简介:摘要电网线损受各种因素的影响电网结构特征;设备物理参数;电网运行特征;用电特征;以及各种自然状况。传统的管理方式无法客观地评价其线损。通过主成分分析的方法,能够满足各种不同的分析状况,也可以进行独立性较高的分析。本文主要从主成分分析的评价方法,并根据其实际线损排序和理论排序的差异,对管理工作进行评价。通过此次研究,我们探寻了该方法的实际可行性,以及效率的高低。并结合同期线损系统的正式上线运行,通过该系统实时监测电网线损的情况,及时的对实际线损和理论线损作比对,通过比对得出的结论及时纠正管理线损存在的问题,有效且合理的的提高了降损的效率。
简介:采用主成分分析方法评价泥鳅Misgurnusanguillicaudatus、黄鳝Monopterusalbus、鲫Carassiusauratus、鲤Cyprinuscarpio、乌鳢Channaargus、黄颡鱼Pelteobagrusfulvidraco,和虹鳟Oncorhynchusmykiss等7种常见食用鱼的食用品质价值,对其17种氨基酸进行综合评价。通过建立鱼类食用品质评价模型,构造综合评价函数计算综合得分并排序,来反映该种鱼类的食用品质。结果显示:虹鳟综合得分最高,其次是鲫,而黄颡鱼排在最末。通过主成分分析模型建立可量化的评价指标和新的评价方法,为鱼类营养价值评价提供更为准确、客观的方法。
简介:表征复杂岩性的测井曲线之间的相似度较高,在岩性识别过程中存在着大量信息冗余,造成测井曲线具有一定的模糊性与相关性,干扰识别过程,导致识别效果不理想。以苏里格气田苏东41-33区块马家沟组五段碳酸盐岩测井数据为例,采用一种基于主成分分析与模糊识别相结合的方法解决了这一难题。该方法首先提取声波时差(AC)、自然伽马(GR)、光电吸收截面指数(Pe)、补偿中子(CNL)、补偿密度(DEN)、深侧向电阻率(RLLD)等对岩性变化反映比较敏感的测井曲线参数,通过主成分分析构建出3个综合变量Y1,Y2和Y3,再采用模糊识别方法对研究区的岩性进行识别。与传统识别方法相比,主成分分析与模糊识别相结合的岩性识别方法能有效消除特征曲线间的模糊性与相关性,并使岩性识别的正确率达到86%,是一种实用且有效的识别复杂岩性的方法,具有一定的推广和应用价值。
简介:本研究探讨滴灌施肥条件下灌水量和施肥量对温室番茄品质的影响,优化陕北地区温室番茄水肥供应技术,为该地区优质番茄生产提供技术支持。通过田间试验,采用完全随机组合方法,试验由3个灌水水平(100%ET,80%ET和60%ET)和3个施肥水平(N-P2O5-K2O分别为240-120-150kg/hm2,180-90-112.5kg/hm2和120-60-75kg/hm2)进行完全随机组合,采用主成分分析法对番茄果实6项品质指标(可溶性糖,维生素C,硝酸盐,糖酸比,有机酸和番茄红素)进行综合评价,提出相对较优的水肥供应量。分析表明,灌水单因素对可溶性糖含量、维生素C和番茄红素的影响极显著(p〈0.01),对硝酸盐和有机酸影响显著(p〈0.05);在相同施肥水平下,随着灌水量的增加,番茄可溶性糖含量、维生素C、番茄红素、硝酸盐和有机酸含量随着灌水量的增加而降低;施肥单因素对维生素C、硝酸盐和番茄红素的影响极显著(p〈0.01),随着施肥量的增加,维生素C、硝酸盐和番茄红素随之增加;水肥供应仅对番茄维生素C、硝酸盐含量和番茄红素含量有显著的交互作用(p〈0.05)。主成分分析法表明,灌水量为60%ET和氮磷钾施用量为240-120-150kg/hm2时得分最高,综合品质相对较优,推荐该处理为陕北地区温室番茄水肥供应技术优选方案,能够为该地区优质番茄生产提供技术支持。
简介:21世纪,中国信用卡进入迅速发展阶段,信用卡风险问题也逐渐显现。建立有效的信用卡风险评估系统,保持信用卡业务健康可持续发展,使得信用卡业务从粗放型发展向集约型发展转变具有重要意义。本文基于某银行的信用卡交易数据,首先运用主成分分析法将用户数据分为违约和非违约两类。其次对用户数据进行二元Logistic回归处理,求得其非违约概率,以此对客户进行分类。银行可以根据自身所能承担的风险状况来决定适当的概率分割点计算k值,作为客户的是否发放信用卡的标准,并以此对客户进行风险估计。
简介:塔木察格盆地南贝尔油田构造条件复杂,孔隙结构特征差异性大,非均质性强,区内南屯组储集层流体性质识别难度较大,测井、录井解释符合率均不理想。为了探讨南贝尔油田南屯组储集层流体性质识别的有效方法,将基于主成分分析的马氏距离判别法引用到流体性质解释过程中,取该区22口探井、评价井已获试油验证的储集层流体10项参数的原始样本数据,以其通过降维得到的3个主成分作为判别因子,并求取经主成分计算后新样本的均值向量和样本协方差矩阵。在假设油层、干层、油水同层、水层4个不同类属总体的协方差矩阵相等的前提下,构建该区储集层流体性质的马氏距离判别模型,并依据判别函数值最大准则确定判别结果。应用结果表明:基于主成分分析的马氏距离判别模型的回判准确率为93.33%,预测正确率约为80%,可为该油田南屯组储集层流体性质的识别提供参考依据。
简介:对光亮杜鹃茎和叶的挥发油化学成分进行分析研究。采用水蒸气蒸馏法分别提取光亮杜鹃茎和叶中的挥发性成分,GC/MS法分析,NIST谱库检索,并计算各成分的相对百分含量。结果表明:光亮杜鹃枝和叶中分别检出81种和70种成分。其中,(E,E)-3,7-二甲基-10-(1-甲基亚乙基),-3,7-环癸二烯-1-酮是光亮杜鹃茎和叶挥发油中含量最高的成分,相对含量分别为25.695%和21.481%。其次,茎的主要成分为甘香烯,相对百分含量为13.321%;叶的主要成分为甲基-2-萘甲醇,相对百分含量为9.080%。光亮杜鹃中茎和叶的挥发油无论在成分还是含量方面都存在一定差异。