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基于PCA-BP神经网络的巷道通风摩擦阻力系数预测模型 被引量：4
1
作者 高科 吕航宇 +1 位作者 戚志鹏 刘玉姣 《矿业安全与环保》 CAS 北大核心 2024年第1期7-13,共7页
根据实测巷道通风摩擦阻力系数数据的特点,建立了主成分分析PCA-BP神经网络预测模型。采用PCA法对影响巷道通风摩擦阻力系数的支护类型、断面形状、巷道宽、巷道高、支护部分周边长、巷道断面积和巷道长度7个因素进行降维。将降维后因... 根据实测巷道通风摩擦阻力系数数据的特点,建立了主成分分析PCA-BP神经网络预测模型。采用PCA法对影响巷道通风摩擦阻力系数的支护类型、断面形状、巷道宽、巷道高、支护部分周边长、巷道断面积和巷道长度7个因素进行降维。将降维后因素的贡献率进行排序筛选,得到3个主成分指标(F_(1)、F_(2)和F_(3)),作为BP神经网络输入层的神经元。利用实测数据对PCA-BP神经网络模型进行训练和测试,并将测试结果与支持向量机回归(SVM)模型和BP神经网络模型的测试结果进行对比,结果显示:全因素的BP神经网络预测模型和SVM预测模型的平均精度分别为92.9420%、93.0235%,而PCA-BP预测模型的平均精度达到了96.4325%。PCA-BP神经网络模型不但简化了网络结构,更提高了网络的泛化能力,使预测误差更小、精度更高,为更准确地获得巷道通风摩擦阻力系数提供了一种有效的方法。 展开更多
关键词 矿井通风 巷道通风摩擦阻力系数 预测模型 pca-BP神经网络 主成分分析 影响因素
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M-FPCA在彩色人脸图像识别中的应用 被引量：2
2
作者 王赟 朱嘉钢 +1 位作者 陆晓 黄可望 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第12期191-195,199,共6页
将因子化主成分分析(FPCA)算法应用于人脸图像特征提取时,需要使用迭代算法,但该算法应用于高分辨率图像时实时性较差,并且可能导致维数灾难。针对上述问题,提出一种模块化FPCA(M-FPCA)的新型特征提取方法。将原始数字图像样本进行模块... 将因子化主成分分析(FPCA)算法应用于人脸图像特征提取时,需要使用迭代算法,但该算法应用于高分辨率图像时实时性较差,并且可能导致维数灾难。针对上述问题,提出一种模块化FPCA(M-FPCA)的新型特征提取方法。将原始数字图像样本进行模块化,对模块化后得到的各个子图像矩阵采用FPCA算法进行特征提取,合并子图像特征矩阵得到原图的特征矩阵。彩色图像由R、G、B 3个分量来表示,根据现有彩色信息融合方法的不足,对其进行改进,并结合M-FPCA算法,提出一种彩色M-FPCA新方法。在CVL和FEI人脸库上进行的实验结果表明,M-FPCA方法能提高FPCA算法的实时性,解决维数灾难问题。彩色M-FPCA方法能有效提取彩色人脸图像的色彩信息,得到较高的人脸识别率。 展开更多
关键词 主成分分析 因子化主成分分析 模块化fpca 彩色M—fpca 特征提取 彩色图像识别
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结合PCA与IR-MAD的降雨型滑坡检测方法 被引量：2
3
作者 赵琼 张锦水 郑文武 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第5期7-11,18,共6页
季节强降雨是诱发滑坡失稳的重要因素之一,特别是在我国中山丘陵地区,滑坡发生场景相对复杂,探究复杂情景下的滑坡检测方法对灾情评估、灾后应急调查等工作具有重要研究意义。针对遥感特征相近地物干扰造成滑坡识别精度低的问题,本文提... 季节强降雨是诱发滑坡失稳的重要因素之一,特别是在我国中山丘陵地区,滑坡发生场景相对复杂,探究复杂情景下的滑坡检测方法对灾情评估、灾后应急调查等工作具有重要研究意义。针对遥感特征相近地物干扰造成滑坡识别精度低的问题,本文提出了一种结合PCA与IR-MAD的滑坡检测方法,实现了新生滑坡准确提取。结果表明,与现有方法相比,本文方法有效抑制了由作物播种收获、洪水汛期等季相因素产生的裸地、滩涂等滑坡遥感特征相似地物对滑坡检测造成的干扰,其在滑坡检测精确率和滑坡识别模型稳定性方面均有一定提升。 展开更多
