专利名称：基于多变量的绞吸式挖泥船能耗参量的主成分分析方法
技术领域：
本发明涉及一种基于多变量的绞吸式挖泥船能耗参量的主成分分析方法，属于疏浚工程领域。
背景技术：
在实际问题中，人们设计调查表或通过做实验收集到大量(指标)的数据，以便进行分析寻找规律。多变量、大样本无疑会为科学研究提供丰富的信息，但也在一定程度上数据采集的工作量，更重要的是在大多数情况下，许多变量之间存在的相关性增加了问题分析的复杂性。因此需要找到一个合理的方法，在减少分析变量的同时，尽量减少原变量包含信息的损失，对所收集的资料做全面的分析。主成分分析就是这样一种方法，它可以在众多变量中，找出少数几个综合性变量，来反映原来变量所反映的主要信息，使问题简化。主成分的作用在于:①能降低所研究的数据空间的维数可以用于分析筛选回归变量，构造回归模型；③可以用于综合评价；④可以对变量进行分类。主成分分析(Principal Component Analysis, PCA),将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法。又称主分量分析。在实际课题中，为了全面分析问题，往往提出很多与此有关的变量(或因素)，因为每个变量都在不同程度上反映这个课题的某些信息。主成分分析首先是由K.皮尔森对非随机变量引入的，尔后H.霍特林将此方法推广到随机向量的情形。信息的大小通常用离差平方和或方差来衡量。在用统计分析方法研究多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。主成分分析是对于原先提出的所有变量，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。绞吸式挖泥船具有广泛适应性，然其工作时耗油量相当大。为了达到高效率、高产量、低能耗的目的，对挖泥船进行能耗与产量优化具有重要意义。但其中涉及到众多参数变量，且多个变量之间常常存在一定的相关性。这势必增加了分析问题的复杂性。
发明内容
发明目的:为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种基于多变量的绞吸式挖泥船能耗参量的主成分分析方法，对绞吸式挖泥船上众多的变量进行分析计算，使之能通过降维的作用减少变量的个数，分析起来更够更加清晰明了。技术方案:一种基于多变量的绞吸式挖泥船能耗参量的主成分分析方法，包括以下步骤，步骤(I):收集绞吸式挖泥船参数变量的数据资料，确定P个分析变量，列出样本矩阵；其中，P为正整数；步骤(2):对样本矩阵进行标准化处理；
步骤(3):对标准化处理后的样本矩阵计算相关系数矩阵；步骤(4):计算相关系数矩阵特征值及相应的特征向量，并将分析变量按特征值的大小排序；步骤(5):计算分析变量的贡献率及累计贡献率；步骤(6):确定主成分个数；步骤(7 ):将标准化处理后的样本矩阵数据带入各主成分表达式，分别计算出主成分的得分。所述步骤(I)中的分析变量包括:泥浆流速V、泥浆浓度C、吸泥管长度1、排泥管长度L、泥管内侧直径D、吸泥高度Z、绞刀速度V、砂粒粒径d。所述步骤(I)具体是指:收集绞吸式挖泥船参数变量的数据资料，确定p=8个分析变量；如表I所示:
权利要求
1.一种基于多变量的绞吸式挖泥船能耗参量的主成分分析方法，包括以下步骤， 步骤(I):收集绞吸式挖泥船参数变量的数据资料，确定P个分析变量，列出样本矩阵；其中，P为正整数； 步骤(2):对样本矩阵进行标准化处理； 步骤(3):对标准化处理后的样本矩阵计算相关系数矩阵； 步骤(4):计算相关系数矩阵特征值及相应的特征向量，并将分析变量按特征值的大小排序； 步骤(5):计算分析变量的贡献率及累计贡献率； 步骤(6):确定主成分个数； 步骤(7):将标准化处理后的样本矩阵数据带入各主成分表达式，分别计算出主成分的得分。
2.根据权利要求1所述的基于多变量的绞吸式挖泥船能耗参量的主成分分析方法，其特征在于:所述步骤(I)中的分析变量包括:泥浆流速V、泥浆浓度C、吸泥管长度1、排泥管长度L、泥管内侧直径D、吸泥高度Z、绞刀速度V、砂粒粒径d。
3.根据权利要求1所述的基于多变量的绞吸式挖泥船能耗参量的主成分分析方法，其特征在于:所述步骤(I)具体是指:收集绞吸式挖泥船参数变量的数据资料，确定p=8个分析变量；如表I所示:
4.根据权利要求3所述的基于多变量的绞吸式挖泥船能耗参量的主成分分析方法，其特征在于:所述步骤(2)具体是指:①计算样本矩阵X的均值和协方差，其中，均值
5.根据权利要求4所述的基于多变量的绞吸式挖泥船能耗参量的主成分分析方法，其特征在于:所述步骤(3)具体是指:对标准化处理后的样本矩阵计算相关系数矩阵R:
6.根据权利要求5所述的基于多变量的绞吸式挖泥船能耗参量的主成分分析方法，其特征在于:所述步骤(4)具体是指:计算相关系数矩阵R的特征值λ i及相应的特征向量ai，并将分析变量按特征值λ i的大小排序(i=l, 2，3，…，8)。
7.根据权利要求6所述的基于多变量的绞吸式挖泥船能耗参量的主成分分析方法，其特征在于:所述步骤(5)具体是指:计算分析变量的贡献率及累计贡献率， ①贡献率的计算:
8.根据权利要求7所述的基于多变量的绞吸式挖泥船能耗参量的主成分分析方法，其特征在于:所述步骤(6)具体是指:确定主成分个数，取累计贡献率> 80%的前几个分析变量为主成分,并对主成分附以相应的实际含义。
9.根据权利要求8所述的基于多变量的绞吸式挖泥船能耗参量的主成分分析方法，其特征在于:所述步骤(7)具体是指:将标准化处理后的样本矩阵数据带入各主成分表达式
全文摘要
本发明公开了一种基于多变量的绞吸式挖泥船能耗参量的主成分分析方法，采取一种数学降维的方法，设法将多个变量中综合为少数几个代表性变量，既能够代表原始变量的绝大多数信息，又互不相关，并且在新的综合变量基础上，可以进一步的统计分析，为后来的能耗与产量的平衡优化研究打下理论基础，达到高效率、高产量、低能耗的目的，对挖泥船进行能耗与产量优化具有重要意义。
文档编号G06F19/00GK103093090SQ20131001092
公开日2013年5月8日 申请日期2013年1月11日 优先权日2013年1月11日
发明者周玉刚, 许焕敏, 周丰, 宋海峰, 穆乃超 申请人:河海大学常州校区