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The Space and Time Features of Global SST Anomalies Studied by Complex Principal Component Analysis
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作者 骆美霞 《Advances in Atmospheric Sciences》 SCIE CAS CSCD 1999年第1期3-23,5+9+11+15+17+19+21,共19页
In this paper, the variability characteristics of the global field of sea surface temperature (SST) anomaly are studied by complex principal component (c.p.c.) analysis, whose results are also compared with those of r... In this paper, the variability characteristics of the global field of sea surface temperature (SST) anomaly are studied by complex principal component (c.p.c.) analysis, whose results are also compared with those of real p.c. analysis. The data consist of 40 years of global SST monthly averages over latitudes from 42 5°S to 67 5°N. In the spatial domain, it is found that the distribution of the first complex loading amplitude is characterized by three areas of large values: the first one in the eastern and central equatorial Pacific Ocean, the second one in the northern tropical Indian Ocean and South China Sea, the third one in the northern Pacific Ocean. As it will be explained, this pattern may be considered as representative of El Nio mode. The first complex loading phase pattern shows a stationary wave in the Pacific (also revealed by real p.c. analysis) superimposed to an oscillating disturbance, propagating from the Pacific to Indian or the opposite way. A subsequent correlation analysis among different spatial points allows revealing disturbances actually propagating westward from the Pacific to the Indian Ocean, which could therefore represent reflected Rossby waves, i.e. the west phase of the signals that propagate disturbances of thermal structure in the tropical Pacific Ocean. In the time domain, a relation between the trend of the first complex principal component and the ENSO cycle is also established. 展开更多
关键词 global sea surface temperature anomalies ENSO Complex principal component analysis Travelling disturbances
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Global Warming in Japanese Cities from 1960 to 2019 Using Machine Learning
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作者 Fumio Maruyama 《Journal of Geoscience and Environment Protection》 2024年第9期198-214,共17页
