导读:本文包含了多维主成分分析论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:主成分分析,多元时间序列,ARIMA
多维主成分分析论文文献综述
刘超[1]（2016）在《基于主成分分析的多维时间序列预测》一文中研究指出本文研究了我国分行业国内生产总值的预测问题,对于这类多维时间序列预测问题,首先采用主成分分析方法生成新的时间序列,其次对这些序列进行预测,然后得到原始序列的预测值,并将预测结果与传统单一预测方法所得结果做了对比,揭示了所用方法的有效性.(本文来源于《中央民族大学学报(自然科学版)》期刊2016年04期）
杨仁杰,刘蓉,杨延荣,张伟玉[2]（2014）在《用二维相关近红外谱和多维主成分分析判别掺杂牛奶》一文中研究指出为了有效地提取牛奶中微量的掺杂物特征信息,提出了基于二维相关近红外光谱多维主成分分析(MPCA)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)判别牛奶掺杂物的方法。首先,采集纯牛奶、掺杂尿素牛奶和掺杂叁聚氰胺牛奶的一维近红外谱,并对其进行相关计算,构建各样品的二维相关近红外谱。然后,采用多维主成分分析法分析二维相关谱矩阵,压缩数据,提取相关谱的得分矩阵。最后,将提取的得分矩阵输入最小二乘支持向量机,分别建立掺杂尿素牛奶、掺杂叁聚氰胺牛奶及两种掺杂牛奶与纯牛奶的LS-SVM判别模型。用所建模型对测试集未知样品进行了判别,结果显示其判别正确率分别为92.3%,96.2%,92.3%。研究结果表明:所提出的方法不仅有效提取了牛奶中掺杂物的特征信息,而且缩短了建模所需时间,取得了较好的判别效果。(本文来源于《光学精密工程》期刊2014年09期）
廖灵芝[3]（2014）在《多维教育路径对大学生低碳生活态度形成的影响实证研究——基于主成分分析法》一文中研究指出学校教育、家庭教育、社会教育是开展低碳教育的重要路径。本研究基于462份调查问卷数据利用主成分分析法定量提取影响大学生低碳生活态度形成的教育方式。结果显示:低碳生活氛围塑造、课堂教育、校内媒介宣传教育、低碳活动教育是第一主成分,父母的教育和父母的榜样作用是第二主成分。即第一主成分为学校教育,第二主成分为家庭教育。(本文来源于《教育教学论坛》期刊2014年11期）
郝燕,董鸿晔,姜楠,孙国祥[4]（2007）在《基于主成分分析的中药色谱指纹图谱多维多息特征数据挖掘方法研究》一文中研究指出目的对评价中药色谱指纹图谱多维多息的F和I等37个特征参数进行数据挖掘,为用计算机解析与评价图谱、建立标准的指纹图谱提供理论参考和实践探索。方法运用统计软件SPSS对10批次不同产地的当归指纹图谱的37个多维多息特征参数进行主成分分析。结果运用药学专业知识对分析过程产生的4个主成分进行命名,计算主成分得分,其中S10批次样本得分最高为1.52。结论综合主成分得分排名可作为评价指纹图谱的模型,从对各主成分的命名中发现了4个主成分能够反映中药色谱指纹图谱信息的规律,证实了主成分分析能达到降维目的,使繁多的求解目标简化,可用于中药指纹图谱的数据挖掘。(本文来源于《中南药学》期刊2007年03期）
张哲,李筠,王怀清,王朔中[5]（2005）在《主成分分析在多维股票数据处理中的应用》一文中研究指出构成股票市场实时交易数据量的因素众多,同一时刻对于同一股票,往往有多个元素反映股票信息,且其关系错综复杂,如同一股票下对应不同价格有不同的需求股等。在对美国股票市场其中一支股票的多维信息因素进行了主成分分析的方法,检验此降维方法在实时股票数据上压缩信息量的可行性。(本文来源于《仪器仪表学报》期刊2005年S2期）
张哲,李筠,王怀清,王朔中[6]（2005）在《主成分分析在多维股票数据处理中的应用》一文中研究指出构成股票市场实时交易数据量的因素众多,同一时刻对于同一股票,往往有多个元素反映股票信息,且其关系错综复杂,如同一股票下对应不同价格有不同的需求股等。在对美国股票市场其中一支股票的多维信息因素进行了主成分分析的方法,检验此降维方法在实时股票数据上压缩信息量的可行性。(本文来源于《第七届青年学术会议论文集》期刊2005-08-01）
沈宇丹,蔡伟民[7]（2005）在《平凉市农村城镇化发展水平的多维主成分分析与评价》一文中研究指出在建立平凉市农村城镇化评价指标体系的基础上,借助SPSS统计分析软件,运用多维主成分分析法,以平凉32个小城镇(包括6个县镇,26个建制镇)为评价单元,分别求出各小城镇的人口、经济、生活水平、空间城镇化的主成分综合得分值,进而求出32个小城镇城镇化水平综合实力排序。(本文来源于《甘肃农业大学学报》期刊2005年02期）
唐珂,杨辉耀[8]（2002）在《我国生物制药类上市公司的多维主成分分析》一文中研究指出主要利用多维主成分分析的方法 ,对我国上市的生物制药类公司进行多方位的分析和研判 ,得出综合实力的排名(本文来源于《广州大学学报(自然科学版)》期刊2002年03期）
多维主成分分析论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了有效地提取牛奶中微量的掺杂物特征信息,提出了基于二维相关近红外光谱多维主成分分析(MPCA)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)判别牛奶掺杂物的方法。首先,采集纯牛奶、掺杂尿素牛奶和掺杂叁聚氰胺牛奶的一维近红外谱,并对其进行相关计算,构建各样品的二维相关近红外谱。然后,采用多维主成分分析法分析二维相关谱矩阵,压缩数据,提取相关谱的得分矩阵。最后,将提取的得分矩阵输入最小二乘支持向量机,分别建立掺杂尿素牛奶、掺杂叁聚氰胺牛奶及两种掺杂牛奶与纯牛奶的LS-SVM判别模型。用所建模型对测试集未知样品进行了判别,结果显示其判别正确率分别为92.3%,96.2%,92.3%。研究结果表明:所提出的方法不仅有效提取了牛奶中掺杂物的特征信息,而且缩短了建模所需时间,取得了较好的判别效果。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
多维主成分分析论文参考文献
[1].刘超.基于主成分分析的多维时间序列预测[J].中央民族大学学报(自然科学版).2016
[2].杨仁杰,刘蓉,杨延荣,张伟玉.用二维相关近红外谱和多维主成分分析判别掺杂牛奶[J].光学精密工程.2014
[3].廖灵芝.多维教育路径对大学生低碳生活态度形成的影响实证研究——基于主成分分析法[J].教育教学论坛.2014
[4].郝燕,董鸿晔,姜楠,孙国祥.基于主成分分析的中药色谱指纹图谱多维多息特征数据挖掘方法研究[J].中南药学.2007
[5].张哲,李筠,王怀清,王朔中.主成分分析在多维股票数据处理中的应用[J].仪器仪表学报.2005
[6].张哲,李筠,王怀清,王朔中.主成分分析在多维股票数据处理中的应用[C].第七届青年学术会议论文集.2005
[7].沈宇丹,蔡伟民.平凉市农村城镇化发展水平的多维主成分分析与评价[J].甘肃农业大学学报.2005
[8].唐珂,杨辉耀.我国生物制药类上市公司的多维主成分分析[J].广州大学学报(自然科学版).2002