检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:方红卫[1] 孙世群[1] 朱雨龙 肖中新[3] 施帆君[1]
机构地区:[1]合肥工业大学资源与环境工程学院,安徽合肥230009 [2]安徽亚泰环境工程技术有限公司,安徽合肥230088 [3]安徽省环境监测中心站,安徽合肥230061
出 处:《环境科学与管理》2009年第12期152-154,共3页Environmental Science and Management
基 金:安徽省高等学校省级自然科学基金项目(KJ2009A155)
摘 要:针对主成分分析能够从众多因子中筛选出主要成分,对数据结构进行简化,为后续工作筛选主要因子提供依据等优点,分别介绍了主成分分析法的原理和步骤,并将其应用于水质评价中。以淮河安徽段干流的十一个断面为例,选取了八个因子进行分析研究。结果表明:对涉及因子较多,且因子间相关性相对较大的水质进行评价时主成分分析法是一种有效的方法。Principal component analysis can select main components from many factors, simplif the structure to provide basis of main factors for the follow - up work. As for those advantages, principal component analysis is applied in water quality evaluation and introduced its principles and steps. Selected evleven section and eight factors of the main stream of Huaihe River in Anhui Province. The results showed that: Principal components analysis is an effectively method while the evaluation of water quality involves many factors and the factors have close relativity.
关 键 词:水质综合评价 主成分分析法 因子 主成分 贡献率
分 类 号:X824[环境科学与工程—环境工程]
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