In this study, we investigated the variations in warming between Japanese cities for 1960-1989, and 1990-2019 using principal component analysis (PCA) and k-means clustering. The precipitation and sunshine hours exhib... In this study, we investigated the variations in warming between Japanese cities for 1960-1989, and 1990-2019 using principal component analysis (PCA) and k-means clustering. The precipitation and sunshine hours exhibited opposite tendencies in the PCA results. It was found that 1960M and 1990M had a correlation (r = 0.51). The 1960M and 1990M are the mean temperature anomalies in Japanese cities for 1960-1989 and 1990-2019, respectively. There was a strong correlation between temperature and precipitation (r = 0.62). There was an inverse correlation between 1960M and sunshine hours (r = −0.25), but a correlation between 1990M and sunshine hours (r = 0.11). Sunshine hours had less effect on the 1960M but more impact on the 1990M. The k-means clustering for 1960M and 1990M can be classified into four types: high 1960M and high 1990M, which indicates that global warming is progressing rapidly (Sapporo, Tokyo, Kyoto, Osaka, Fukuoka, Nagasaki), low 1960M and low 1990M, global warming is progressing slowly (Nemuro, Ishinomaki, Yamagata, Niigata, Fushiki, Nagano, Karuizawa, Mito, Suwa, Iida, Hamada, Miyazaki, Naha), low 1960M and high 1990M, global warming has accelerated since 1990 (Utsunomiya, Kofu, Okayama, Hiroshima), and normal 1960M and normal 1990M, the rate of warming is normal among the 38 cities (Asahikawa, Aomori, Akita, Kanazawa, Maebashi, Matsumoto, Yokohama, Gifu, Nagoya, Hamamatsu, Kochi, Kagoshima). Higher annual temperatures were correlated with higher annual precipitation according to the k-means clustering of temperature and precipitation. Two of the four categories consisted of places with high annual temperatures and high precipitation (Fushiki, Kanazawa, Kochi, Miyazaki, Kagoshima, Naha, Ishigakijima), and places with low annual temperatures and low precipitation (Asahikawa, Nemuro, Sapporo, Karuizawa). 展开更多
关键词 global Warming JAPAN Machine Learning principal component analysis K-Means Clustering
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数字乡村建设与乡村振兴耦合协调发展研究 被引量:4
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作者 李涛 廖晓霞 陈金锐 《开发研究》 2024年第1期55-65,共11页
