基于主成分分析模型评价和谐宜居城市建设
基于模糊综合评价模型对城市宜居水平的建模与分析
基于模糊综合评价模型对城市宜居水平的建模与分析城市宜居水平是评价一个城市发展和生活质量的重要指标，对于城市规划和管理具有重要意义。
而模糊综合评价模型是一种可以将各种指标综合评价的方法，它可以处理含有无法准确度量的指标或不确定信息的问题。
本文将基于模糊综合评价模型对城市宜居水平进行建模与分析。
我们需要确定城市宜居水平的评价指标。
一般来说，城市宜居水平可以从经济发展、环境质量、基础设施、社会文化、居民生活等多个方面进行评价。
我们可以选择人均GDP、空气质量指数、交通拥堵指数、教育资源指数、医疗资源指数、生活成本指数等作为评价指标。
我们需要确定各指标的评价等级和权重。
评价等级可以用语言变量表示，如“很好”、“好”、“一般”、“差”、“很差”等。
我们可以通过专家问卷调查或统计数据来确定各指标的评价等级与对应的隶属函数。
权重可以通过主观评分法或层次分析法确定，以反映各指标对宜居水平的重要程度。
然后，我们需要进行模糊综合评价。
将各指标的评价等级和权重转化为模糊数。
然后，根据模糊综合评价模型的原理，计算出各指标的模糊评价值。
将各指标的模糊评价值通过合成运算得到城市宜居水平的综合评价值。
我们可以对城市进行宜居水平的分析和比较。
通过模糊综合评价模型，我们可以得到各指标和城市的宜居水平评价结果。
我们可以对不同城市的宜居水平进行比较，找出优劣之处，为城市规划和管理提供参考。
我们还可以根据模糊综合评价模型的结果，对城市的发展方向和政策进行调整和优化。
基于模糊综合评价模型对城市宜居水平进行建模与分析可以较为全面地评价城市的发展和居民的生活质量，为城市规划和管理提供科学的依据。
宜居城市的评价与分析
2018年第10期扫一扫看全文本文DOI ：10.16675/14-1065/f.2018.10.097宜居城市的评价与分析□邓明慧11董文兵2摘要：城市宜居性是当前社会大家生活就业普遍关注的问题，本文通过查阅资料、收集数据来研究评价宜居城市模型等问题，以淮海经济区8个城市为研究对象，对城市的宜居度进行分析并选取一些城市为例，对其进行宜居城市评价体系构建，运用spss19.0统计应用软件来提取因子并进行主成分分析，提出影响宜居城市主要评选指标，并阐述指标的合理性。
从以上定量分析结果，评价徐州的宜居城市创建水平，并根据徐州市的具体情况，对各城市提升宜居水平提出合理的建议。
关键词：主成分分析法；模糊综合评价体系；显著性分析；层次分析法文章编号：1004-7026（2018）10-0121-02中国图书分类号：F299.2文献标志码：A (1.安徽财经大学金融学院；2.安徽财经大学经济学院安徽蚌埠233000)随着经济的快速发展，人们在经济发展的道路上，从一开始的追求经济利益到现在的考虑生活质量，体现出人们日益提高的文明程度，随之相应的便产生了对城市宜居度的要求，同时国家也将城市宜居度当做城市建设的重点。
本文通过查阅资料、收集数据来分析评价宜居城市模型等问题，并结合实际情况和目前搜集到的数据，建立数学模型分析研究下面问题。
根据国家相关条例政策搜集了相关数据并结合相关统计，筛选出影响评价宜居城市的主要指标，并解释这些指标的合理性。
通过所筛选的主要指标，并建立相关评价宜居城市的数学模型。
搜集淮海经济区8个城市的主要指标的数据，再根据之前所建立的模型对其进行研究并给出宜居度的城市排名。
根据各城市国民经济与发展统计年报里的数据，采用模糊综合评价法，构建观测值矩阵，标准化为相对偏差模糊矩阵，进而得出各指标的权重，从而建立综合评价模型，对8个城市的宜居度进行排名。
建立定量分析模型，分析哪些指标会对宜居度的城市排名产生较为显著的影响，并对城市宜居性建设提供指导思路。
基于模糊综合评价模型对城市宜居水平的建模与分析
基于模糊综合评价模型对城市宜居水平的建模与分析城市宜居水平是一个综合性的评价指标，涉及到城市的多个方面，如环境质量、居住条件、社会治安、教育医疗等，因此对城市宜居水平进行建模和分析是非常复杂的任务。
本文将基于模糊综合评价模型，对城市宜居水平进行建模与分析。
我们需要确定城市宜居水平的评价指标。
根据文献资料和专家意见，我们可以选择以下指标：环境质量、交通便利度、居住成本、教育资源、医疗资源、社会治安等。
这些指标能够较全面地反映城市宜居水平的不同方面。
接下来，我们将采用模糊综合评价模型进行建模。
模糊综合评价模型是一种将模糊数学方法与综合评价相结合的方法。
该模型可以处理评价指标之间存在的模糊性和不确定性，因此非常适用于城市宜居水平的评价。
在模糊综合评价模型中，首先需要对每个评价指标进行模糊化处理。
具体做法可以是将每个指标划分为若干个模糊子集，然后根据实际情况对每个子集赋予隶属度。
接下来，我们需要构建模糊综合评价模型的权重分配模型。
权重分配模型用于确定每个评价指标的权重，从而衡量其在城市宜居水平中的重要性。
常用的权重分配方法包括层次分析法、主成分分析法等。
然后，我们可以利用模糊综合评价模型对城市宜居水平进行分析。
具体做法是将每个评价指标的模糊子集和权重进行模糊综合运算，得到城市宜居水平的模糊数。
可以利用模糊数的模糊比较运算法则，将城市宜居水平的模糊数转化为一个确定的数值，从而实现对城市宜居水平的定量分析。
我们可以采用模糊综合评价模型对不同城市的宜居水平进行比较和评估。
