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基于地理加权回归的环渤海城市群房价影响因子研究 预览
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作者 张金亭 赵瑞 《国土与自然资源研究》 2019年第1期87-93,共7页
选取环渤海城市群作为研究对象,将其2016年各项经济指标数据进行分类,并将各类指标进行主成分分析和逐步回归分析后的结果作为自变量,将各城市的商品房平均价格作为因变量,构建地理加权回归模型(GWR),通过对回归结果的分析,来解读各因... 选取环渤海城市群作为研究对象,将其2016年各项经济指标数据进行分类,并将各类指标进行主成分分析和逐步回归分析后的结果作为自变量,将各城市的商品房平均价格作为因变量,构建地理加权回归模型(GWR),通过对回归结果的分析,来解读各因素对房价的影响程度。并通过比较各城市的房价真实值与预测值,来对房价的合理性进行分析。 展开更多
关键词 环渤海城市群 主成分分析 逐步回归分析 地理加权回归
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公共图书馆投入产出效率及影响因素研究
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作者 张伟锋 宋红文 覃红 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2019年第6期1080-1092,共13页
公共图书馆等公共文化机构的投入产出效率不仅与内部的运营管理有关,同时也受到人口、经济等外部环境因素的影响。本文以2015年我国31个省份的公共图书馆数据为例,利用DEA模型、最优子集回归模型和主成分回归模型对公共图书馆投入产出... 公共图书馆等公共文化机构的投入产出效率不仅与内部的运营管理有关,同时也受到人口、经济等外部环境因素的影响。本文以2015年我国31个省份的公共图书馆数据为例,利用DEA模型、最优子集回归模型和主成分回归模型对公共图书馆投入产出效率及其影响因素进行实证分析。效率评价结果显示:我国省域公共图书馆整体效率不高,投入冗余率达到20.7%;不到1/4的省份公共图书馆效率达到有效,并且区域差异性明显,东部最优、中部次之、西部较差。最优子集回归结果显示:人口规模、地区经济发展水平、地区居民收入水平以及高等教育程度是最优的影响因素变量子集,对公共图书馆投入产出效率都具有显著的影响。对于地区经济发展水平和居民高等教育程度回归系数为负与实际意义不符的情况,分析发现是因为变量之间存在多重共线性所致,通过主成分回归建模后,对回归系数进行了修正。 展开更多
关键词 公共图书馆 效率 影响因素 最优子集回归 主成分回归
基于主成分回归法京津冀地区雾霾影响因素分析 预览
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作者 张希 王胜本 《华北理工大学学报:社会科学版》 2019年第4期24-29,共6页
2013年以来,我国雾霾频发,成为可持续发展中面临的一个突出问题。针对我国城市雾霾污染治理问题,首先引入了城市雾霾指数的概念,利用主成分综合评价法构建京津冀地区的雾霾指数,以反映其空气污染程度;然后在此基础上,选择京津冀地区五... 2013年以来,我国雾霾频发,成为可持续发展中面临的一个突出问题。针对我国城市雾霾污染治理问题,首先引入了城市雾霾指数的概念,利用主成分综合评价法构建京津冀地区的雾霾指数,以反映其空气污染程度;然后在此基础上,选择京津冀地区五个雾霾影响因素利用主成分回归法定量分析影响雾霾的主要因素,得出人均机动车拥有量以及建成区绿化覆盖率为影响雾霾天气的主要因素,其次是环境污染治理投资及煤炭消费量的结论;最后基于分析结果提出积极发展低碳交通,构建低碳交通体系、调整城市能源结构、实施重污染天气应急预案、提高绿色覆盖率等治理建议。 展开更多
关键词 雾霾指数 主成分分析 估计回归方程
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齐长城土壤电导率的高光谱定量估测模型 预览
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作者 高华光 于瑞阳 《测绘与空间地理信息》 2019年第5期195-198,共4页