数字乡村建设作为破解乡村跨越式发展瓶颈的突破口和新引擎,对全面推进乡村振兴和建设数字中国具有重要意义。以2011—2021年中国31个省域面板数据为样本,构建系统性理论框架和多元评价指标体系,运用时序主成分分析法和耦合协调模型,评... 数字乡村建设作为破解乡村跨越式发展瓶颈的突破口和新引擎,对全面推进乡村振兴和建设数字中国具有重要意义。以2011—2021年中国31个省域面板数据为样本,构建系统性理论框架和多元评价指标体系,运用时序主成分分析法和耦合协调模型,评估数字乡村建设和乡村振兴的综合发展水平,以及二者耦合协调度的时序演化和空间差异。结果显示,数字乡村和乡村振兴发展指数及耦合协调度呈稳步增长态势,整体协调状态由中度失调迈向中度协调水平。地区异质性不断扩大,形成东部和中部地区遥遥领先、西部和东北地区滞后的空间格局。发展指数高的省份溢出效应显著,增速快,耦合协调水平高,而欠发达地区联动效应不足,组内差异显著,二者耦合协调度低。因此,应正视空间异质性,因地制宜地推进数字乡村建设与乡村振兴的优质协调发展。 展开更多
关键词 数字乡村 乡村振兴 耦合协调 时序主成分分析
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边坡安全监测GPS-RTK信号的降噪算法研究
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作者 董是 龙志友 +4 位作者 王建伟 邵永军 杨超 左琛 马少华 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期265-275,共11页
全球定位系统实时动态差分技术(global positioning system-real time kinematic, GPS-RTK)是解决路基边坡安全监测问题的重要手段,但GPS-RTK信号易受到多路径误差和共模误差的影响。基于小波变换(wavelet transform, WT)和主成分分析(p... 全球定位系统实时动态差分技术(global positioning system-real time kinematic, GPS-RTK)是解决路基边坡安全监测问题的重要手段,但GPS-RTK信号易受到多路径误差和共模误差的影响。基于小波变换(wavelet transform, WT)和主成分分析(principal component analysis, PCA)分别可以有效去除多路径误差和共模误差,提出WT-PCA算法去除信号误差。首先设置仿真信号,通过参数调优进一步提高单一算法的降噪效果。其次提出组合算法WT-PCA改进单一算法的缺陷,并与其他组合算法进行对比分析。最后,对十天高速路基边坡的GPS-RTK监测数据进行实例分析。结果表明,WT-PCA算法的信噪比和均方根误差较于WT-VMD优于66%和50%左右,算法可以有效地消除GPS-RTK信号的多路径误差和共模误差影响。提高边坡位移监测信号处理精度,进一步评估边坡结构形变及安全状态。 展开更多
关键词 信号降噪 全球定位系统实时动态差分技术(GPS-RTK) 主成分分析(PCA)噪声压缩 组合算法降噪
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我国省际林业产业竞争力水平的综合评价 被引量:1
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作者 张良勇 杜雷 关慧 《现代农业研究》 2024年第4期1-7,共7页
本文选取我国2017-2021年31个省份的面板数据,运用全局主成分分析法对林业产业竞争力展开研究,并采用系统聚类的方法将31个省份划分为3类,对我国林业产业竞争力进行区域差异分析。研究结果表明:平均综合得分位列前5的省份分别是广西、... 本文选取我国2017-2021年31个省份的面板数据,运用全局主成分分析法对林业产业竞争力展开研究,并采用系统聚类的方法将31个省份划分为3类,对我国林业产业竞争力进行区域差异分析。研究结果表明:平均综合得分位列前5的省份分别是广西、黑龙江、云南、福建和广东,虽然贵州和陕西等地区平均综合得分也大于0,但发展缓慢,另外对于西藏和青海等地区虽有良好的自然资源优势,但平均综合得分仍小于0,说明我国各地区之间的竞争力水平仍存在差异。因此,应加强各区域间的合作和交流,因地制宜发展相关地区的政策,合理规划产业结构。 展开更多
关键词 全局主成分分析 林业产业 系统聚类 竞争力
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基于SSA方法的共模误差提取及其对GNSS垂向坐标时间序列的影响分析
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作者 黄留波 《全球定位系统》 CSCD 2024年第3期45-50,79,共7页
本研究基于德国北部24个GNSS测站8 a的数据,引入奇异谱分析方法(singular spectrum analysis,SSA),提出一种顾及不同残差子分量互相关性及子分量贡献率的共模误差(common mode error,CME)识别方法.探讨了CME对GNSS坐标时间序列噪声和参... 本研究基于德国北部24个GNSS测站8 a的数据,引入奇异谱分析方法(singular spectrum analysis,SSA),提出一种顾及不同残差子分量互相关性及子分量贡献率的共模误差(common mode error,CME)识别方法.探讨了CME对GNSS坐标时间序列噪声和参数估计的影响.通过与主成分分析(principal component analysis,PCA)方法的对比发现,提出的新方法与PCA方法提取的CME结果非常接近,证实了新方法的可行性.GNSS的CME序列主要包含白噪声(white noise,WN)、闪烁噪声(flicker noise,FN)和非整数谱指数幂律噪声(power law noise,PL).在剔除CME后,各测站的WN和有色噪声量级分别平均下降了30.32%和52.61%,说明CME中有色噪声占主导地位.同时,CME改正后,坐标的周年周期和半年周期振幅均有所减小,参数拟合的均方根误差(root mean squared error,RMSE)降低了16.7%.综上所述,新方法在提高GNSS坐标时间序列质量方面具有重要实际意义. 展开更多