通过比较不同城市的模糊数，可以得到它们的排名结果，从而为城市宜居水平的提升提供参考。
基于模糊综合评价模型的城市宜居水平建模与分析可以有效地处理评价指标之间的模糊性和不确定性，为城市宜居水平的评价和决策提供科学依据。
在实际应用过程中，还需要充分考虑数据的获取和处理、指标的选取和权重的确定等问题，以确保评价结果的准确性和可靠性。
基于模糊综合评价模型对城市宜居水平的建模与分析
基于模糊综合评价模型对城市宜居水平的建模与分析随着城市化的加快和人口迁移的加剧，城市宜居水平成为了人们越来越关注的话题。
城市宜居水平的高低直接影响着居民生活质量和城市发展的可持续性。
如何科学评价城市的宜居水平，为城市提供改进方向，已成为了城市规划和建设的重要课题之一。
基于模糊综合评价模型对城市宜居水平进行建模与分析，能够更全面地从多个维度评估城市宜居水平的高低，为城市提供有针对性的改进方向，提高城市的宜居水平。
一、城市宜居水平评价的多维度城市宜居水平不是一个简单的概念，它包括了多个维度的指标。
在评价城市宜居水平时，需要考虑到城市的自然环境、城市设施、生活便利性、环境治理、文化活动、经济繁荣等多个方面。
这些方面综合起来，构成了城市宜居水平的整体评价。
1. 自然环境：自然环境是城市宜居水平的重要组成部分。
包括空气质量、水质情况、绿化覆盖率、自然灾害风险等方面。
优良的自然环境可以提高人们的身心健康水平，是城市宜居水平的重要保障。
2. 城市设施：城市设施的完善程度直接影响着居民的生活水平。
包括交通便捷程度、医疗设施、教育资源、供水供电等方面。
完善的城市设施可以提高居民的生活质量。
3. 生活便利性：生活便利性包括了购物、娱乐、餐饮等各种生活服务的便捷程度。
生活便利性的提高可以提高居民的生活满意度。
4. 环境治理：环境治理是城市宜居水平的重要保障。
包括垃圾处理、环境保护、环境污染治理等方面。
良好的环境治理可以减少居民的健康风险，提高宜居水平。
5. 文化活动：文化活动是城市宜居水平的重要方面。
包括艺术表演、文化展览、体育活动等。
丰富的文化活动可以提高居民的生活品质。
6. 经济繁荣：经济繁荣是城市宜居水平的重要保障。
优越的经济环境可以提高居民的生活水平和满意度。
以上几个方面构成了城市宜居水平评价的多维度。
而这些方面的评价指标之间存在复杂的关联和影响，因此使用模糊综合评价模型进行建模分析能更好地评估城市宜居水平的整体情况。
江苏省各市城市化水平综合评价--基于主成分、聚类分析方法
江苏省各市城市化水平综合评价--基于主成分、聚类分析方
法
江苏省各市城市化水平的综合评价可以基于主成分和聚类分析
方法进行。
一、主成分分析
主成分分析根据指标之间的相关性，将多个指标综合成为少数
几个新的综合指标，这些指标也称为主成分。
主成分分析可以减少
指标之间的冗余，同时捕捉到各个指标所包含的信息。
江苏省各市
城市化水平综合评价可以选取以下指标：人均GDP、城市化率、城
市居民人均可支配收入、居民消费水平、城市平均交通拥堵程度、
城市公共安全指数等。
1. 数据预处理
各指标的数据需要进行标准化处理，将不同指标的数据统一为
同一范围内的值。
这里采用 Min-Max 标准化方法。
2. 主成分分析
进行主成分分析，得到主成分贡献率及其对应的因子载荷矩阵。
根据主成分贡献率，选取累计贡献率达到 80% 的主成分作为综合指标。
3. 综合评价
将选取的综合指标进行加权求和，得到江苏省各市城市化水平
的综合评价指数。
二、聚类分析
聚类分析是将相似对象分配到同一类别中的一种方法。
将江苏省各市的指标数据进行聚类分析，可以得到类别相似的城市群。
1. 距离度量
选取不同指标之间的欧式距离作为距离度量方法。
2. 聚类分析
采用层次聚类分析方法，得到聚类树，并根据树状图的可视化结果选择合适的聚类簇数。
3. 综合评价
将同一聚类簇的城市进行统计，得到江苏省城市化水平的聚类分布情况。
通过主成分分析和聚类分析两种方法进行综合评价，可以全面而系统地评价江苏省各市的城市化水平，并为城市化发展提供科学决策支持。
用主成分分析方法对我国33个省会城市的宜居性进行评价
用主成分分析方法对我国33个省会城市的宜居性进行评价摘要：合理、全面、科学的评价及分析我国33个省会城市宜居水平对于中国的经济发展起到了决定性的作用，本文利用主成分分析法，对33个省会城市的综合评价值进行分析，并做出综合评价，最后在综合评价基础上对我国相对不够宜居地区给出相应的对策建议。
关键词：主成分分析；宜居性一、引言省会城市的宜居性是体现一个国家在相关地区的重要体现，在我国社会经济高速发展进程中，各个省会城市一直是该地区经济和社会生活水平的代表。
因而，分析评价全国32个省会城市的宜居水平，无论是对不同地区宜居水平进行比较，还是对国家如何制定相关民生政策都具有十分重要的意义。
二、主成分分析法1、主成分分析的基本思想：主成分分析是采取一种数学降维的方法，找出几个综合变量来代替原来众多的变量，使这些综合变量能尽可能地代表原来变量的信息量，而且彼此之间互不相关。
这种将把多个变量化为少数几个互相无关的综合变量的统计分析方法就叫做主成分分析或主分量分析。
主成分分析所要做的就是设法将原来众多具有一定相关性的变量，重新组合为一组新的相互无关的综合变量来代替原来变量。
2．主成分分析法的优势：主成分解释了原始变量的全部方差，无方差损失；在唯一性方面，主成分分析不存在因子旋转，主成分是唯一的；在现实生活应用方面，主成分侧重信息贡献、影响力综合评价。