建立夯土齐长城黄岛段土壤电导率高光谱估测模型。由采集的夯土齐长城黄岛段的土壤样本提取光谱数据,利用SG平滑和光谱微分技术,通过相关系数法筛选敏感波长,并以敏感波长作为自变量建立土壤电导率的高光谱定量估测模型,对比分析所建立... 建立夯土齐长城黄岛段土壤电导率高光谱估测模型。由采集的夯土齐长城黄岛段的土壤样本提取光谱数据,利用SG平滑和光谱微分技术,通过相关系数法筛选敏感波长,并以敏感波长作为自变量建立土壤电导率的高光谱定量估测模型,对比分析所建立的主成分回归、支持向量机和随机森林模型的精度,选择最优模型并验证。结果表明:839nm、975nm、1279nm和1284nm为敏感波长,经过对比分析所建立的模型,以随机森林模型为最优估测模型。随机森林模型能较好地估测夯土齐长城黄岛段的土壤电导率。 展开更多
关键词 土壤电导率 夯土齐长城土壤盐分 主成分回归 支持向量机 随机森林
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Groundwater Nitrate Contamination and Driving Forces from Intensive Cropland in the North China Plain 预览
5
作者 Jing LIU Chengjun ZHANG +7 位作者 Peng LI Shunjiang LI Maoting MA Guoyin ZHANG Xianbiao GAO Changlin KOU Lihua JIANG Tongke ZHAO 《亚洲农业研究:英文版》 2019年第9期39-45,50共8页
High nitrate in groundwater is a serious problem especially in highly active agricultural areas.In this paper,the concentration and spatial distribution of groundwater nitrate in cropland area in the North China Plain... High nitrate in groundwater is a serious problem especially in highly active agricultural areas.In this paper,the concentration and spatial distribution of groundwater nitrate in cropland area in the North China Plain were assessed by statistical and geostatistical techniques.Nitrate concentration in groundwater reached a maximum of 526.58 mg/L,and 47.2%,21.33%and 11.13%of samples had levels in excess of nitrate safety threshold concentration(50 mg/L)in shallow,middle-deep and deep groundwater,respectively.And NO-3 content significantly decreased with groundwater depth.Groundwater nitrate concentrations under vegetable area are significantly higher than ones under grain and orchard.And there are great differences in spatial distribution of nitrate in the North China Plain and pollution hotspot areas are mainly in Shandong Province.Based on both multiple regressions combined with principal component analysis(PCA),significant variables for nitrate variation in three types of ground water were found:population per unit area,percentage of vegetable area,percentage of grain crop area,livestock per unit area,annual precipitation and annual mean temperature for shallow groundwater;population per unit area and percentage of vegetable area for middle-deep groundwater;percentage of vegetable area,percentage of grain crop area and livestock per unit area for deep groundwater. 展开更多