关键词 共模误差(CME) GNSS 奇异谱分析 噪声 主成分分析(PCA)
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基于KPCA降维分析的特高拱坝监测模型
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作者 王子轩 陈德辉 +2 位作者 欧斌 杨石勇 傅蜀燕 《人民长江》 北大核心 2024年第10期246-254,共9页
为提高大坝变形预测精度,针对变形数据影响因子间的多重共线性问题,构建了基于核主成分分析(KPCA)、全局搜索策略的鲸鱼优化算法(GSWOA)和门控循环单元(GRU)的组合预测模型。首先利用KPCA对高维变形序列进行降维处理,同时使用GSWOA对GR... 为提高大坝变形预测精度,针对变形数据影响因子间的多重共线性问题,构建了基于核主成分分析(KPCA)、全局搜索策略的鲸鱼优化算法(GSWOA)和门控循环单元(GRU)的组合预测模型。首先利用KPCA对高维变形序列进行降维处理,同时使用GSWOA对GRU参数进行优化,进而构建出最优变形预测模型。以小湾特高拱坝变形数据为例,将KPCA-GSWOA-GRU模型与KPCA-WOA-GRU模型、PCA-GSWOA-GRU模型以及传统模型进行预测拟合对比。结果表明:KPCA-GSWOA-GRU模型有效降低了多重共线性问题,且在均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和决定系数(R^(2))等方面均优于对比模型。 展开更多
关键词 特高拱坝 变形监测 降维分析 核主成分分析(KPCA) 全局搜索策略的鲸鱼优化算法(GSWOA) 门控循环单元(GRU) 小湾水电站
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自适应时空正则化的相关滤波目标跟踪 被引量:1
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作者 姜文涛 孟庆姣 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2023年第4期754-763,共10页
针对正则化滤波器预先定义正则化项,但无法实时抑制非目标区域学习的缺点,提出了一种自适应时空正则化的新方法,从而提高算法在目标跟踪过程中适应外观变化的鲁棒性。首先在目标函数中引入空间局部响应变化量,使滤波器专注于学习对象中... 针对正则化滤波器预先定义正则化项,但无法实时抑制非目标区域学习的缺点,提出了一种自适应时空正则化的新方法,从而提高算法在目标跟踪过程中适应外观变化的鲁棒性。首先在目标函数中引入空间局部响应变化量,使滤波器专注于学习对象中值得信任的部分,从而得到响应模型;其次根据全局响应变化决定滤波器的更新率;最后引入卷积神经网络进行深度特征提取,为减少高维数据存储过大,采用主成分分析算法进行降维处理,既保留主要特征又加快计算速度。在数据集OTB2013和OTB2015上的平均精确率和平均成功率相较于时空正则化相关滤波器算法分别提高了4.7%和12.7%。大量实验证明,该算法在复杂背景、物体遮挡、快速运动等多种场景下基本满足实时性需求。 展开更多
关键词 时空自适应 局部响应 全局响应 神经网络 卷积神经网络 特征提取 降维 主成分分析算法
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“双循环”视域下成渝地区双城经济圈的交易效率测度与分析 被引量:1
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作者 龚燕玲 张禹书 张应良 《北京邮电大学学报(社会科学版)》 2023年第5期49-62,共14页
基于“双循环”视域分析成渝地区双城经济圈的交易效率,对于促进区域经济高质量发展具有重要意义。从“内循环”视域构建交易效率评价指标体系,运用全局主成分分析法测算全国31个省(市、区)交易效率和成渝地区双城经济圈内部交易效率。... 基于“双循环”视域分析成渝地区双城经济圈的交易效率,对于促进区域经济高质量发展具有重要意义。从“内循环”视域构建交易效率评价指标体系,运用全局主成分分析法测算全国31个省(市、区)交易效率和成渝地区双城经济圈内部交易效率。结果表明:交易效率由市场经济治理水平、交通通信水平和教育教学水平三个维度构成,且呈现“东高西低、中部居中”的空间格局,其中,四川省的交易效率在全国位于第七名,重庆市的交易效率在全国位于第十七名。进一步研究发现:2012—2020年重庆市三大片区和四川省15个市的交易效率综合得分呈现稳步增长态势,其中,重庆市中心城区和成都市的交易效率稳居前两位。从“外循环”视域运用引力模型测算成渝地区与贸易合作国家及地区的交易效率,结果显示成渝地区与美国、欧盟、澳大利亚、东盟等联系密切,交易效率得分较高。基于此,提出要增强区域整体“硬实力”、提升协同发展“软实力”、稳中提质“四环”贸易圈的对策建议。 展开更多
关键词 交易效率 成渝地区双城经济圈 全局主成分分析法 引力模型
