主成分分析法在四川桤木优树选择中的应用

建立用主成分分析法选择四川桤木优良单株的方法,确定其优树选择标准,为四川桤木早期实生选择、良种选育提供理论依据。以初选的157株优树为研究对象,检测其生长和材性性状,并对其进行变异分析、主成分分析。结果显示,树干圆满度(SF)和树干通直度(ST)在林分间差异不显著,其余性状在林分间差异均达到极显著水平。SF、ST和木材气干密度变异较小,其余性状均存在丰富的变异。四川桤木丰富的变异为优树选择提供了前提,经主成分分析,把树高(H)、胸径(DBH)和材积(V)这3个性状作为其选优的标准,选出8株生长表现优良的单株,即GZLD-5、GZLD-6、MYPW-8、GZTJ-1、GZLD-8、MYPW-7、MYPW-10和GZLD-12。本研究结果与植株的实际表型相符合,表明采用的方法具有一定的科学性和可行性。     

主成分分析法在森林资源综合评价中的应用研究

本文利用主成分分析法构造森林资源综合评价指标，对福建省各县（市）的森林资源整体状况进行排序，结果与实际吻合。表明该方法在理论上可行，实践中简单、直观，可操作性强。     

主成分分析法在枝花木奶果优树选择中的应用

采用5株优势木对比法,并利用主成分分析法对海南岛不同地区的野生枝花木奶果进行优树选择。变异系数分析结果表明:28个初选优树个体间的13项选优性状既存在显著差异性,又存在稳定性。总体来看,树木的健康状况和产量在不同个体间的表型变异大,而果实形态及其果肉物质含量则表型变异小,树形态的表型变异居中,具备了进行选优的丰富差异性,同时又存在稳定的特征。根据各性状的负荷值,第一主成分与总糖(0.892)、胸径树高比(0.631)存在较强的正相关,与总酸(-0.795)存在较强的负相关,且贡献率达到22.083%,明显高于第二主成分,因此选择胸径株高比、总糖以及总酸作为枝花木奶果表型因子选择的主要指标,即选优的标准。计算基于13个性状指标的候选优树的综合得分,得到28株初选优树的综合得分排序,选出优良单株共5株,依次分别为M5,M3,M1-3,M1,M5-1。     

基于熵权的主成分分析法在村镇水质评价中的应用

针对传统主成分分析法在水质评价中的缺陷,从数据标准化和熵权的引入两个方面对传统的主成分分析法进行了改进,并将其应用到了长沙市某村镇养殖水体水质评价中。结果表明:非线性主成分分析法具有可行性和实用性,其主成分总贡献率和第一主成分贡献率明显提高,对长沙市村镇水质评价的结果也更为合理,更符合实际水质情况。     

相关分析法在抽水试验数据分析中的应用

利用相关分析法在抽水试验中解决其理论计算问题,总结生产实践中的难题。     

Excel在主成份分析法中的应用

主成份分析法在多元统计分析中属协方差逼近技术,将高维系统表示为低维系统,在此过程中可揭示研究对象的诸多性质和特征。其计算结果可用于回归分析、聚类分析以及神经网格分析等,在林业系统中也得到广泛应用。本文首先简介了在Excel中如何建立与命名矩阵,然后举例详细简介了在Excel中如何求特征根、特征向量、方差贡献率、因子负荷矩阵等的计算模板。     

森林经营方案编制中主成分分析法的应用

森林经营方案是基层林业局、林场为了科学经营森林、实现永续利用的法定性和指导性的规划文件.为了尽量克服编制过程中的主观影响,本文尝试了用主成分分析法从影响各县林业发展的一些错综复杂的相关因子中找出少量几个综合因子,将其作为方案编制的评价指标,并在此基础上,对各县进行分类排序.1 主成分分析法(R—型)的原理及计算步骤1.1 主成分分析的原理主成分分析法是将研究对象的多个相关变量化为少数几个不相关变量的分析方法.最早是由Karl、Pearsons对非随机变量引入的,尔后H0telling推广到随机变量.     

主成分分析法在仁用杏品种主要经济性状选种上的应用研究

应用主成分分析法,从样本相关矩阵出发,对仁用杏９个品种的主要经济性状（单株产果量、单果重、出肉率、出核率、核出仁率、干核重、干仁重、单株产仁量和ｋｇ仁需核量）进行分析,依性状累积方差贡献率达到８５％以上,提出了两个反映仁用杏主要经济性状的主成分及其主成分函数式。通过计算各品种的重要分值,进而选择综合经济性状优良的品种。其结果与品种的实际表型相近似。表明用主成分分析法对仁用杏主要经济性状综合评选比优     

回归方程的主成分估计在林业预测中的应用

讨论了林业中使用主成分估计方法克服回归模型复共线性问题。研究和分析了材积方程模型、油松林木平均高与立地环境因子回归模型中存在的复共线性，以及主成分估计方法在建立上述回归方程中的应用。     

主元分析法在木材缺陷轮廓特征提取中的应用研究

针对木材缺陷中圆形节、大虫眼轮廓特征的特点,提出一种基于主元分析的非线性轮廓特征提取方法.采用主元贡献率法选定木材缺陷轮廓特征的主元个数,建立主分量方程,计算木材缺陷轮廓特征值样本的主分量值,从而构建出新的木材缺陷轮廓特征向量综合指标,为木材缺陷模式识别系统的建立和学习提供输入向量.     