关键词 Groundwater NITRATE CONTAMINATION Spatial variation Principal component ANALYSIS Regression ANALYSIS
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基于主成分分析的煤元素分析通用预测模型研究 预览
6
作者 季玉洁 李祥 刘翠茹 《煤炭加工与综合利用》 CAS 2019年第1期61-64,68,I0004共6页
基于大量煤质分析数据,以主成分分析法对煤的发热量和工业分析数据进行预处理,应用三元线性回归和BP网络分析研究主成分与煤的各元素间的关系,进而提出了煤元素分析通用预测模型,并对模型适应性进行了检验;结果表明所建模型具有较强的... 基于大量煤质分析数据,以主成分分析法对煤的发热量和工业分析数据进行预处理,应用三元线性回归和BP网络分析研究主成分与煤的各元素间的关系,进而提出了煤元素分析通用预测模型,并对模型适应性进行了检验;结果表明所建模型具有较强的适应性。 展开更多
关键词 煤炭 主成分分析 线性回归分析 BP网络 预测模型
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钢筋混凝土板模态频率的温度效应分析及剔除方法 预览
7
作者 王贤强 张建东 焦峪波 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第23期264-270,共7页
考虑到温度荷载作用下钢筋混凝土梁桥的模态参数产生变异,进而导致基于动力指纹的桥梁损伤辨识方法精度降低甚至失效。以钢筋混凝土板为例,提出了一种考虑内部温度不均匀分布特性的模态频率温度效应剔除方法。首先,采用主成分分析算法,... 考虑到温度荷载作用下钢筋混凝土梁桥的模态参数产生变异,进而导致基于动力指纹的桥梁损伤辨识方法精度降低甚至失效。以钢筋混凝土板为例,提出了一种考虑内部温度不均匀分布特性的模态频率温度效应剔除方法。首先,采用主成分分析算法,提取温度主成分,构造了预测模型输入参数;其次,通过遗传优化支持向量回归,建立了钢筋混凝土板模态频率预测模型;最后,结合钢筋混凝土板模态频率长期观测值,基于训练好的遗传优化支持向量回归模型,剔除温度对模态频率的影响。试验结果表明,该方法能够准确预测不同温度分布状态下的模态频率,并有效剔除温度引起的模态频率变化。 展开更多
关键词 钢筋混凝土板 模态频率 温度效应 主成分分析 遗传算法 支持向量回归
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Driving factors of urban land growth in Guangzhou and its implications for sustainable development
8
作者 Xuezhu CUI Shaoying LI +1 位作者 Xuetong WANG Xiaolong XUE 《地球科学前沿:英文版》 CSCD 2019年第3期464-477,共14页
Since 2000, China’s urban land has expanded at a dramatic speed because of the country’s rapid urbanization. The country has been experiencing unbalanced development between rural and urban areas, causing serious ch... Since 2000, China’s urban land has expanded at a dramatic speed because of the country’s rapid urbanization. The country has been experiencing unbalanced development between rural and urban areas, causing serious challenges such as agricultural security and land resources waste. Effectively evaluating the driving factors of urban land growth is