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绿色信贷对股份制商业银行经营绩效的影响 被引量:1
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作者 寇芳芳 蔡玉平 《科技和产业》 2023年第18期26-32,共7页
基于全局主成分分析法,以11家股份制银行2009—2021年的数据为样本,研究在单一银行类别里绿色信贷对银行经营绩效的影响,并运用固定效应模型进一步验证。结果表明,总体上绿色信贷有利于银行经营绩效的提升。分阶段看,从初期到过渡期,绿... 基于全局主成分分析法,以11家股份制银行2009—2021年的数据为样本,研究在单一银行类别里绿色信贷对银行经营绩效的影响,并运用固定效应模型进一步验证。结果表明,总体上绿色信贷有利于银行经营绩效的提升。分阶段看,从初期到过渡期,绿色信贷对银行经营绩效的影响先正后负;远期绿色信贷对银行经营绩效仍呈正向影响,但由于相关配套机制不健全等原因,正向影响的幅度并不突出,这是导致目前绿色信贷发展不足的原因。 展开更多
关键词 绿色信贷 股份制商业银行 经营绩效 全局主成分分析
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粤闽浙沿海城市群旅游竞争力评价研究——基于全局主成分分析法 被引量:1
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作者 李虎峰 赖启福 +1 位作者 苏慧娟 黄杰龙 《河南科技大学学报(社会科学版)》 2023年第1期55-65,共11页
构建旅游竞争力评价SSD模型,以粤闽浙沿海城市群20地市为研究对象,采用全局主成分分析测度各城市2010—2019年旅游竞争力。得出结论:(1)粤闽浙沿海城市群形成并强化了以温州、福州、泉州、厦门、汕头、赣州为龙头,以东部沿海和西部山地... 构建旅游竞争力评价SSD模型,以粤闽浙沿海城市群20地市为研究对象,采用全局主成分分析测度各城市2010—2019年旅游竞争力。得出结论:(1)粤闽浙沿海城市群形成并强化了以温州、福州、泉州、厦门、汕头、赣州为龙头,以东部沿海和西部山地为两翼,串联带动轴线其他城市发展的网状格局;(2)区域在合作过程中存在阻碍,有诸多旅游竞争力“低地”,行政区经济现象较为明显;(3)涓滴效应和马太效应并存,加剧了区域间旅游竞争力发展不平衡现象;(4)旅游资源、旅游设施和交通设施的开发建设无法有效拟合区域旅游竞争力的差距,发展过程中存在路径依赖问题。基于此,从强化龙头带动作用、完善区域内合作机制、寻求周边合作机会和打破路径依赖四个角度对提升粤闽浙沿海城市群旅游竞争力给出建议。 展开更多
关键词 全局主成分分析 粤闽浙赣 旅游竞争力 城市群
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基于“人—地—业”体系的城乡融合时空演变特征及影响因素研究——以吉林省为例
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作者 曹雪 程辉 +2 位作者 商屹 李红 王冬艳 《资源开发与市场》 CAS 北大核心 2023年第7期810-818,共9页
为从根本上突破城乡二元结构体制,破解“三农”问题和“乡村病”难题,“城乡融合”理念被提出,这是实施乡村振兴战略的必然选择。本文以县域为单元,利用全局主成分分析和地理探测器模型,基于“人—地—业”体系探究2000—2018年吉林省... 为从根本上突破城乡二元结构体制,破解“三农”问题和“乡村病”难题,“城乡融合”理念被提出,这是实施乡村振兴战略的必然选择。本文以县域为单元,利用全局主成分分析和地理探测器模型,基于“人—地—业”体系探究2000—2018年吉林省城乡融合发展特征及影响因素。结果发现:①研究期内吉林省城乡融合水平整体呈现上升趋势,在空间上表现为中部与西部优于东部,并形成了以市区为核心的“以一带多”发展格局。②研究期内人口与产业融合水平均呈现上升趋势,且产业融合在3个维度中上升幅度最大。③吉林省城乡融合发展是“产业主导、多元协同发展”机制下人口、土地、产业共同促进的结果,多因子协同交互作用会进一步影响城乡融合发展。④实现人口双向自由流动、闲置土地盘活利用、三产融合发展是推进“人—地—业”协同发展的重要环节,是实现吉林省城乡融合发展新格局和乡村全面振兴的关键举措。 展开更多
关键词 “人—地—业”体系 城乡融合发展 乡村振兴 全局主成分分析 地理探测器
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省际环境治理能力现代化水平的测度与评价 被引量:2
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作者 郭进 兰叶凡 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2023年第2期47-52,共6页
文章基于环境治理的效果维度、效率维度、协调维度、公平维度和科技维度,构建了环境治理能力现代化水平的评价指标体系,并依托全局主成分分析和聚类分析方法,对2011—2019年我国30个省份环境治理能力现代化水平进行了测度和评价。研究发... 文章基于环境治理的效果维度、效率维度、协调维度、公平维度和科技维度,构建了环境治理能力现代化水平的评价指标体系,并依托全局主成分分析和聚类分析方法,对2011—2019年我国30个省份环境治理能力现代化水平进行了测度和评价。研究发现:我国环境治理能力的现代化水平整体上快速提升,但亦存在较为明显的波动性特征和“东高西低”的区域不平衡问题,且造成各省份环境治理能力现代化水平存在差异的原因并不相同。总体而言,弥补环境治理的公平性、协调度和科技化短板,并推动形成区域间联防联控的环境治理新局面,是提升我国环境治理能力现代化水平的重要举措。 展开更多