关键词 滑坡识别 变化检测 季相因素 pca IR-MAD
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兰州市银滩湿地硅藻群落演变及PCA相关分析 被引量：4
4
作者 郜逗 胡晓兰 +3 位作者 胡军 张菀漪 樊荣 张成君 《兰州大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2013年第1期44-49,共6页
分析了兰州市银滩湿地2011年3—10月沉积物中硅藻群落结构以及演变特征.每月中旬在湿地样点采集8个沉积物样,同时测定样点水体温度、电导率和pH值.共鉴定出27属,126种及变种硅藻,Navicula和Nitzschia两个属出现的频率最高.各个月份的硅... 分析了兰州市银滩湿地2011年3—10月沉积物中硅藻群落结构以及演变特征.每月中旬在湿地样点采集8个沉积物样,同时测定样点水体温度、电导率和pH值.共鉴定出27属,126种及变种硅藻,Navicula和Nitzschia两个属出现的频率最高.各个月份的硅藻优势种、个体形态、种群数量及结构有较大的差异.其中,3月份以Navicula pupula为优势种,4月份以Navicula simplex为优势种,5,8,10三个月Navicula veneta在表层沉积物中含量最高,6月份Cymbella pusilla丰度最高,7,9两个月的优势种为Navicula viridula var.rostellata.而从7月以后湿地硅藻属种的面貌发生了较大的变化,Nitzschia palea,Cymbella affinis,Cymbellaventricosa,Navicula veneta,Navicula viridula var.rostellata等成为了主要硅藻属种.受黄河7月以后水位上升的影响,外源污水可能大量进入湿地水体,湿地大部分处于弱有机污染状态.通过对硅藻属种及pH、电导率、总有机质质量分数和温度环境变量之间的去趋势对应分析和主成分分析表明:pH是影响硅藻属种分布最主要的环境变量,能解释较多的硅藻属种分布特征;次要的环境变量是电导率、有机质质量分数受水体的影响,表明湿地水体有机污染物有外源输入的特征. 展开更多
关键词 硅藻 环境因子 去趋势对应分析 主成分分析 湿地 兰州
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PCA-GRNN在综合气象短期负荷预测中的应用 被引量：11
5
作者 张淑清 任爽 +3 位作者 姜安琦 胡永涛 张航飞 乔永静 《计量学报》 CSCD 北大核心 2017年第3期340-344,共5页
为克服由气象因子较多且信息互嵌造成输入量多、预测时间长、预测精度低的缺点,引入主成分分析(PCA)提取气象因子特征量,与历史负荷数据共同作为建模对象;同时,针对BP神经网络动态性能的不足,建立基于广义回归神经网络(GRNN)的短期负荷... 为克服由气象因子较多且信息互嵌造成输入量多、预测时间长、预测精度低的缺点,引入主成分分析(PCA)提取气象因子特征量,与历史负荷数据共同作为建模对象;同时,针对BP神经网络动态性能的不足,建立基于广义回归神经网络(GRNN)的短期负荷预测模型。通过对实际电力负荷数据的预测,证明该方法与传统神经网络预测模型相比,明显提高预测精度和速度,具有实用性和有效性。 展开更多
关键词 计量学 短期负荷预测 电力负荷 主成分分析 广义回归神经网络 气象因子
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PCA-BP神经网络模型预测导水裂隙带高度 被引量：27
6
作者 谢晓锋 李夕兵 +2 位作者 尚雪义 翁磊 邓青林 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期100-105,共6页