essential for improving efficient land use management and sustainable urban development. This study established a principal component regression model based on eight indicators to identify their influences on urban land growth in Guangzhou. The results provided a grouping analysis of the driving factors, and found that economic growth, urban population, and transportation development are the driving forces of urban land growth of Guangzhou, while the tertiary industry has an opposite effect. The findings led to further suggestions and recommendations for urban sustainable development. Hence, local governments should design relevant policies for achieving the rational development of urban land use and strategic planning on urban sustainable development. 展开更多
关键词 driving factors URBAN LAND growth principal component regression LAND management POLICY SUSTAINABLE development GUANGZHOU
基于主成分的RBF核SVM在财务预测领域的应用 预览
9
作者 任靓 孙德山 《江苏商论》 2019年第1期102-104,共3页
支持向量机(SVM)是实现结构风险最小化归纳原理的一种机器学习理论,在有限的学习模式下具有良好的泛化能力。为了评估支持向量机的预测性能,本文通过对684家企业进行财务分析,进而预测企业在未来两年是否会被ST。建立基于主成分的RBF(... 支持向量机(SVM)是实现结构风险最小化归纳原理的一种机器学习理论,在有限的学习模式下具有良好的泛化能力。为了评估支持向量机的预测性能,本文通过对684家企业进行财务分析,进而预测企业在未来两年是否会被ST。建立基于主成分的RBF(核函数)核SVM模型,将支持向量机与传统学习算法进行比较,结果表明支持向量机有效地提高了预测的精度,具有良好的泛化和预测能力。 展开更多
关键词 财务预测 主成分分析 支持向量机 逻辑回归
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基于主成分—回归方法的商洛市耕地面积变化研究 预览
10
作者 刘燕 李倩 《辽宁农业科学》 2019年第5期35-39,共5页
根据商洛市1996~2015年耕地数据,从经济因子、人口因子、农业因子3方面选取10个指标,运用主成分分析法分析影响商洛市耕地面积变化的因素;采用回归分析法估算因子得分系数,计算商洛市每一年驱动力综合得分并进行分析。研究结果表明:(1)2... 根据商洛市1996~2015年耕地数据,从经济因子、人口因子、农业因子3方面选取10个指标,运用主成分分析法分析影响商洛市耕地面积变化的因素;采用回归分析法估算因子得分系数,计算商洛市每一年驱动力综合得分并进行分析。研究结果表明:(1)20年来商洛市耕地面积变化总体呈减少趋势,人均耕地面积一直保持在警戒线0.08hm2以下,说明商洛市耕地面积问题严重。(2)影响商洛市耕地面积变化的主要驱动力因子是经济因子和农业因子。(3)20年来商洛市耕地面积的驱动力综合得分呈现增长趋势,说明经济因子和农业因子对商洛市耕地面积变化影响重大。 展开更多
关键词 耕地面积 驱动力因子 主成分分析 回归分析 商洛
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上海市战略性新兴产业电量需求和经济发展关系研究--基于主成分分析模型 预览
11
作者 刘盼盼 袁伟 《上海管理科学》 2019年第2期89-91,共3页