关键词 环境治理能力现代化 区域不平衡 评价指标体系 全局主成分分析
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基于GPCA和CCME-WQI方法的保山市东河水质分析 被引量:1
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作者 王学泽 朱长军 +2 位作者 张普 苗璐 李博勤 《河南师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2023年第3期73-81,共9页
水质评价是保护和开发利用水资源的一项基本工作.为了系统评价保山市东河污染情况,明确主要污染物和污染来源,基于2020年新东河流域水质监测数据,采用时序全局主成分分析(GPCA)和加拿大环境部长理事会水质指数(CCME-WQI),分析东河干流... 水质评价是保护和开发利用水资源的一项基本工作.为了系统评价保山市东河污染情况,明确主要污染物和污染来源,基于2020年新东河流域水质监测数据,采用时序全局主成分分析(GPCA)和加拿大环境部长理事会水质指数(CCME-WQI),分析东河干流水质参数的时空变化,发现东河主要污染物为总氮、五日生化需氧量和总磷,主成分综合得分结果显示6、7月污染水平高,8、9月污染水平低.CCME-WQI得分显示新东河流域整体水质较差,污染程度由重到轻为中部、东南部、北部,主要污染来源于城镇、农村生活源、化肥、工业源和分散式禽畜养殖污染源,此研究可为保山市东河水环境污染治理和改善提供理论依据. 展开更多
关键词 东河 时序全局主成分分析 CCME-WQI 时空变化
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广东省数字经济发展水平测度及影响因素分析 被引量:2
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作者 陈婷 《科技创新发展战略研究》 2023年第2期40-48,共9页
采用全局主成分分析法对广东省21个地级市的数字经济发展程度进行综合评分,并通过固定效应模型分析广东省数字经济发展的影响因素,结果发现:第一,深圳市数字经济发展水平相对较高,广州市、珠海市、东莞市的发展势头突出;第二,广东省数... 采用全局主成分分析法对广东省21个地级市的数字经济发展程度进行综合评分,并通过固定效应模型分析广东省数字经济发展的影响因素,结果发现:第一,深圳市数字经济发展水平相对较高,广州市、珠海市、东莞市的发展势头突出;第二,广东省数字经济发展主要受城镇化率及经济发展水平影响;第三,珠三角数字经济发展主要受技术进步及人力资本水平影响,珠三角以外其他地区的数字经济发展主要受地区经济发展水平影响。 展开更多
关键词 数字经济 全局主成分分析 自主创新 广东
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基于时序全局主成分分析—熵权法的地区水质健康评价——以厦门地区饮用水源为例 被引量:1
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作者 吕秀勤 《环境科学导刊》 2023年第1期68-76,共9页
针对饮用水水源地水质健康评价研究方法中的不足,提出使用时序全局主成分分析与熵权法结合的新工具,构造水质生态健康综合指数。使用时序全局主成分分析,能将截面数据扩展到面板数据,保证评价体系的统一性、整体性与可比性。此外,将原... 针对饮用水水源地水质健康评价研究方法中的不足,提出使用时序全局主成分分析与熵权法结合的新工具,构造水质生态健康综合指数。使用时序全局主成分分析,能将截面数据扩展到面板数据,保证评价体系的统一性、整体性与可比性。此外,将原始数据降维至互不相关的若干主成分再代入熵权法,可防止无效信息重复赋权。运用新工具对厦门市“一江两库”水质健康评价,结果表明:(1)新方法与营养状态指数法显著负相关,验证此方法结果准确有效。(2)坂头-石兜水库、九龙江和汀溪水库的年均水质生态健康综合指数分别为0.608、0.372和0.774,评级分别为好、较差和好。(3)从时间变化趋势来看,坂头-石兜水库呈现“V型”反转;九龙江季节变动更明显,总体呈现改善趋势;汀溪水库一直处于最佳,波动较小。 展开更多
关键词 时序全局主成分分析 熵权法 水质健康评价 厦门饮用水源
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辽宁省城市紧凑度时空演变特征研究
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作者 沈皇谷 孙兴 《国土与自然资源研究》 2023年第2期9-12,共4页
