基于主成分分析的四川省物流基地建设研究

随着近几年四川省经济的快速发展,对现代物流的要求越来越高,搞好四川物流物流业建设,对地区经济发展具有重大促进作用。但是谋划区域物流基地建设需要考虑的指标很多,数据量较大,操作较为复杂。运用主成分分析方法对四川省各市州的物流业发展潜力进行综合排序,分析了在这些地区建设物流基地的可行性。结果表明,成都市、达州市、绵阳市、南充市、泸州市、乐山市和德阳市7个城市可作为四川省物流基地建设的优先选择。     

基于主成分分析的区域物流能力研究

本文采用主成分分析法构建区域物流能力评价模型,从定量的角度论述评价区域物流能力的研究方法.为了证实模型的有效性,本文以湖北省为例,对历年湖北物流能力的时间序列数据进行综合分析与评价,并采取横向比较的方法,把湖北物流能力与其他省份物流能力水平相对比进行分析,继而,通过综合主成分指标来分析区域经济与区域物流能力之间的相关性,以期探讨区域物流能力对区域经济发展的拉动(或推动)效应.     

基于主成分分析的湖南物流产业发展综合评价

物流产业发展的综合评价是指导地区物流产业发展的重要标准之一,本文在构建湖南省物流产业发展综合指标体系的基础上,运用多元统计分析中的主成分分析方法,对湖南省14个地市州的物流发展现状进行了综合评价,为湖南省各地市州物流产业主管部门制定相应政策提供一定的理论依据,旨在提高湖南省整体物流发展水平.     

基于主成分分析的我国物流企业财务评价与风险防范

我国的物流行业在经济全球化和电子商务的双重推动下,拥有巨大的发展空间,研究物流企业的财务指标评价方法,识别并控制财务风险十分有必要。本文针对物流企业,从上市公司中选取样本,通过建立主成分分析模型,进行15项财务指标方面的综合评价,分别从盈利能力、营运能力、偿债能力、成长能力等方面对上市物流企业的经营业绩进行评价。通过对物流企业的财务指标进行综合评价和排名后,找到排名靠前的物流企业的财务指标的特点,使排名靠后的物流企业与之对比,识别企业自身的财务风险,并针对财务风险提出一系列的控制措施。     

基于主成分分析的云南各区域物流发展水平评价与对策分析

发展现代物流业是经济社会发展的必然要求,随着经济全球化和信息技术的迅速发展,其发展水平已成为衡量一国或地区综合竞争力的重要标志。2009年2月,现代物流业被列入我国十大产业调整振兴规划。这对连接中国与东南亚、南亚大通道的云南来说,无疑带来了现代物流业振兴发展的机遇。因此,通过构建区域物流发展水平综合评价指标体系,运用主成分分析法,客观准确地对云南各区域的物流发展水平进行评价,可为其制订物流业发展规划提供必要的实证参考和决策依据。     

基于主成分分析的物流企业信息化评价体系的构建

评价物流企业信息化水平的关键在于形成一套客观有效的综合评价体系,本文详细介绍了利用主成分分析法构建物流企业信息化评价体系的过程。     

基于主成分分析的山东半岛蓝色经济区域物流能力分析

山东半岛蓝色经济区建设已正式上升为国家战略,如何客观、准确地山东半岛蓝色经济区域物流能力与区域经济协同发展是一个关键性的问题。依据科学性、全面性等原则,建立区域物流能力评价的指标体系,采用主成分分析法,对山东半岛蓝色经济区域物流能力进行分析。     

基于核主成分分析的二次雷达脉冲信号初始特征提取

针对二次雷达脉冲信号的特征选择与分类问题进行研究,提出了一种基于核主成分分析(KPCA)的初始特征提取方法。根据二次雷达脉冲信号的特点,首先经过数据整编、预处理,获取样本的初始特征参数;然后利用KPCA方法对特征参数进行主成分组合,以消除信号特征间的相关性和压缩特征向量的维数,最后利用聚类工具进行分类。数学分析和可视化实验结果都表明这种分析方法是有效的。试验还表明,KPCA在特征选取方面性能优于PCA。     

基于主成分和数据包络分析的保税区物流绩效评价研究

基于保税区物流绩效评价的必要性的阐述,对我国18个综合保税区的绩效进行了深入探索,从财务、物流要素、物流服务、企业内部四个层面构建我国综合保税区物流绩效评价指标体系,借助主成分分析法和数据包络分析法,对我国综合保税区进行实证分析,得出各个保税区技术效率、规模效率状况,并根据分析结果提出保税区物流绩效提升策略。     