以上海市2012年第1季度至2017年第4季度共24个季度战新产业用电量及经济数据为依据,利用主成分分析及逐步回归得出:(1)总体上,上海市战新产业用电量需求与经济发展正相关耦合;(2)"十二五"期间,上海市经济投入对战略新产业用... 以上海市2012年第1季度至2017年第4季度共24个季度战新产业用电量及经济数据为依据,利用主成分分析及逐步回归得出:(1)总体上,上海市战新产业用电量需求与经济发展正相关耦合;(2)"十二五"期间,上海市经济投入对战略新产业用电量需求影响更大;(3)"十三五"以来,上海市经济产出对战略新产业用电量需求影响更大。同时,探究了上海市各经济投入及产出指标对战新产业用电量需求的贡献程度。 展开更多
关键词 经济指标 战略性新兴产业 主成分分析 回归分析 电量需求
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房价影响因素的研究及预测—以阜阳市为例 预览 被引量:1
12
作者 储亚伟 黄贤峰 郑语欣 《山东农业工程学院学报》 2019年第1期63-67,共5页
首先,通过阜阳市统计局及各大官方网站查找到2011年至2017年各项指标的相应数据,使用线性拟合方法并借助Excel软件进行图像绘制,然后根据图像的变化情况找出影响阜阳市房价变化的因素。其次,利用MATLAB软件计算出各项指标在总指标中的... 首先,通过阜阳市统计局及各大官方网站查找到2011年至2017年各项指标的相应数据,使用线性拟合方法并借助Excel软件进行图像绘制,然后根据图像的变化情况找出影响阜阳市房价变化的因素。其次,利用MATLAB软件计算出各项指标在总指标中的贡献率及主成分的个数,再根据累计贡献率得出影响阜阳房价的主要因素及其影响程度。最后,建立回归分析模型,找出了房价与主要指标之间的关系,并借助MATLAB软件绘制出预测交互图,只要将指标数据导入便预测出未来几年的房价变化。 展开更多
关键词 线性拟合 主成分分析 回归分析 残差分析 MATLAB
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基于拉曼光谱技术的蜂王浆品质定量模型研究 预览
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作者 陈繁 刘翠玲 +3 位作者 陈兰珍 孙晓荣 李熠 金玥 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期471-476,共6页
蜂王浆是一种具有抗氧化、抗衰老、调节心血管系统和免疫功能的纯天然营养保健食品,近年来在食品、生物医学等领域广泛应用。由于蜂王浆的采集过程费时费力且没有快捷简便的方法检测其品质,使得市场上的蜂王浆产品质量参差不齐,因此实... 蜂王浆是一种具有抗氧化、抗衰老、调节心血管系统和免疫功能的纯天然营养保健食品,近年来在食品、生物医学等领域广泛应用。由于蜂王浆的采集过程费时费力且没有快捷简便的方法检测其品质,使得市场上的蜂王浆产品质量参差不齐,因此实现蜂王浆品质的快速鉴别就显得至关重要。该研究以蜂王浆的水分和蛋白质为研究对象,利用拉曼光谱技术结合主成分回归算法(PCR)和偏最小二乘法对蜂王浆进行了快速定量检测,建立了水分、蛋白质的定量模型,探究对其定量分析的可行性,并进行光谱预处理以提升模型的预测能力,使其预测准确性更高。蜂王浆中水分和蛋白质化学值的测定分别采纳蜂王浆国家标准规定的减压干燥法和凯氏定氮法。蜂王浆光谱的采集则是由DXR激光共焦显微拉曼光谱仪测得。应用TQ Analyst分析软件对蜂王浆光谱进行预处理及建立定量分析模型。其中光谱预处理包括导数、标准正态变换、多元散射校正、Savitsky-Golay卷积这四种光谱预处理法,并按一定关系排列组合成多种不同的预处理方法,对蜂王浆样品光谱进行数据处理,寻找出最优的模型与处理方法。结果表明,利用主成分回归法建立蜂王浆水分和蛋白质的定量模型效果不理想,水分的定量模型结果表明,Savitsky-Golay平滑(7)处理校正集决定系数最高但也仅为0.741 3,预测集决定系数为0.661 6,RMSEC为0.656,RMSEP为1.34,建模效果差。蛋白质的PCR定量模型结果表明,Savitsky-Golay平滑(7)处理相较之下最优,校正集决定系数0.675 0,预测集决定系数为0.566 8,RMSEC为0.548,RMSEP为0.957,建模效果较差。因此,基于PCR所建模型对蜂王浆水分、蛋白质的含量有一定的预测可能性,但建模效果较差,预测准确度低,稳健性差。而结合偏最小二乘法并进行S-G(7)+二阶导数+SNV处理对蜂王浆水分建模效果最好,水分含量校正集 展开更多
关键词 蜂王浆 拉曼光谱 偏最小二乘法 主成分回归法 定量分析
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PCRA法在瓦斯爆燃最高温度预测中的应用