三、主成分分析方法对我国33个省会城市的宜居性进行评价在对33个省会城市的宜居性进行评价时，往往会涉及到很多公共设施水平指标。
为了简化分析，突出重点，我们可以从原始数据中提取主成份。
本文所选取的数据来自《中国统计年鉴》，指标的选取参考了《中国统计年鉴》中统计指标的设置。
共选取了反映城市宜居性的6个指标，其中：6个城市公共设施水平指标分别为：X1——人均居住面积（平方米）X2——城市煤气普及率（%）X3——每万人拥有公交车辆数（台）X4——人均拥有铺装道路面积（平方米）X5——人均公共绿地面积（平方米）X6——每万人拥有公共厕所数（个）图表1 我国35个中心城市的6个：城市公共设施水平数据[1]城市人均居住面积城市煤气普及率每万人拥有公交车辆数人均拥有铺装道路面积主成分分析在SPSS中的具体操作步骤1. 1对数据进行标准化处理把从统计年鉴得到的数据按照要求导入到spss17.0中。
基于主成分分析法的城市建设投资及其评价
维普资讯
内蒙 农业大学学报（ 社会科学版 ）
和可 确 定性 。
…
￣Ｖ ｒ ｉ ＋ ａ（ ） Ｆ一 ＋…＋ 一 ＋ ＋…＋
Ｉ ｌ ＝
说明主成分分析把 Ｐ个随机变量 的总方差分解成为 Ｐ个
不 相关 的 随机 变量 的 方差 之 和 。协 方 差矩 阵 Ｓ的对角 线 上的元
索之和等于特征根之和。 与 Ｐ个特征值对应 的 Ｐ个相互正交的单位矢量为 ，ｊ＆， ｐ，
建设等方面的投入。据此 ， 城市建设投资的客观合理分析 ， 对 辅助 国家进行宏观调控显现得尤 为重要 ， 现今普遍存 在评 而
Ｌ １ ；１
加 ｐ 虽然要求 Ｐ 如 个成分可 以再 现全系统 的变异性 ， 但大 部分
变异性 只有少数 ｋ个 主成 分就 可 以说明。当 Ｐ较大 时 ， Ｐ 在
， ，
那么有 一 ， 一 ’， —ｆｘ Ｘ Ｘ…， ３ 依次为总体 ｘ的 ｝ ｆ
第一， 第二 ， ， Ｐ个主成分 。特征值 的大小反映了对应 的主 … 第 成分样本的离差程度， 以用它定义贡献率可以表现样本差异 所
它的一般 日的是 ： 数据 的压缩 和数据 的解 释。假 定有 ｎ 个地区样本 ， 每个样本共有 Ｐ个变量 ， Ｐ维总体 Ｘ的随机 变量 为这样就构成 了一个 ｎ ＸＰ阶的地 区数据矩阵
合、 系统的角度考察 。为 了对全国 ３ 个省市的城市建设投资 １
做 出全面、 科学 的评 价 与分析 ， 本文综合 应用 主成分分 析法 、 聚类分析法两种方法对 各城市建设投 资进行分 析评价 ， 既可 以达到将评价指标减少 以利于分析 的 目标 ， 又可以将评 价结 果系统化归类， 从而得到较为直观的数据分析结果 ， 使其 分析 更加全面、 客观 、 符合实际 ， 市建设投资决策提供依据 。 为城
基于模糊综合评价模型对城市宜居水平的建模与分析
基于模糊综合评价模型对城市宜居水平的建模与分析城市宜居水平是指城市环境、居住条件、公共设施等多个方面的综合评价指标，对于城市发展和居民生活质量具有重要影响。
为了对城市宜居水平进行建模与分析，可以采用模糊综合评价模型。
模糊综合评价模型是一种基于模糊数学理论的评价方法，它可以将多个因素的数值进行模糊化处理，然后进行权重分配和综合评价，得出对城市宜居水平的综合评估结果。
需要确定评价指标体系。
评价指标体系应包括城市环境、居住条件、公共设施、交通状况、文化教育等多个方面的指标。
每个指标可以有层次结构，包括一级指标和二级指标。
城市环境可以分为空气质量、噪声污染、绿化覆盖率等二级指标。
然后，需要对每个指标进行量化。
对于一些客观指标，可以根据相关数据进行量化，例如空气质量可以根据PM2.5浓度进行评价。
对于一些主观评价指标，可以采用问卷调查或专家评价的方法进行量化。
接下来，需要对量化后的指标进行模糊化处理。
模糊化可以将具体的数值转化为模糊集，例如将空气质量好、一般、差分别用“好、一般、差”来描述。
然后，需要确定各指标的权重。
可以采用层次分析法或主观评价的方法进行权重分配。
权重反映了各指标对宜居水平的重要程度。
使用模糊综合评价方法对城市宜居水平进行综合评估。
可以通过将各项指标的评价结果与对应的权重进行综合，得出城市宜居水平的综合评估结果。
评估结果可以使用语言型模糊数进行描述，例如“宜居水平较高”、“宜居水平一般”等。
通过以上步骤，可以建立城市宜居水平的模糊综合评价模型，并得出对于城市宜居水平的综合评估结果。
这样的模型可以为城市规划和政策制定提供科学依据，帮助改善城市宜居环境，提高居民生活质量。
基于主成分分析的陕西九市宜居度评价
基于主成分分析的陕西九市宜居度评价该文以陕西省9个城市为研究对象，选取了陕西省“十二五”时期各项指标数据，运用主成分分析法，借用MATLAB、SPSS等工具进行数据处理与分析，建立数学模型，对这9个城市的宜居环境进行评价和排序，并根据评价结果对城市宜居度的提升提出了政策建议。
标签：主成分；陕西省；宜居城市一、研究背景2005年北京首次提出建设宜居城市的发展目标，宜居城市开始真正走入大众视线。
要满足人民对美好生活日益多样化的需要，就要克服发展不平衡不充分的困难，不断加强宜居城市的建设。
宜居城市是指经济、政治、文化、社会、生态文明协调发展，适宜人类工作、生活和居住，有利于满足人民对美好生活需要的城市。
近年来，陕西伴随着城市化的进程，人居环境问题也日益严峻。