主成分聚类分析在广西物流战略规划中的应用

文章将广西省14个城市作为物流中心结点,利用主成分分析对各地区的物流发展综合实力进行评价,再利用新得到的综合主成分指标代替原来较多的评价指标,对省内各地区的物流发展进行聚类分析。最后对广西省区域物流中心做出了总体规划。     

北京地区制造业上市公司物流风险预警——基于主成分分析方法

国内外关于企业物流风险预警的研究已经积累了一定的经验,但从企业自身实际出发构建企业物流风险预警模型的研究还十分少见.鉴于此,本文根据北京地区制造业上市公司财务报告,选取一系列物流风险评价指标,利用主成分分析法,建立企业物流风险预警模型,评价分析北京地区制造业上市公司的物流风险,检验预警模型的有效性.结果显示,该模型具有较好的预警作用,尽管还需进一步完善,但可为制造业上市公司做好物流风险预警提供新的方法,也可为非上市制造企业开展物流风险预警提供借鉴.     

基于主成分分析法的宏观经济分析

通过选取2000年-2017年的国家宏观经济指标(共计19个)划分成5大风险进行实验,利用主层次分析法,对近十年来宏观经济数据进行分析,通过数据阐述过去10年经济的冷热特征,在宏观经济运行中出现的风险及领域,最后结合数据以及经济周期的相关知识对未来三年可能出现的风险给出相关建议。     

基于核主成分的支持矢量机信用评级

本文提出模糊支持矢量机的模糊规则提取方法,针对当前SVM的常见模型参数选择的方法的不足,引入遗传算法的自动模型选择优化方法;考虑到信用评级数据的非线性特征,提出了新的信用评级核主成分(KPCA)的特征提取方法,减少指标间的相关性,提高模型的预测精度;使用上市公司数据进行了实证分析,实验结果证明了该信用评级方法优于神经网络的方法,证明了该方法适用性。     

基于主成分分析的物流企业竞争要素识别与量化研究——以浙江省第三方物流企业为例

通过识别和量化企业的竞争要素,理解自身核心竞争力,物流企业可以更好的提供高水平、差异化的物流服务。本文以物流企业的竞争要素为研究对象,采用主成分分析方法,对浙江省第三方物流企业的竞争重点组成要素进行识别并量化分析。提出了处于不同成长阶段的第三方物流企业的竞争重点及其发展对策,将对第三方物流企业的发展具有一定的参考价值。     

基于主成分的RBF核SVM在财务预测领域的应用

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。     

基于主成分分析的供货商选择研究

本文针对402家供应商进行量化分析排名。首先,整体分析A、B、C的需求量,整体的供货量,误差在某范围内的订单数。然后,个体分析每家供应商,确定评价指标,用主成分分析法各供应商按供应的原材料对应,将这个结果作为第一个指标。最后,利用SPSS求解,给出最终的供应商排名。     

主成分分析法在物流绩效评价中的应用

绩效评价为企业的管理者和决策者提供重要的反馈信息．在监督绩效、提高交流和解决问题等方面发挥十分重要的作用。随着我国物流业的迅猛发展和跨国物流企业的进入，物流绩效评价对于物流企业运行质量和国际竞争力的提高具有十分重要的意义，本文在对物流绩效研究现状进行分析的基础上．提出了主成分分析方法在物流绩效评价中的应用。     

基于主成分分析确定黑龙江省主导产业

黑龙江省是东北老工业基地的重要省份之一,在国家提出了振兴东北老工业基地的背景下,黑龙江省的重振与发展有着至关重要的意义.结合黑龙江省产业发展的现状,选取16个主导产业选择的代表性指标,利用主成分分析对19个产业部门的基本数据进行分析,结果确定黑龙江省应重点发展的6个主导产业.     

基于主成分方法的人民币汇率分析

文章运用主成分分析法,对2005年7月至20010年8月的人民币汇率与国内生产总值、进出口总额、外汇储备、通货膨胀率进行分析,提取了包含85.70%信息量的相关矩阵特征值对应的特征向量作为第一主成分,结合模型显著性检验指标建立了人民币汇率与第一主成分的回归模型,然后根据金融危机以来第一主成分变化规律得出人民币均值置信度95%的置信区间,标准化后得出人民币兑美元汇率在[6.4181,6.6532]内变化比较有利于我国经济持续、健康发展.     

基于主成分分析的长江流域水质评估

随着我国工业发展的迅猛壮大,水污染的问题越来越严重,作为我国第一长河的长江也是如此。采用主成分分析法,综合分析长江各个观测站的溶解氧(DO)、高锰酸盐指数(CODMn)、氨氮(NH3-N)和pH值等含量,以期对进行针对性的防治和治理提供支持。