基于主成分分析和模糊数学的黄河小浪底水质监测与评价.pptx
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汇报人:目录PARTONEPARTTWO黄河小浪底地理位置水质监测的意义传统水质监测方法的局限性主成分分析和模糊数学在水质监测中的应用PARTTHREE主成分分析的原理主成分的确定与解释基于主成分分析的水质监测流程主成分分析在水质监测中的优势与局限性PARTFOUR模糊数学的原理模糊集合与隶属函数基于模糊数学的水质评价方法模糊数学在水质评价中的优势与局限性PARTFIVE数据来源与预处理基于主成分分析的水质监测结果基于模糊数学的水质评价结果实证研究的结论与建议PARTSIX不断改进水质监测技术与方法加强跨
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基于主成分分析的水质评价方法随着社会经济的快速发展,水资源已经成为全球所面临的一个严峻问题。在现代社会中,水质评价是非常重要的,因为水是构成我们身体的大约70%。通过对水质评价的分析,我们可以有效地保障水质安全,维护人民的健康。主成分分析(PCA)是一种多元统计学方法,可以使用较少的变量来描述复杂的相关性和变异性,从而更好地理解数据。PCA最初是由卡尔·皮尔逊于1901年提出的,用于分析线性相关性,并缩小数据集的维数。PCA是通过将原始数据转换为新的、相关的变量来确定数据的主要成分。它的基本思想是,将原始
基于主成分和地统计的太湖水质分析.pdf
第卷第期Vol.33No.12F第12F33期12F2010年12月EnvironmentalScience&TechnologyDec.2010基于主成分和地统计的太湖水质分析王艳红,王桂玲(解放军理工大学气象学院,江苏南京211101)摘要:以太湖为试验区,对其2007年33个观测点的10项水质参数进行了主成分分析,第一主成分主要反映了水体的富营养化程度及有机污染;第二主成分代表了太湖的理化特征;第三主成分反映了太湖的物理特征和微生物特性。根据第一主成分,结合地统计对太湖水质进行评价。评价结果表明太湖
基于主成分分析的南流江水质评价.docx
基于主成分分析的南流江水质评价基于主成分分析的南流江水质评价摘要:水质评价是保护水资源、维护生态环境的重要手段之一。主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)是一种多变量统计方法,可用于水质评价的分析和处理。本文以南流江水质评价为例,通过PCA方法对南流江的水质数据进行分析,得出了水质评价的结果,并提出了相应的改善措施。1.引言水质是水体中所含的各种物质质量及其分布范围的总和,是水体对人类生产生活所需的指标。南流江是一个重要的河流,其水质状况对于该地区的经济发展和环境影响至
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基于主成分分析的原水水质模糊综合评价基于主成分分析的原水水质模糊综合评价(精选8篇),下面是小编收集整理的基于主成分分析的原水水质模糊综合评价,仅供参考,希望能够帮助到大家。篇1:基于主成分分析的原水水质模糊综合评价基于主成分分析的原水水质模糊综合评价摘要:以西安市某地表水厂原水水质监测资料为研究对象,采用主成分分析法筛选出化学需氧量、高锰酸盐指数、氨氮、总氮和总磷为主要评价因子,通过模糊评价法对原水水质状况进行了评价.结果表明:该地表水厂原水水质为Ⅰ类,水质状况良好,但总氮略有超标,可能成为未来影响水厂