大数据在气象服务中的应用探讨

阐述了现阶段大数据在气象服务中的应用理念和情况,并对未来如何在大数据时代背景下做好气象服务进行了探讨与展望,提出了未来的应用理念核心依旧是“气象+”概念,但范围需要更广、程度需求更深、元素更多元化,同时还应加强数据可视化呈现。     

主成分分析法在油茶优良无性系果实经济性状选种上的应用研究

采用主成分分析方法,分析了5个赣州油系列无性系的果高、果径、果形指数、果皮厚度、每500g鲜果个数、每500g鲜籽个数、单果重、鲜果出籽率、干出籽率、干籽出仁率、种仁含油率、鲜果含油率、单株产果量、亩产油量、单株产油量、棕榈酸、硬脂酸、油酸、亚油酸、不饱和脂肪酸等23个性状指标,依特征值大于1且性状累积方差贡献率达到85%以上,提出了4个反映油茶优良无性系果实主要经济性状的主成分及其主成分函数式。通过计算各品种的重要主成分值,进而选择综合经济性状优良的品种。其结果与品种的实际表型相近似。表明用主成分分析法对油茶无性系果实主要经济性状综合评选是可行的,为油茶优良品系的选择提供了理论依据。     

基于主成分分析法的贵州省生态经济发展评价

生态经济评价是城市可持续发展领域的重要组成部分,通过定义生态经济发展指数(EDI)及其计算方法,构建省域尺度生态经济发展水平定量分析的指标体系,指标包括23项,内容涉及农林业经济产值、林业生态建设、水土保持治理、城市废弃物处理等。应用主成分分析法对贵州省2011—2015年的生态经济状况进行定量评价。结果表明,贵州省2011—2015年生态经济发展指数分别为0.093、0.323、0.427、0.660、0.860,生态经济发展可持续性增强。文中根据生态经济发展评价结果,进一步在生态环境改善、经济潜力发展、社会资源利用等方面进行了区域排序,研究认为,贵州省应从发展山地特色农业、加强水土保持治理、落实林业生态红线方面促进生态经济健康发展。     

利用主成分分析法评价民族地区发展水平

我国民族地区的发展有着各自的特色，由于地域和自身条件等原因，各民族地区的发展水平也有所不相同。本文运用主成分分析方法对8个民族地区的发展水平进行定量分析，首先建立评价民族地区发展水平的一套指标体系，进而利用主成分分析方法对各地区各个指标进行评价和分析，找出评价民族地区发展水平的主要成分，进一步计算出8个地区的发展水平，并对8个地区发展水平进行系统的分析。     

应用层次-主成分分析法评价高等级公路安全性

建立了基于层次—主成分分析法的高等级公路安全综合评价模型，并给出评价案例。评价结果表明，层次—主成分分析法的评价全面、更加符合客观实际。     

基于主成分分析法的山西省林业竞争力分析

林业竞争力是衡量一个地区林业发展水平和制定林业政策的基础。为了解山西省林业竞争力现状,找出提升山西省林业竞争力的方法,通过构建林业竞争力指标,运用主成分分析法对2017年全国25个省市林业竞争力进行分析,发现山西林业竞争力水平较低,主要是林业资源和林业产业发展水平低,山西还需通过加大资金投入利用基层林业站和专家的作用大力发展林业。     

基于主成分分析法的橙汁特征指标分类

对不同品牌的橙汁营养成分指标进行了调查统计,并在此基础上运用主成分分析法进行了分类分析。结果表明:橙汁的营养成分指标主要有:能量、蛋白质、脂肪、碳水化合物、钠和维生素C。其中能量和碳水化合物为同一类指标,蛋白质和脂肪为一类指标,钠和维生素C为同一类指标.根据相关资料和实际情况,此结论基本上是合理的,为橙汁的质量控制和有关部门对橙汁的检验工作提供了有利依据,具有一定的指导作用,可以减少检测步骤,提高检测效率,节约检测成本,为选用步骤少、效率高、成本低的检测对象来反应饮用水质量提供了理论依据,同时也为消费者对橙汁品牌的选择提供了依据。