导水裂隙带高度的预测对煤矿安全开采有重要意义,而传统回归方法未考虑因素间相关系数对预测结果的影响。选取采深、煤层倾角、煤层厚度、煤层硬度、岩层结构、顶板岩石单轴抗压强度、开采厚度和采空区斜长作为预测导水裂隙带高度的影... 导水裂隙带高度的预测对煤矿安全开采有重要意义,而传统回归方法未考虑因素间相关系数对预测结果的影响。选取采深、煤层倾角、煤层厚度、煤层硬度、岩层结构、顶板岩石单轴抗压强度、开采厚度和采空区斜长作为预测导水裂隙带高度的影响因素,建立基于PCA-BP神经网络的导水裂隙带高度预测模型。测试结果表明,煤层厚度对导水裂隙带高度的影响最大,其余各因素对导水裂隙带高度的影响较大,采深和开采厚度对导水裂隙带高度的影响较小;PCA-BP神经网络模型的训练速度和预测效果均优于BP神经网络模型,且最大预测误差仅为5.58%。 展开更多
关键词 导水裂隙带高度 主成分分析(pca) 神经网络 影响因素 相关系数
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一种基于比例因子的PCA人脸识别方法 被引量：1
7
作者 冯贵玉 王刚 胡德文 《计算机工程与科学》 CSCD 2003年第5期38-41,共4页
主成分分析(PCA)是自动人脸识别的常用方法。在基于传统K-L变换的PCA人脸识别方法的基础上,提出了一种基于比例因子的PCA人脸识别的改进方法。研究表明,较之K-L变换,基于比例因子的方法更有效,合理选取比例因子和主成分是提高识别准确... 主成分分析(PCA)是自动人脸识别的常用方法。在基于传统K-L变换的PCA人脸识别方法的基础上,提出了一种基于比例因子的PCA人脸识别的改进方法。研究表明,较之K-L变换,基于比例因子的方法更有效,合理选取比例因子和主成分是提高识别准确率的关键。 展开更多
关键词 pca 人脸识别 主成分分析 比例因子 模式识别 图象处理 人脸图象
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基于PCA-SVM的高含硫油气混输管道腐蚀预测 被引量：17
8
作者 骆正山 毕傲睿 王小完 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第2期85-90,共6页
为预测高含硫油气混输管道腐蚀情况,分析了导致腐蚀的原因,归纳影响腐蚀的因素。采用主成分分析法(PCA)对各种因素进行优选,摒弃相关联但贡献率较低的因素。将贡献率较大的因素作为支持向量机(SVM)的输入变量,以腐蚀率作为目标输出函数... 为预测高含硫油气混输管道腐蚀情况,分析了导致腐蚀的原因,归纳影响腐蚀的因素。采用主成分分析法(PCA)对各种因素进行优选,摒弃相关联但贡献率较低的因素。将贡献率较大的因素作为支持向量机(SVM)的输入变量,以腐蚀率作为目标输出函数,建立管道腐蚀预测模型,并进行管道腐蚀率预测。以某公司川中地区8条运营管线为例,验证SVM方法预测管道腐蚀率的效果。结果表明,PCA-SVM方法的预测数据平均相对误差较小、吻合度高,预测结果符合实际情况。 展开更多
关键词 高含硫混输管道 腐蚀因素 腐蚀率预测 主成分分析(pca) 支持向量机(SVM)
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基于PCA-改进算法BP神经网络的软测量技术 被引量：3
9
作者 曹先庆 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第z3期2342-2343,共2页
本文在利用动量法和自适应改变学习率改进BP神经网络算法的基础上,针对网络权值调整时不容易跳出误差平坦区的问题,进一步对神经网络的学习算法进行了改进,引入一个陡度因子。并与主元分析相结合,形成了PCA-改进算法的BP神经网络。通过... 本文在利用动量法和自适应改变学习率改进BP神经网络算法的基础上,针对网络权值调整时不容易跳出误差平坦区的问题,进一步对神经网络的学习算法进行了改进,引入一个陡度因子。并与主元分析相结合,形成了PCA-改进算法的BP神经网络。通过在塑料缠绕过程塑料张力预测中的仿真实验结果表明:PCA-改进算法后的BP神经网络不但可以提高模型的精度而且也使网络的泛化能力得到了增强。 展开更多
关键词 BP神经网络 陡度因子 主元分析 泛化能力
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重庆“四山”生态环境状况时空特征与障碍因子分析 被引量：1