为此，对陕西的城市宜居性进行科学的评价和分析无疑具有重大的现实意义。
本文以陕西省9个城市（西安、咸阳、宝鸡、渭南、安康、汉中、延安、榆林、商洛）为例，对各城市的宜居性进行评价，并提出改进对策。
二、城市宜居度的评价模型构建与应用1、评价指标体系的构建通过查阅各城市《国民经济和社会发展统计公报》等资料，我们选取了8个一级指标及其下属的几个二级指标如下：经济水平（人均GDP；人均可支配收入；GDP增长率；单位GDP能耗；第三产业占比；城镇居民家庭恩格尔系数）、居住条件（人口自然增长率；人口密度；房价收入比；房地产投资占固定资产投资的比重；粮食产量；住宅面积）、生活便利（城市人均道路面积；城市用水普及率；城市燃气普及率；铁路网密度；互联网宽带用户数；公路里程；民用汽车拥有量；移动电话用户；固定电话用户；普通中小学专任教师数；公共图书馆数量）、社会稳定（就业人员；城镇登记失业率；城乡人均可支配收入差距）、社会保障（社会养老保险覆盖率；每万人拥有的医生数；每万人拥有的卫生机构数；每万人拥有的卫生机构床位数）、科教水平（高等教育入学率；财政性教育经费占GDP比率；科技（R&D）经费占GDP比）、环境状况（每年大气质量指數好于2级的天数；人均水资源量；人均公共绿地面积；生活垃圾无害化处理率；污水处理率；二氧化硫排放量）、公共安全（年刑事案件发生数；年交通事故发生数；食品安全率；安全生产事故数量）。
基于模糊综合评价模型对城市宜居水平的建模与分析
基于模糊综合评价模型对城市宜居水平的建模与分析随着城市化进程的加速，城市宜居水平的提升已经成为了各地政府和城市管理部门的重要任务。
而对于一个城市的宜居水平，不仅仅是指环境优美、交通便利、治安良好等单一因素，而是需要综合考虑城市的各个方面，包括经济发展水平、社会福利水平、文化教育水平等诸多指标。
如何对城市宜居水平进行综合评价成为了一个重要课题。
在城市宜居水平的综合评价中，传统的评价方法往往难以充分考虑各类数据之间的相互关系，管理者往往需要依靠主观经验来进行决策。
而基于模糊综合评价模型是一种有效的评价方法，它能够将各类指标的定量和定性数据进行综合评价，并给出相对客观的评价结果。
在本文中，我们将基于模糊综合评价模型对城市宜居水平进行建模与分析，希望能够为城市宜居水平的提升提供一些理论支持。
一、城市宜居水平的评价指标选择在对城市宜居水平进行评价时，需要选取一系列客观指标来进行评价。
这些指标包括但不限于：经济发展水平、社会福利水平、城市环境质量、教育医疗资源、交通便利程度、居民生活便利程度等多个方面。
在具体的模型建立时，需要将这些指标进行进一步分解，比如经济发展水平可以分为GDP总量、人均GDP、城市收入水平、就业率等几个具体指标。
通过对这些指标的测试和分析，可以全面地评价一个城市的宜居水平。
二、基于模糊综合评价模型的建模方法模糊综合评价模型是一种综合利用定量数据和定性数据进行评价的方法。
它首先将定性指标进行量化，然后将各项指标进行加权求和，最终得到一个综合评价结果。
在具体的建模中，我们可以通过专家咨询法、层次分析法等多种方法确定各项指标的权重，从而构建一个综合的评价模型。
由于模糊综合评价模型能够较好地处理不确定性和模糊性，因此能够更好地反映城市宜居水平的实际情况。
三、案例分析我们将以某个具体城市为例，对其宜居水平进行评价。
我们将选取一系列指标，比如GDP总量、人均GDP、城市收入水平、文化教育水平、环境质量、居民幸福感等多个指标。
基于R语言主成分分析的城市环境质量评价研究
基于R语言主成分分析的城市环境质量评价研究城市环境质量是衡量一个城市发展水平和居民生活质量的重要指标之一。
为了科学评价城市环境质量，人们需要运用合适的分析方法进行研究。
本文将基于R语言主成分分析方法，对城市环境质量进行评价研究。
1.概述城市环境质量评价的背景和意义城市环境质量评价是对城市环境污染程度和资源利用状况的综合评价，可指导城市环境保护和规划工作。
评价城市环境质量有助于提高城市管理水平，保障居民的生活和健康。
2.了解主成分分析方法及其在城市环境质量评价中的应用主成分分析是一种常用的多变量分析方法，通过将原始变量进行线性组合，得到少数几个主成分，能够提取出数据中最重要的信息。
在城市环境质量评价中，主成分分析能够从众多的环境指标中提取出能够代表整体环境质量的几个主要因素。
3.收集城市环境质量相关数据为了进行城市环境质量评价研究，首先需要收集与城市环境质量相关的数据。
这些数据可以包括空气质量指数、水质指标、噪音污染程度、土壤质量等多个指标。
在收集数据时，需要确保数据的准确性和可靠性。
4.数据预处理在进行主成分分析之前，需要对收集的数据进行预处理。
预处理的过程包括数据清洗、缺失值处理、数据标准化等。
通过数据预处理，可以消除噪声和异常值的影响，提高数据的可靠性和有效性。
5.应用主成分分析方法进行评价在进行主成分分析之前，需要对数据进行合适的变量选择和权重赋值。
变量选择需要考虑到指标之间的相关性和重要性，权重赋值可以根据不同指标的重要性进行调整。
通过R语言中的主成分分析函数进行计算，可以得到主成分的系数、方差贡献率和累计方差贡献率等统计结果。
根据累计方差贡献率，可以确定保留的主成分数量。
较大的方差贡献率对应的主成分可以解释较多的数据方差，因此具有较高的重要性。
6.解释和分析主成分通过主成分分析得到的主成分，可以解释原始数据中的变异情况。