本文运用全局主成分分析测算了2010—2018年辽宁省十四个地级市城市紧凑度得分,运用空间自相关分析探讨辽宁省城市紧凑度时空演变特征,结果表明,(1)辽宁省城市紧凑度总体呈现出增减增的“N”形趋势。高级紧凑城市数量有所增加,但是辽宁... 本文运用全局主成分分析测算了2010—2018年辽宁省十四个地级市城市紧凑度得分,运用空间自相关分析探讨辽宁省城市紧凑度时空演变特征,结果表明,(1)辽宁省城市紧凑度总体呈现出增减增的“N”形趋势。高级紧凑城市数量有所增加,但是辽宁省内依旧以较低紧凑城市为主。(2)辽宁省城市紧凑度存在较为明显的空间集聚特征和较弱通道特征,高级紧凑城市集中在辽宁南部,较低紧凑城市分布在辽宁省的东部与北部地区。低级紧凑城市位于辽宁西部,城市紧凑度较高的城市都集中位于沈大沿线。(3)城市规模与城市紧凑度也表现出一定的正相关关系,辽宁省大城市以高级紧凑和较高紧凑为主,而辽宁省小城市以较低紧凑和低级紧凑为主。辽宁省应积极发挥以大连为核心的辽宁沿海经济带带动作用和以沈阳为核心的省会中心城市带动作用,在提升自身城市紧凑度的基础上,利用地理区位优势和相应政策手段,带动沿线城市发展,提高沿线城市紧凑度,共同构建高效城市空间。 展开更多
关键词 主成分分析 全局莫兰指数 辽宁省 时空演变
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三重视角下安徽省科技发展水平评价研究
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作者 姜亮宇 张克荣 +1 位作者 金燕芝 侯有信 《常州工学院学报》 2023年第2期69-76,共8页
基于安徽省2014—2019年发展数据,从区域、市域和规模以上工业企业3个角度对安徽省科技发展水平进行分析,并通过全局主成分分析法对安徽各市科技发展水平进行排名,运用DEA模型和Malmquist指数对各市规模以上工业企业科技投入效率进行静... 基于安徽省2014—2019年发展数据,从区域、市域和规模以上工业企业3个角度对安徽省科技发展水平进行分析,并通过全局主成分分析法对安徽各市科技发展水平进行排名,运用DEA模型和Malmquist指数对各市规模以上工业企业科技投入效率进行静态和动态测算,研究发现:安徽省在科技投入和产出上与长三角其他地区有较大的差距;科技资源投入较为集中,主要集中在合肥、芜湖、蚌埠、马鞍山和滁州;地区规模以上工业企业效率总体有效,技术变化成为企业科技效率提高的主要制约因素。因此建议政府优化资源配置,协调地区科技发展水平。 展开更多
关键词 科技投入效率 全局主成分分析 DEA模型 安徽省
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区域土地集约利用水平时空比较研究——以中部地区为例 被引量:18
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作者 费罗成 程久苗 +1 位作者 沈非 张明锋 《地域研究与开发》 CSSCI 北大核心 2008年第5期90-94,共5页
科学分析我国中部地区六省份土地集约利用变化规律有利于中部崛起战略实施。在构建评价指标体系基础上,通过对1997—2006年中部地区六省份相关评价数据进行全局主成分分析,并运用聚类分析进行分类,对比分析得出中部地区土地集约利用水... 科学分析我国中部地区六省份土地集约利用变化规律有利于中部崛起战略实施。在构建评价指标体系基础上,通过对1997—2006年中部地区六省份相关评价数据进行全局主成分分析,并运用聚类分析进行分类,对比分析得出中部地区土地集约利用水平时空变化规律:中部地区六省份近10年来土地集约利用水平呈上升状态,但各省上升幅度不一;土地集约利用水平存在区域差异,其中,河南、山西两省可划为集约利用类,安徽、湖北、湖南三省可划为中度利用类,江西省可划为低度利用类;部分省份土地集约利用潜力较大。最后根据上述分析提出区域土地集约利用对策。 展开更多
关键词 土地集约利用 全局主成分分析 聚类分析 时空比较 中部地区
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基于主成分分析法和核主成分分析法的机器人全域性能综合评价 被引量:9
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作者 赵京 李立明 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第12期1763-1769,共7页
在机器人运动学和动力学性能评价中,表示机器人运动学和动力学性能的指标众多,全域性能指标是其中一项重要的评价指标,而全域性能指标又包括:线速度全域性能指标、角速度全域性能指标等指标.不同指标间往往存在不同程度的相关性,其中有... 在机器人运动学和动力学性能评价中,表示机器人运动学和动力学性能的指标众多,全域性能指标是其中一项重要的评价指标,而全域性能指标又包括:线速度全域性能指标、角速度全域性能指标等指标.不同指标间往往存在不同程度的相关性,其中有些相关性非常显著,这使它们提供的信息有可能发生重叠.引入统计学原理,依据线性降维与非线性降维原则,应用主成分分析法(principal component analysis,PCA)和核主成分分析法(kernel principal component analysis,KPCA)对不同尺度的PUMA560机器人的全域性能进行综合评价,从而选择综合全域性能最优的机器人.计算结果表明:KPCA方法较PCA方法有更好的降维效果,能够更有效地处理多个单一性指标间的非线性关系,提供更多的综合全域性能评价信息,可为建立机器人综合全域性能与其尺度之间的数值计算关系,为基于综合全域性能指标最佳尺度选取的研究提供科学的参考依据. 展开更多
关键词 机器人 全域性性能 主成分分析法 核主成分分析法 综合评价
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