10
作者 谢慧君 曹聪 +3 位作者 范泽英 杜清江 刘智 尹小彤 《水土保持研究》 北大核心 2025年第2期353-365,共13页
[目的]重庆“四山”地区是重庆重点生态功能区,开展重庆“四山”生态环境状况和障碍因子研究,对进一步保护和合理利用四山资源具有重要指导意义。[方法]基于DEM、土地利用类型、植被覆盖率和地下水水位监测站等数据基础,采用AHP-PCA熵... [目的]重庆“四山”地区是重庆重点生态功能区,开展重庆“四山”生态环境状况和障碍因子研究,对进一步保护和合理利用四山资源具有重要指导意义。[方法]基于DEM、土地利用类型、植被覆盖率和地下水水位监测站等数据基础,采用AHP-PCA熵权组合模型、空间自相关分析和障碍度模型等方法,分析了重庆四山地区生态环境质量时空变化特征,探讨了不同聚集模式下的生态环境质量变化趋势,量化了各影响因子对四山生态环境质量影响的障碍度。[结果](1)2014—2021年重庆四山地区生态环境质量状况较好,整体以改善趋势为主(面积占比36.24%);局部出现恶化趋势(面积占比24.20%),主要分布在人类活动频繁的槽谷地带。(2)研究区不同等级生态环境质量发生转移,生态环境质量极差和优的区域具有一定稳定性,分别有59.36%和73.22%的区域未发生变化;生态环境质量差、一般和良的区域流动性相对较大,发生转移的面积占比分别为63.69%,54.09%和43.65%。不同山脉中,明月山生态环境质量稳定性较高,中梁山生态环境质量改善趋势最小,缙云山生态环境质量存在恶化的风险较其他山脉更大。(3)聚类和异常值分析结果显示:四山生态环境质量的高值区域和低值区域具有显著的空间聚集特征(p<0.01),高—低模式下生态环境质量面临进一步恶化的可能,低—高模式下,反映出生态环境可能存在潜在受损状态。(4)重庆四山地区影响生态环境的各因子中地下水水位障碍度最大,其次为植被覆盖率、生物丰度和城镇开发强度;障碍度变化较大的为隧道建设密度、地下水水位和地表水体丰度,其中隧道建设密度障碍度增加,地下水水位和地表水体丰度障碍度降低。[结论]四山地区生态环境状况向好发展,局部生态环境质量较差,隧道建设密度对生态环境的影响增加。 展开更多
关键词 生态环境质量 时空变化 人类活动 障碍因子 AHP-pca熵权
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PCA在福建海岛草丛植被排序中的应用
11
作者 许鸿川 赵友华 《福建农业大学学报》 CSCD 1997年第3期365-371,共7页
应用主成分分析(PCA)技术,对福建海岛草丛群落样地进行排序,排序结果与等级聚合分类的结果基本上一致.揭示了影响海岛草丛群落分布的主导因子是土壤(包括 A 层有机质、土壤类型、A 层全 N 量和土壤水分指标),表明了主成分分析的排序技... 应用主成分分析(PCA)技术,对福建海岛草丛群落样地进行排序,排序结果与等级聚合分类的结果基本上一致.揭示了影响海岛草丛群落分布的主导因子是土壤(包括 A 层有机质、土壤类型、A 层全 N 量和土壤水分指标),表明了主成分分析的排序技术可用于研究草丛群落之间的相互联系以及群落分布与环境的关系,有助于草丛群落的分类研究. 展开更多
关键词 主成分分析 海岛草丛 主导因子 植被排序
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基于VMD-PCA和TCN模型的短期电力负荷预测 被引量：6
12
作者 吴嘉雯 谭伦农 《现代电子技术》 2022年第17期173-179,共7页
为提高电力负荷预测的准确性以降低后期电力备用储能建设的成本,需采取合理精确的预测模型预测未来负荷数据,文中提出一种基于变分模态分解(VMD)结合主成分分析(PCA)与时间卷积网络(TCN)组成的电力负荷预测模型。首先,为了提高抗噪性和... 为提高电力负荷预测的准确性以降低后期电力备用储能建设的成本,需采取合理精确的预测模型预测未来负荷数据,文中提出一种基于变分模态分解(VMD)结合主成分分析(PCA)与时间卷积网络(TCN)组成的电力负荷预测模型。首先,为了提高抗噪性和分解效率,采用VMD对原始负荷序列进行分解,分解所得的模态分量通过计算样本熵值(SE)进行复杂度的近似分类,对新序列组分别建立预测模型;然后,采用主成分分析法做特征提取,提取出对预测目标影响较大的影响因素作为模型的输入向量。时间卷积网络作为深度卷积网络的改进算法,在预测精度和时间上都具有较大的优势,在深度学习领域得到了很多的关注,采用该模型进行短期电力负荷预测,最终结果同其他模型的结果相比误差最小,证明了该预测模型的精确可靠性。 展开更多