根据主成分的系数，可以确定每个主成分与原始变量之间的关系。
进一步，可以对主成分进行聚类分析、热点区域识别等，以揭示城市环境质量的特点和问题。
基于主成分分析的山东省城市人居环境评价
基于主成分分析的山东省城市人居环境评价摘要基于山东省17个地级城市的基本状况，在构建城市人居环境评价指标体系的基础上，应用主成分分析方法，结合SPSS统计软件，对山东省17个地级城市的人居环境进行了定量评价，评价结果表明：威海、青岛、济南、日照、烟台这5个城市属于人居环境较优的城市，东营、临沂、莱芜、淄博、泰安、济宁、滨州为人居环境居中的城市，潍坊、德州、枣庄、聊城、菏泽属人居环境较差的城市。
进而针对各个城市人居环境中存在的问题进行了分析，提出了相关的发展建议。
Abstract Based on the basic situation of 17 cities in Shandong Province，building the evaluation index system，principal component analysis was employed，combined with SPSS statistical software，the quantitative evaluation of residential environment of 17 cities in Shandong Province were carried on. The evaluation results showed that：excellent cities for human settlement were Weihai，Qingdao，Rizhao，Jinan，Yantai；general cities for human settlement were Dongying，Linyi，Laiwu，Zibo，Taian，Jining，Binzhou；poor cities for human settlement were Weifang，Dezhou，Zaozhuang，Liaocheng，Heze. The results in view of each city living environment and the problems existing were analyzed in the paper，and relevant suggestions for the development were put forward.Key words urban human settlement environment；principal components analysis；evaluation；Shandong Province近年来随着工业高速发展，城市化进程急剧加快，人口不断向城市聚集，致使城市人居环境发生一系列恶化，如能源短缺、交通拥挤、环境污染等，人类对人居环境的要求也在逐渐提高[1]。
宜居城市建模分析
宜居城市建模分析本页仅作为文档封面，使用时可以删除This document is for reference only-rar21year.March五一数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了五一数学建模竞赛的竞赛规则。
我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与本队以外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其它公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们愿意承担由此引起的一切后果。
我们授权五一数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。
参赛题号：C参赛队号：03357参赛组别：本科所属学校：西南交通大学参赛队员：1. 戴潘宁2. 何逸茗3. 卢晓孟日期：2017年05月01日获奖证书邮寄地址：西南交通大学犀浦校区邮政编码：611756收件人姓名：何逸茗联系电话：五一数学建模竞赛题目淮海经济区核心区宜居城市评价模型关键词：熵权法层次分析法主成分分析法灵敏度灰色分析法粗糙集摘要本文主要探讨了淮海经济区内的8个城市的宜居评价问题，建立了包括综合评价模型与灵敏度分析的数学模型，并设计算法进行了求解。
针对问题一，本文首先选取了城市宜居指数作为评价城市宜居情况的一级指标体系，逻辑上肯定了客观评价指标和主观评价指标的总要性。
结合国内外相关文献资料，通过统计分析，从性质上选取了安全性、健康性、便捷性、舒适性、可持续性共五个指标作为二级指标体系，以人均GDP、城市交通网络运输能力、年空气达标率等共45个指标作为三级指标体系，建立了针对评价城市宜居的三级评价体系；其次，针对45个指标，在国内相关统计年鉴上收集相应数据，并进行了必要的数据预处理，利用熵权法确定了45个指标的权重系数，得到了关于评价宜居城市的综合评价模型。
基于因子分析的我国中心城市宜居性水平评价
DOI：10.16660/ki.1674-098X.2106-5640-7837基于因子分析的我国中心城市宜居性水平评价关菲 王亮(河北经贸大学数学与统计学学院 河北石家庄 050000)摘 要：近年来，社会经济发展水平不断提高，中心城市宜居问题日益受到社会的广泛关注。