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作者 刘天奇 苏长青 +1 位作者 郑秋雨 孟庆彪 《数学的实践与认识》 北大核心 2019年第7期92-98,共7页
采用主成分回归分析(PCRA)法实现瓦斯爆燃最高温度预测.选取爆燃最高温度影响因素分别为点火能量、环境温度、环境湿度、瓦斯浓度、氧气浓度、惰性气体浓度、管道长度、点火头与管道开口端的距离,共8个.通过影响因素主成分分析,得出瓦... 采用主成分回归分析(PCRA)法实现瓦斯爆燃最高温度预测.选取爆燃最高温度影响因素分别为点火能量、环境温度、环境湿度、瓦斯浓度、氧气浓度、惰性气体浓度、管道长度、点火头与管道开口端的距离,共8个.通过影响因素主成分分析,得出瓦斯浓度与氧气浓度对瓦斯爆燃最高温度影响作用最大.通过计算瓦斯爆燃最高温度影响因素主成分得分,构建瓦斯爆燃最高温度预测模型.结果表明:PCRA法预测瓦斯爆燃最高温度最大误差为4.17%,最小仅为0.13%,证明了PCRA法在瓦斯爆燃最高温度预测中的科学性. 展开更多
关键词 瓦斯爆燃 预测 最高温度 主成分回归
基于上市公司财务数据的我国农业供应链金融风险防范实证研究 预览 被引量:4
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作者 柴正猛 王占宇 司沛琳 《价值工程》 2019年第1期81-86,共6页
改革开放以来,作为国民经济基础的农业在我国取得了巨大的发展,实现了从吃不饱到吃得好的历史性跨越。然而,相对于第二、三产业的发展,由于过去长期实行农业反哺工业,城乡“二元结构”的政策体制,农业发展依然严重滞后于其他产业的发展... 改革开放以来,作为国民经济基础的农业在我国取得了巨大的发展,实现了从吃不饱到吃得好的历史性跨越。然而,相对于第二、三产业的发展,由于过去长期实行农业反哺工业,城乡“二元结构”的政策体制,农业发展依然严重滞后于其他产业的发展。加之,农业受自然灾害等影响较大,使农业生产的风险加大,进一步导致对农业的投资严重不足。为此,本文通过对农业供应链金融模式及其风险防范的研究,运用主成分分析及二元Logistic回归方法,选取农业板块上市公司数据,合作客户在农业供应链金融产品领域的守约概率能被更准确地测量。该研究有助于降低银行贷款的信用风险,同时增加供应链系统的效益。 展开更多
关键词 农业供应链金融 主成分分析 二元LOGISTIC回归
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村域土地生态状况动态评估——以河南省新郑市为例 预览
16
作者 李保莲 申圣洁 +2 位作者 陈伟强 焦俊党 李华超 《中国农学通报》 2019年第4期62-68,共7页
本研究以行政村为评估单元,分析新郑市村域土地生态状况及其变化情况,以期为合理科学的利用土地提供依据。通过GIS和RS平台,综合运用遥感影像、统计报表与野外调查数据,采用多因素综合评价法对两期新郑市村域土地生态状况进行综合评估... 本研究以行政村为评估单元,分析新郑市村域土地生态状况及其变化情况,以期为合理科学的利用土地提供依据。通过GIS和RS平台,综合运用遥感影像、统计报表与野外调查数据,采用多因素综合评价法对两期新郑市村域土地生态状况进行综合评估。结果表明:2011年、2014年新郑市农村地区土地生态状况分别以二等级、一等级为主,该部分村庄占评价区域面积的58.29%、43.45%。位置分布上,南部山区的农村土地生态状况最好,中部平原其次,北部与郑州市接壤的地区最差,整体呈现三级阶梯型分布。动态分析表明,2011—2014年4年内,农村土地生态状况发展呈现变好趋势的村庄面积占评价区域面积的32.61%,这部分村庄主要分布在新郑市的南部、东部地区,呈现变差趋势的村庄面积占评价区域面积的21.14%,这部分村庄主要分布在新郑市的中北部地区。新郑市农村地区土地生态状况的优劣分布及其变化情况,为保护土地生态以及合理利用土地奠定了基础。 展开更多
关键词 土地生态状况 主成分分析法 回归分析 动态变化
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西藏高等教育入学率影响因素实证研究 预览
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作者 邓梦静 罗绒战堆 《民族学刊》 CSSCI 北大核心 2019年第3期69-76,123-125共11页