关键词 短期负荷预测 时间卷积网络 变分模态分解 主成分分析 样本熵 特征提取 影响因素 深度学习
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基于PCA-BN的银川市空气质量预测 被引量：14
13
作者 卢彬 马行 +1 位作者 穆春阳 张鄂 《安全与环境工程》 CAS 北大核心 2020年第5期70-76,共7页
考虑到在城市空气质量的预测中参与建模的气象因素之间可能存在相关性,增加了模型结构和数据分析的复杂度,以银川市10项历史气象数据和空气中6种主要污染物浓度数据为基础,利用主成分分析(PCA)方法对10项气象数据进行降维处理并提取气... 考虑到在城市空气质量的预测中参与建模的气象因素之间可能存在相关性,增加了模型结构和数据分析的复杂度,以银川市10项历史气象数据和空气中6种主要污染物浓度数据为基础,利用主成分分析(PCA)方法对10项气象数据进行降维处理并提取气象因素的综合评价指标,结合贝叶斯网络(BN)建立了银川市空气质量的预测模型(即PCA-BN模型),并与随机森林(RF)模型的预测结果进行了比较。结果表明:RF模型和PCA-BN模型预测结果的准确率分别为88.03%和97.88%,且实验证实PCA-BN模型在银川市空气质量的预测中有较高的预测精度,有效地降低了模型结构和数据分析的复杂性,其在城市空气质量预测中具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 空气质量预测 气象因素 主成分分析 贝叶斯网络 随机森林模型 银川市
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基于PCA的于桥水库富营养化因子分析 被引量：12
14
作者 杜乔乔 颜坤 《水资源与水工程学报》 2013年第2期212-214,共3页
为了加强城市供水安全,保障库区饮用水质量,对于桥水库富营养状况及主要影响因素进行深入的分析。根据于桥水库库区的水质监测资料,利用主成分分析的方法对影响富营养化的监测指标如叶绿素a,总氮,总磷,氨氮,高锰酸盐指数等进行分析,10... 为了加强城市供水安全,保障库区饮用水质量,对于桥水库富营养状况及主要影响因素进行深入的分析。根据于桥水库库区的水质监测资料,利用主成分分析的方法对影响富营养化的监测指标如叶绿素a,总氮,总磷,氨氮,高锰酸盐指数等进行分析,10项评价指标通过主成分分析降维到4项,前4个主成分能够解释73.6%的数据内容。在主成分筛选的基础上进一步进行因子分析,并对各因子的空间分布状况进行描述,以期为于桥水库生态管理提供理论依据。结果表明:水温、pH、COD及溶解氧是影响水库水体富营养化的主要驱动因子,水库中心区域的各主成分值最高。 展开更多
关键词 水质评价 富营养化 主成分分析 因子分析 于桥水库
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结合图像融合的PCA与NMF相融合的人脸识别
15
作者 尹张飞 李谢华 宁国强 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第32期144-146,共3页
提出一种结合图像融合的PCA与NMF相融合的人脸识别的识别方法。采用小波变换对图像进行处理,对于包含主要信息的低频子图用PCA进行特征抽取,而其他三个高频子图,虽然描述信息相对较少但包含重要的分类信息。为了减少计算量,对高频子图... 提出一种结合图像融合的PCA与NMF相融合的人脸识别的识别方法。采用小波变换对图像进行处理,对于包含主要信息的低频子图用PCA进行特征抽取,而其他三个高频子图,虽然描述信息相对较少但包含重要的分类信息。为了减少计算量,对高频子图进行图像融合,再用NMF进行特征抽取,采用最近邻分类方法进行分类。最后对这两个识别结果进行加权处理,得到最终的识别结果。实验证明可以有效地提高识别率。 展开更多