本文以2014—2018年间25个中心城市面板数据为依据，构建了经济因素、文化因素、社会综合因素、生态环境因素4个方面下的11项二级指标的宜居性城市评价体系，运用因子分析的方法来建立城市宜居性问题的综合评分，给出中心城市宜居性排名，并基于面板数据进行纵横向分析，对中心城市宜居性水平的评价给予一定的参考价值。
关键词：因子分析纵横分析 面板数据 纵横分析 中心城市宜居性中图分类号：X321 文献标识码：A 文章编号：1674-098X(2021)05(c)-0114-04Evaluation of Livability Level of My Country's Central Cities Basedon Factor AnalysisGUAN Fei WANG Liang（Hebei University of Economics and Business College of Mathematics and Statistics, Shijiazhuang, HebeiProvince, 050000 China ）Abstract: In recent years, with the continuous improvement of social and economic development, the livability of central cities has attracted more and more attention. Based on the panel data of 25 central cities from 2014 to 2018, this paper constructs a livable city evaluation system of 11 secondary indicators under four aspects: economic factors, cultural factors, comprehensive social factors and ecological environment factors, uses the method of factor analysis to establish a comprehensive score of urban livability problems and give the livable ranking of central cities; Based on the panel data, the vertical and horizontal analysis is carried out to give a certain reference value to the evaluation of the livability level of central cities.Key Words: Factor analysis vertical and horizontal analysis; Panel data; Vertical and horizontal analysis; Central city livability作者简介：关菲（1985—），女，博士，内聘副教授，研究方向为数据挖掘及推荐系统研究。
《2024年基于主成分分析法的环境质量综合指数研究》范文
《基于主成分分析法的环境质量综合指数研究》篇一一、引言随着社会经济的快速发展，环境问题日益凸显，环境质量综合评价成为了一个重要的研究领域。
环境质量综合指数作为衡量环境质量的重要工具，其构建方法和评价指标的选取显得尤为重要。
本文旨在通过主成分分析法，构建一个科学、客观的环境质量综合指数评价体系，为环境管理和政策制定提供依据。
二、研究方法本文采用主成分分析法，对环境质量进行综合评价。
主成分分析法是一种多元统计分析方法，通过降维技术将多个指标转化为少数几个主成分，以反映原始数据的大部分信息。
这种方法可以消除指标间的相关性，减少信息重叠，使评价结果更加客观、准确。
三、数据来源与处理本研究选取了某地区的环境质量数据，包括空气质量、水质、土壤质量、噪声污染等方面的指标。
数据来源于该地区环保局公布的环境质量监测数据。
在数据处理过程中，对缺失值进行了插补，对异常值进行了剔除，以保证数据的准确性和可靠性。
四、主成分分析法的应用1. 指标体系构建根据环境质量评价的需要，选取了空气质量指数（AQI）、水质综合指数、土壤重金属含量等10个指标，构建了环境质量评价指标体系。
2. 数据标准化处理由于各指标的量纲和量级不同，需要对数据进行标准化处理。
本文采用Z分数法对数据进行标准化处理，使各指标的均值为0，标准差为1。
3. 主成分提取与解释通过主成分分析，提取出前几个主成分。
每个主成分都能反映原始数据的大部分信息，且各主成分之间互不相关。
根据主成分的载荷矩阵，可以解释各主成分的含义。
例如，第一个主成分主要反映了空气质量和水质的情况，第二个主成分主要反映了土壤质量的情况。
4. 综合指数计算以各主成分的方差贡献率为权重，计算环境质量综合指数。
综合指数越大，表明环境质量越好。
五、结果分析1. 主成分分析结果通过主成分分析，提取出2个主成分。
第一个主成分主要反映了空气质量和水质的情况，解释了原始数据50%。
基于主成分分析的宜居城市评价指标体系研究
