SPSS主成分分析法在公路客运量预测中的应用

主成分分析是一种通过降维技术把多个变量化为少数几个主成分的实用统计分析方法。建筑业作为推动国民经济发展的重要支柱产业,为根据多项指标对建筑企业发展水平做出评价,使各地区部门得到有益的反馈,进而有效指导资源配置,提高建筑企业质量水平,本文在阐述主成分分析法原理的同时,对大陆地区除西藏外的30个省市自治区的建筑业情况进行了综合评价。

对我国公路客运量进行科学、准确的预测,提前掌握客运量的变化发展趋势及规律,是为职能部门制定公路客运发展规划和配置基础设施的基础.提出基于向量投影法的加权几何平均的组合预测模型,并运用该模型对某城市2003-2015年公路客运量进行了预测,预测结果表明该方法具有较好的预测精度.

随着城市经济的快速发展,水资源成为影响城市可持续发展的重要因素,而水资源承载力能够客观、科学的评价一个城市水资源对于经济、社会持续发展的承载能力。本文以临沂市为研究区域,主要运用主成分分析法对临沂市水资源承载力进行综合评价,结果表明临沂市水资源开发利用程度已经达到相当规模,部分县区水资源承载能力已接近饱和值,进一步开发利用的潜力较小。

本文以周口师范学院08-09第二学期学生对教师课堂教学评价的成绩为例,使用spss16.0统计软件,运用主成分分析的方法,对高校课堂教学质量进行分析和评价。结果表明,该方法评价更能科学、合理地反映出实际评价结果。

随着数据挖掘技术在各领域运用越来越多,其算法也日渐趋于成熟。数据挖掘技术作为建立预测模型的重要技术,已成为专家研究的热点。随着数据挖掘技术在实际模型运用中暴露的问题越来越多,单一的技术和方法已无法满足各类功能的需求。为了分析公路货运中复杂的数据,构建一种功能强大的预测模型就显得尤为重要。本文尝试说明在数据预测模型中运用rbf神经网络技术和主成分分析方法,挖掘和分析公路货运中的数据,提高预测结果的准确性和高效性,为制定新的决策提供有效的依据。

海南大学 应用统计软件spss论文 题目：关于与家庭设备支出相关因素的回归分析 学号：20101711310017 姓名：刘俊东 年级：2010级 学院：经济与管理学院 专业：工商管理 指导教师：张洪波 完成日期：2012年6月11日 摘要 随着中国经济的飞速发展，人们的生活水平不断提高，国内恩格尔系数在逐 步减小，说明了人们的消费重心以逐步从食品、衣物，转移到家电、服务、娱乐 上了。 本文研究的是家庭设备用品及服务的支出与什么因素有关，提出与居民平均 每人全年家庭收入，平均每百户家用汽车拥有量，城市建设用地面积，公共交通 运营数，亿元以上商品交易市场数以及限额以上零售业法人企业有关。 说明假设，并做强制进入策略模型，发现纵多因素不能很好的解释被解释变 量，因此用向后筛选策略模型，得出可行的回归方程，然后检验其相关性。最后 得出

云南大学本科毕业论文 基于因子分析法的 浙江省各地市社会发展水平综合评价 学院：数学与统计学院 专业：统计学 姓名：?????? 学号：201021020?? 指导老师：?????? 日期：2013年12月 摘要：城市社会发展的综合评价对推动地市社会经济有序、均衡发展 等具有重要意义。利用因子分析法对浙江省各地市的社会发展水平进行 综合评价，结果显示：各地市社会发展同经济发展状况密切相关，且各 地市社会发展水平差异较大，内部发展不均衡。所以，各地市要在大力 发展经济的基础上，结合自身优势，有针对性地采取措施提高本市社会 发展水平，最终实现浙江省区域经济的和谐发展。 关键词：社会发展水平；因子分析；综合评价 abstract：theevaluationofregionalsocialdevelopmentlevelisofgreat si

基于多元线性回归理论选取我国1993--2012年间的公路客运量等数据，分析国内生产总值和人口总数对公路客运量的影响程度，并对我国公路客运量进行中短期预测。结果表明：国内生产总值和人口总数对公路客运量有显著的正相关关系，且多元回归模型的预测精度很高，适合进行公路客运量的中短期预测。