自1985年开始,西藏自治区开始对义务教育阶段农牧民子女实行“三包”政策,到2006年,第一批义务教育的学生进入大学。但到目前为止,西藏高等教育入学率仍然偏低。本文选取了社会经济、家庭生计、学校教育、价值观念、环境交通等五个方面1... 自1985年开始,西藏自治区开始对义务教育阶段农牧民子女实行“三包”政策,到2006年,第一批义务教育的学生进入大学。但到目前为止,西藏高等教育入学率仍然偏低。本文选取了社会经济、家庭生计、学校教育、价值观念、环境交通等五个方面11个指标,运用主成分分析、回归分析法进行研究,通过实证研究和定量研究,发现社会经济发展水平,对家庭生计类型和收入水平具有显著影响,对教育支出水平具有重要影响,价值观念改变是重要环节,环境交通改善推动作用仍然不足。 展开更多
关键词 西藏 高等教育 影响因素 主成分分析 回归分析
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基于主成分分析与神经网络组合的股价变化趋势预测 预览
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作者 鹿天宇 都莱娜 +3 位作者 王海远 王吟秋 陶明婉 张雪伍 《电脑知识与技术:学术版》 2019年第2X期170-172,177共4页
股票价格影响因素众多,且存在复杂的相关关系,传统股票价格预测模型和神经网络模型无法消除影响因素直接的相关性,从而导致预测精度较低。为提高股票价格预测精度,提出了一种主成分分析与BP神经网络组合模型。利用主成分分析降低股票价... 股票价格影响因素众多,且存在复杂的相关关系,传统股票价格预测模型和神经网络模型无法消除影响因素直接的相关性,从而导致预测精度较低。为提高股票价格预测精度,提出了一种主成分分析与BP神经网络组合模型。利用主成分分析降低股票价格预测影响因素之间存在的冗余信息,降低BP构,提高组合模型训练速度和预测精度。对自科学研究和技术服务业相关上市企业周股价进行仿真实验,结果表明PCABP组合模型的训练速度快,预测精度高,能够为股票价格预测提供有价值的参考。 展开更多
关键词 主成分分析 简单回归分析 BP神经网络 股票预测
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基于超越对数生产函数的中国能源产出弹性及替代弹性分析 预览
19
作者 程毛林 韩云 《苏州科技大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第1期21-27,共7页
在经济增长因素分析中,人们常将资本、劳动和能源作为投入要素。把能源要素分解为煤炭、石油、天然气和电力,根据主成分回归建立一个超越对数生产函数模型,计算各能源投入要素的产出弹性、替代弹性。结果表明:2000-2015年中国各能源要... 在经济增长因素分析中,人们常将资本、劳动和能源作为投入要素。把能源要素分解为煤炭、石油、天然气和电力,根据主成分回归建立一个超越对数生产函数模型,计算各能源投入要素的产出弹性、替代弹性。结果表明:2000-2015年中国各能源要素的产出弹性逐年提高,按照平均值的大小由高到低依次为石油、煤炭、电力和天然气;2000-2015年期间各能源之间的替代弹性都大于1,按照平均值的大小由高到低依次为煤炭与天然气、石油与天然气、煤炭与电力、天然气与电力、石油与电力、煤炭与石油,但彼此相差不大。 展开更多
关键词 超越对数生产函数 主成分回归 产出弹性 替代弹性
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基于无量纲数的PCA-MRA在煤矿瓦斯涌出量预测中的应用 预览 被引量:1
20
作者 金洪伟 周捷 《安全与环境工程》 CAS 北大核心 2019年第3期187-192,共6页
为解决煤矿瓦斯涌出量预测过程中存在的指标繁杂致使预测精度低的问题,首先运用R语言中的主成分分析法(PCA)对煤矿瓦斯涌出量的影响因素进行降维分析;然后引入量纲分析理论,采用无量纲化处理方法消除量纲对数据的影响;最后利用多元回归... 为解决煤矿瓦斯涌出量预测过程中存在的指标繁杂致使预测精度低的问题,首先运用R语言中的主成分分析法(PCA)对煤矿瓦斯涌出量的影响因素进行降维分析;然后引入量纲分析理论,采用无量纲化处理方法消除量纲对数据的影响;最后利用多元回归分析法(MRA)结合多种多元回归模型,最终选用多元线性回归预测模型对煤矿瓦斯涌出量进行预测,并选取部分数据对所建立的煤矿瓦斯涌出量预测模型进行验证。结果表明:主成分分析法能有效减少预测变量的个数,经主成分旋转后构建的多元回归预测模型的预测精度较高,其相对误差平均值为1.99%;主成分分析与多元线性回归分析相结合的方法适用于煤矿瓦斯涌出量的预测,且满足工程需要,可为井下瓦斯涌出量预测技术的选择提供参考。 展开更多
关键词 煤矿 瓦斯涌出量预测 主成分分析 多元回归分析 无量纲化
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