关键词 小波变换 图像融合 主成分分析(pca) 非负矩阵分解(NMF)
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清远市清城区土壤中重金属的空间分布、来源解析和健康评价:基于PCA和PMF模型的对比 被引量：17
16
作者 宁文婧 谢先明 严丽萍 《地学前缘》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期470-484,共15页
本研究在中国东南部一个典型的快速转型工业城区采集了122个土壤样品。我们采用富集因子(EF)、地质累积指数法(I_(geo))、斯皮尔曼相关性分析、潜在生态风险综合指数(RI)和人体健康风险模型(HHR)多种分析方法对研究区9种重金属(As、Co... 本研究在中国东南部一个典型的快速转型工业城区采集了122个土壤样品。我们采用富集因子(EF)、地质累积指数法(I_(geo))、斯皮尔曼相关性分析、潜在生态风险综合指数(RI)和人体健康风险模型(HHR)多种分析方法对研究区9种重金属(As、Co、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Ti和Zn)的污染特征进行评估,并结合主成分分析(PCA)、正矩阵分解(PMF)模型和地统计学法对研究区土壤进行来源解析。结果表明,土壤中As、Cu、Hg、Pb、Zn存在明显富集,但研究区整体处于清洁状态。由于PCA和PMF模型对重金属聚类分组的结果并不完全一致,故分别将9种重金属元素划分为两个来源和3个来源,以便互相验证元素划分的准确性。在潜在生态风险评价中,研究区整体处于轻微生态风险水平;值得注意的是,Hg元素带来的生态风险是所有元素中最高的。对于人体健康风险评价,在该研究区中,成人和儿童均不存在非致癌风险和致癌风险,但是我们发现儿童比成人在面对重金属带来的健康风险时表现得更敏感,应当引起重视。 展开更多
关键词 土壤重金属 来源解析 主成分分析(pca) 正定矩阵模型(PMF) 健康评价
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基于PCA-PLS分析的乡村绿色发展掣肘因子诊断与影响效应研究 被引量：3
17
作者 张乐勤 纪凯婷 《农业科学研究》 2020年第4期68-73,共6页
识别乡村绿色发展掣肘因子对推进乡村经济与生态环境协同演进具有重要启示意义。以安徽省为例,运用主成分分析方法,对乡村绿色发展综合指数进行测算,依据主成分分析所得的因子载荷及偏最小二乘回归分析方法,揭示乡村绿色发展的掣肘因子... 识别乡村绿色发展掣肘因子对推进乡村经济与生态环境协同演进具有重要启示意义。以安徽省为例,运用主成分分析方法,对乡村绿色发展综合指数进行测算,依据主成分分析所得的因子载荷及偏最小二乘回归分析方法,揭示乡村绿色发展的掣肘因子边际效应。结果表明:(1)乡村绿色发展指数由2005年的42.45攀升至2017年的82.45,年均增长5.69%。(2)土地复垦指数、农膜使用量、农村用电强度、农用柴油使用量、化肥施用强度总载荷分别为-0.295、-0.258、-0.235、-0.215、-0.189,乃掣肘乡村绿色发展关键因子。(3)土地复垦指数、农膜使用量、农村用电强度、农用柴油使用量、化肥施用强度对乡村绿色发展弹性系数分别为-0.1036、-0.0339、-0.0228、-0.0977、-0.0136。基于研究结果,提出了促进乡村绿色发展的政策建议。 展开更多
关键词 乡村绿色发展 掣肘因子 边际效应 pca-PLS分析 安徽省
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基于GIS和PCA的植被空间分布特征及影响因素分析
18
作者 王晓宁 卢鹏 甘桂春 《林业调查规划》 2015年第2期1-5,共5页