针对传统的主成分分析与topsis结合评价方法,会遇到提取的是变量的线性组合,损失了原始变量的初始值,且各主成分需根据变量的占有率高低重新命名,容易导致主成分含义不明显,指标解释能力不足的弊端,提出引入改进主成分分析法;采用改进后的主成分分析法从15个评价指标中提取出具有代表性的原始的9个指标,并根据指标的贡献率归一化客观确定其权重,构造加权规范矩阵与topsis法结合,将该方法应用到学术期刊的评价中,得出结论与实际情况接近,说明该组合的评价方法具有一定的实用意义。

对客运量发展趋势进行预测是正确制定铁路客运营销战略的前提和基础,文章运用灰色运用对某铁路局的客运量及周转量进行了预测,认为某铁路局客运量的发展趋势是逐渐降低,但降低的趋势是逐渐减少;客运周转量的发展趋势是不断增加。

工程造价估算是项目可行性研究阶段的重要工作之一。本文运用spss统计分析软件对影响工程造价的相关变量进行主成分分析,建立工程造价多元回归估算模型。主成分回归分析模型检验效果良好,可以避免由于自变量间关联度大而造成回归模型稳定性差的问题,是实际应用价值高、可操作性强的造价估算模型。

SPSS在工程造价估算中的应用

煤矿在正常运营过程中,为了保证提升机和井架周围工业广场地表的安全,对矿井井架基础进行了多期沉降观测。文中利用spss软件以及bp神经网络模型对井架沉降进行预测分析,成功的预测出了后面两期的沉降数据。通过精度对比分析得出:spss软件建立的预测模型能够满足矿山井架沉降分析的精度要求。

基于spss的软土路基沉降预测——在介绍spss的同时，运用spss对沿海地区软土路基的沉降进行预测和分析，并与目前工程中常用的估算方法进行对比，结果表明，运用spss进行沉降预测是可行的，具有较大的实用价值。

公路客运量数据受多种因素影响而呈现非线性等特点,为了提高其预测精度,文中提出粒子群算法(pso)优化支持向量机(svm)的公路客运量预测模型,利用pso寻优能力突出的优点,对支持向量机的参数进行优化选择,并用优化后的支持向量机模型对公路客运量进行预测。研究结果显示,相比bp神经网络和传统的svm预测方法,基于pso-svm的预测精度更高。

为使建筑节能评价更加科学与客观,在充分考虑客户需求基础上建立综合的建筑节能评价体系,提出主成分分析方法的建筑节能综合评价模型,并对模型进行了实例验证。在进行建筑节能综合评价时,根据主成分分析的降维思想可以把较多的指标转化为少量的综合指标,从而合理的进行综合评价,为科学决策提供参考。

项目投资决策是复杂的多目标决策问题,文章对该问题给出了一种有效的定性与定量相结合的多目标决策方法——主成分分析法,并通过实例证明此法进行项目投资决策是完全可行有效的。

针对水利工程施工方案评选的多指标量化问题,给出一个利用主成分分析法建立的水利工程评标模型,并结合实例,进行数据计算,最终得出评标结果,说明该评价模型的合理性和实用性。

采用灰色预测模型分析了农村客运需求的主要影响因素,利用这些因素建立灰色预测模型,对我国农村客运需求进行了短期预测,为我国公路客运的发展规划提供参考。

用主成分分析法进行水库移民后期扶持经济评价,不仅能综合反映各安置区的经济水平,而且可以确定各指标的客观权重,避免了决策者在多指标综合评价中遇到的需要确定指标权重的问题。采用其基本思想及计算方法,以河南省登封市境内的4座大中型水库移民的家庭基本情况为研究对象,进行水库移民后期扶持经济水平综合评价。评价结果与实际调查情况基本吻合。

一、引言随着我国现代化事业的不断推进,以及全球资源日益紧张,新能源的投资发展越来越得到社会普遍重视。根据国际能源署的研究,在2000~2030年间发电总量增长最为快速的是可再生能源发电,其对于满足日益加剧的国际电力需求做出了极大贡献。随着科教兴国战略的实施,我国新能源技术在风力发电、光伏发电、核电等领域均取得了重大突破,拥有了一大批自主知识产权的科研成果。由于新能源工程契合目前我国经济结构转型发展战略,投资

为充分考虑影响基坑施工方案合理性的各个因素,本文提出利用主成分分析法对最优基坑施工方案的选取进行评定,并通过工程实例对其进行验证。结果表明,该法成功有效,可保证基坑施工的合理性。本文工作对基坑施工方案的选取和设计的改进具有一定的实用价值和参考价值。