定的相关性,其中还原糖、总氮、烟碱、钾含量、氯含量、挥发酸和挥发碱含量是烤烟评吸质量的主要决定因素;基于主成分回归方法建立了曲靖烟区烤烟评吸质量的估算模型,决定系数(R2)为0.723,回归方程通过显著性检验(P=0.000);曲靖烟区烤烟评吸质量可以通过烤烟化学成分含量进行估算,基于烤烟化学指标数据运用主成分回归的方法在既定区域内估算烤烟样品的评吸质量是可行的。

晶粒尺寸对无取向硅钢磁性能影响的主成分回归分析

采用电子背散射衍射技术测定50SW1300冷轧无取向硅钢中不同尺寸范围晶粒的含量,利用主成分回归分析法,综合研究不同尺寸范围晶粒的含量对无取向硅钢磁性能的影响。结果表明:通过主成分回归分析法能够从不同尺寸范围晶粒的含量的多个影响因素中获取主要的因素,定量研究它们对无取向硅钢磁性能的影响规律。分析表明,无取向硅钢的铁损与不同尺寸范围晶粒的含量之间存在着可靠的多元线性关系,在一定范围内,较大尺寸晶粒的含量越多,其对铁损优化的作用越明显;而无取向硅钢的磁感与不同尺寸范围晶粒的含量之间并无线性关系。

小波变换-主成分回归分光光度法同时测定邻苯二酚、间苯二酚和对苯二酚三组分

根据小波变换具有将信号分频的特点,本文提出了将小波变换与主成分回归(PCR)相结合的一种多元校正算法。该法能更有效地去除噪声,提取有用信息,并将其用于分析邻苯二酚、间苯二酚、对苯二酚三组分体系。实验结果表明,本法比直接用主成分回归处理效果好,得到的平均相对误差从2.24%降低到1.19%。