以贵阳市花溪区为研究区,基于GIS空间分析技术,分析研究区内12种植被类型受10个因子的影响规律,定量描述植被空间分布状态。通过PCA(Principal Components Analysis)分析,提取了人类活动影响因子、地理因子和水源因子3个综合指标,可以... 以贵阳市花溪区为研究区,基于GIS空间分析技术,分析研究区内12种植被类型受10个因子的影响规律,定量描述植被空间分布状态。通过PCA(Principal Components Analysis)分析,提取了人类活动影响因子、地理因子和水源因子3个综合指标,可以反映所有影响因子81.13%的信息。随着人工促进更新和人工造林已经成为研究区主要营造林方式,人类活动已经成为影响植被分布的第一因素。 展开更多
关键词 植被类型 空间分布 GIS pca 人类活动影响因子 地理因子 水源因子
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香格里拉市高山松林碳密度与环境因子的关系研究
19
作者 黄运荣 徐婷婷 +5 位作者 施凯泽 卢腾飞 李泽 郎晓雪 罗胤 冷鸿天 《林业调查规划》 2024年第1期108-114,共7页
以香格里拉市高山松林为研究对象,依据前期构建的高山松单木碳储量模型,结合森林资源二类调查数据推算高山松林的碳密度,利用除趋势对应分析方法探讨高山松林碳密度与各环境因子之间的关系。结果表明,在林分因素中,平均树高对高山松林... 以香格里拉市高山松林为研究对象,依据前期构建的高山松单木碳储量模型,结合森林资源二类调查数据推算高山松林的碳密度,利用除趋势对应分析方法探讨高山松林碳密度与各环境因子之间的关系。结果表明,在林分因素中,平均树高对高山松林碳密度的影响最大;在地形因素中,坡度对高山松林碳密度的影响最大;在温度因素中,最热月均温和最冷月均温差对高山松林的碳密度影响最大;在降水因素中,最干季降水和最冷季降水对高山松林碳密度的影响最大。环境因子的综合作用对高山松林碳密度影响的综合分析表明,DCA的第一排序轴与高山松林的碳密度相关性最大,可以很好地解释环境因子的综合作用对高山松林碳密度产生的影响,在26个环境因子中,有20个环境因子与DCA第一排序轴有极显著的相关性,其中,林分因子的相关性系数较大,说明高山松林的碳密度主要受林分因子共同作用的影响。 展开更多
关键词 高山松林 碳密度 环境因子 DCA分析法 香格里拉市
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基于主成分分析的城市河流水质时空分布特征研究——以沧州市为例 被引量：6
20
作者 张贺玉 杨莉园 +4 位作者 卢少勇 王永强 刘树栋 毕斌 张静 《环境工程技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1273-1283,共11页
客观、综合评价城市河流水质的污染状况对城市河流水污染精准防治具有重要意义。以2022年沧州市13条重要河流的pH、溶解氧(DO)、高锰酸盐指数(COD_(Mn))、化学需氧量(COD_(Cr))、总磷(TP)、氨氮(NH_(3)-N)、氟化物(F−)共7项水质指标数... 客观、综合评价城市河流水质的污染状况对城市河流水污染精准防治具有重要意义。以2022年沧州市13条重要河流的pH、溶解氧(DO)、高锰酸盐指数(COD_(Mn))、化学需氧量(COD_(Cr))、总磷(TP)、氨氮(NH_(3)-N)、氟化物(F−)共7项水质指标数据为基础,采用主成分分析法,提取引起河流水质变化的主导指标,诊断河流污染状况,再运用水质指标权重计算各河流监测断面和不同季节综合得分,分析河流水质时空分布特征。结果表明:1)2022年沧州市13条河流水质整体较好,大部分河流水质为GB 3838―2002《地表水环境质量标准》Ⅲ类,少数河流COD_(Mn)、COD_(Cr)达到Ⅳ类水质标准;2)使用主成分分析法,可将7个水质指标转化为2个主成分,累计方差贡献率达78.492%,其中与第一主成分显著相关的水质指标COD_(Mn)、COD_(Cr)、TP和F−主导着研究区域水质变化,且4个水质指标之间呈显著正相关;3)空间分析表明,沧浪渠为13条监测河流中污染程度最高的河流,且沧州市东北区域河流污染程度高于西北区域和中南区域;4)季节分析表明,13条河流不同季节水质污染严重程度表现为夏季>春季>冬季>秋季。研究结果可为沧州市城市河流水污染控制策略的制定提供参考。 展开更多
关键词 城市河流 水质 主成分分析 污染因子 时空分布
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