基于主成分分析的宜居城市评价指标体系研究作者：钟海梅来源：《商情》2020年第35期【摘要】城市宜居性是当前城市科学研究领域的热点议题之一，也是政府和城市居民密切关注的焦点。
本文首先通过查阅资料，确定了6项评价城市宜居性的二级指标，根据宜居城市指标体系构建的原则，选出20项三级指标，建立主成分分析模型，利用Matlab软件对数据进行分析，筛选出8项指标，构建综合指标体系，计算出各城市的宜居性得分排序：徐州、济宁、连云港、宿迁、枣庄、宿州、淮北、商丘（宜居性递减）。
最后针对城市宜居水平提出政策建议。
【关键词】城市宜居性 ;主成分分析 ;综合指标体系一、问题背景近15年来，国务院，各级城市政府在城市规划中相继提出了“宜居城市”的理念，并将该理论作为城市建设的核心内容。
2007年国务院又通过了《宜居城市科学评价标准》，标志着在我国宜居城市建设理论已经逐步完善并开始发挥着主导地位。
现在，随着城市化的不断发展和居民生活水平的提高，人们对物质生活和精神生活质量的要求不断提高，对城市的“宜居性”产生了迫切的需要，因此，研究宜居城市的评价与影响，对提升城市居民生活质量、完善城市功能和提高城市运行效率具有重要意义。
二、指标体系的构建（一）指标体系构建的原则（1）适合中国国情与评价对象的原则。
反映中国国情是宜居城市综合评价中最应优先考虑的问题。
不仅要包含社会、经济、环境等因素的主要特征和状态，还包括各个因素内部相互协调的动态变化和发展趋势。
（2）注重指标选取的准确性与系统性。
从准确性来看，应正确选用总量指标与相对指标;从系统性来看，宜居城市内涵主要体现在基础设施、社会文化、经济水平、生态环境、居住条件和社会安全这6个方面。
（3）注重指标体系的科学性和可操作性。
进行科学的综合评价依赖于全面、准确和系统的指标体系，必须寻求相关的处理技术和替代办法来弥补部分缺失数据，以求指标体系的相对完整性及科学性。
（4）注重指标选择的复杂性与简洁性相统一。
基于聚类分析模型的宜居城市评价体系建立与实证分析
（１．安徽财经大学金融学院，安徽蚌埠 ２３３０３０；２．安徽财经大学统计与应用数学学院，安徽蚌埠 ２３３０３０）
摘 要：针对宜居城市评价体系的建立，运用 ＭＡＴＬＡＢ、ＥＸＣＥＬ等统计软件，使用聚类分析法和模糊综合评价 法建立宜居城市评价的数学模型，利用灰色关联度模型找出会对宜居城市排名产生显著影响的评价指标，并对淮 海经济区内的 ８个城市（宿迁、连云港、宿州、商丘、济宁、枣庄、徐州、淮北）进行合理性研究，进行宜居城市排名的 实证分析 利用评价模型和实证分析结果可以有针对性地给出进一步提高城市宜居水平的政策建议
１ 数据来源与模型假设
文章中所有数据来源于《中国城市统计年鉴 ２０１６》和《中国统计年鉴 ２０１６》为了便于解决问题，提出以 下假设：（１）在全球范围内，不同国家和解各不相同，所以假定所有居民对宜居城市的理解判定是相同的，不存在主观差异 （２） 假设经过筛选的指标测评后得到的城市综合评价得分，与不筛选指标全面分析得出的结果并无差异 （３）假 设不同机构对宜居城市有不同的评判标准，且排名严格按照设定的标准列示
２．２ 研究方法
通过查找资料选取评价宜居城市经常用到的指标，选取不同机构进行宜居城市排名时较为公认的 ５个
城市进 行 分 析，首 先 对 每 个 变 量 数 据 进 行 标 准 化 处 理，样 本 间 相 似 性 采 用 欧 式 距 离 度 量，ｄ（ｘ，ｙ） ＝
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收稿日期：２０１８－０５－１４ 基金项目：国家自然科学基金项目（１１６０１００１） 作者简介：陈阳，（１９９７－），女，河北唐山人，本科，研究方向：金融学．
朱家明 （１９７３－），男，安徽泗县人，副教授，研究方向：统计与应用数学．
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基于主成分分析模型评价和谐宜居城市建设
作者：赵艺然
来源：《发明与创新（职业教育）》 2020年第7期
赵艺然
（中央民族大学理学院，北京100081）
【作者简介】赵艺然（1999—），女，本科，研究方向：应用统计。
摘要：《国家新型城镇化规划（2014—2020）》、中央城市工作会议、十三五规划纲要
等均明确指出要提高城市发展宜居性，并把建设和谐宜居城市作为城市发展的主要目标。
本文
从社交网络上收集到的北京市2015年到2018年与和谐宜居相关的评论为基础，构建情感分析
模型和主成分分析模型，得出影响居民对“和谐宜居”主观感受的主要因素，进一步了解北京
市在建设中需要加以改进或修正的方面。
关键词：情感分析；主成分分析；和谐宜居城市建设
一、引言
十八大以来，我国政府高层决策相继把建设和谐宜居城市提升到前所未有的战略高度，
《国家新型城镇化规划（2014—2020）》、中央城市工作会议、十三五规划纲要等均对建设和
谐宜居城市作出专门论述，明确指出要提高城市发展宜居性，并把建设和谐宜居城市作为城市
发展的主要目标。
本文确定了与和谐宜居城市建设有关的44类关键词，再从社交网络上收集北京市2015年
到2018年带有这些关键词的评论，构建情感分析模型和主成分分析模型,分析影响居民对“和
谐宜居”主观感受的主要因素，进一步了解在建设中需要加以改进或修正的方面。
二、基于情感分析模型的居民评价模型构建
（一）数据清洗预处理
中文分词是中文类型的自然语言处理的第一个阶段，也是必不可少的阶段。
中文的句意是
由词语组成的，分词的意义在于将中文词语分成一个个有效的，符合句意的词语，本文采用pkuseg模块[1]进行分词。
由于居民评论中经常含有一些助词、语气词、表情符号或者“回复”等词，这些词语没有具体的含义，也没有明确的感情倾向，所以将这些词作为停用词。
如果分
词结果中含有停用词，则删除该停用词。
同时为了衡量评论内容与评论目标之间的关联程度，
去除无意义的评论，本文计算了评论内容与关键词之间的余弦相似度，去除相似度为0的评论。
（二）评论文本情感分析建模
通过预训练TextCNN情感分类模型，对清洗完毕的数据进行情感分类，同时为了能够表达
评论语句的强烈程度，使用情感词典对文本的情感极度进行标记。
本文通过对微博情感200万
条数据集[2]进行情感分类训练模型，使用该模型对数据预处理后的评论文本进行分类，其数据输入为评论文本，输出为积极/消极的概率以及情感极度。
选择CBOW模型[3]作为词向量模型，
采用FastText工具对该词向量进行复现。
CBOW模型是一个两层结构, CBOW模型没有隐含层, 通过上下文来预测中心词, 并且抛弃了词序信息。
输入层: n个节点,上下文共2m个词的词向量的平均值；
输入层到输出层的连接边:输出词矩阵；
输出层: 个节点。
第i个节点代表中心词是词的概率
首先, 将中心词wt的上下文ct:wt-m, ..., wt-1, wt+1, ...wt+m转成输入词向量xt+j:
图1 CBOW模型图2 TextCNN网络模型
TextCNN 是利用卷积神经网络对文本进行分类的算法[4,5]，2014年由 Yoon Kim在《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》[6]一文中提出。
TextCNN 的核心点在于可以捕获信息的局部相关性，具体到文本分类任务中可以利用CNN来提取句子中类似N-Gram的关键信息，使用不同尺寸的kernel_size来模拟语言模型中的N-Gram，提取句子中的信息。
三、基于主成分分析模型确定影响居民主观感受的主要因素
主成分分析法（PCA)是模式识别中的一个线性监督分析法[7-9]，主要是基于变量协方差矩阵对原始信息进行压缩和提取处理。
PCA 是将多元的信息线性变换（降维、简化、重排）为少数的几个综合信息（主成分），不仅保留了原始数据中的主要信息，而且可以将降维转换后的特征向量线性分类。
首先，将上文确定出的44类关键词作为指标，由于这44类指标都具有三个属性，分别为表现为积极情感的概率，表现为消极情感的概率，情感的极性，为了处理成单属性格式，本文通过下面公式进行数据聚合，将三列属性合并为单特征，公式如下：
求出的 KMO 值为0.915，说明可以采用主成分因子分析法。
同时Bartlett 的球形度检验的显著性值为 0，说明数据的统计显著性非常强。
将44个特征输入，得到主成分分析的解释总方差
提取方法：主成分分析。
根据图3以及表2主成分提取分析表，特征值在第10个主成分开始收敛，而在第10个主
成分的累计贡献率定为 85%，因此选取10个主成分作为特征模型。
初始因子载荷矩阵中的数据除以主成分相对应的特征值开平方根便得到每个主成分中每个
指标所对应的系数，即特征向量。
以每个主成分所对应的特征值占所提取主成分总的特征值之
和的比例作为权重,可得到主成分综合模型，根据主成分综合模型系数排序最终可以得到因子重要性排序如表3所示：
根据表3可以发现，在居民的主观感受中，空气质量、收入水平与高精尖这三个成为重要
性最为突出，是最为影响居民对“和谐宜居”主观感受的关键因素，在因子重要性排名前20的指标可以看出，居民的主观感受更多是切实关系到衣食住行一些指标，例如水质，房价等指标。
因此，影响居民对“和谐宜居”主观感受的关键因素更多是切实关系到居民的生活的因素。
要将北京建设成为和谐宜居之都需要结合民众切实的主观感受。
为有效提高民众对和谐宜
居的主观感受，合理规划北京市城市建设，需要做到以下几个方面：第一，注重城市的生态环
境建设,使城市生态环境均衡、和谐发展,实现低耗能、低污染；第二，在居民意识方面，纠正
居民的发展观念，充分宣传宏观指标的重要性，在照顾到民众的切实利益方面也要考虑到展示
城市软实力的一些指标。
参考文献
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Adaptive Learning Rates for Chinese WordSegmentation and New Word Detection. Proceedings ofACL.253-262. 2012.
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[3] Li J，Jing L, Fu X, et al.Learning distributed wordrepresentation with multi-contextual mixed embedding[J].Knowledge-Based Systems，2016（106）：220-230.
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