摘要:共享单车在美国的发展速度很快,建立模型对其给城市造成的影响进行分析是非常关键的,有利于相关部门采取措施对其进行管控。该文建立主成分分析模型,选取了道路负荷、人均交通成本、公共交通覆盖率、人均gdp、每千美元的能源消耗量、co2排放量、颗粒污染程度、人均能源使用量、人口密度等指标来对共享单车对于城市的影响进行评价。由主成分的系数得出,人均gdp、每千美元的能源消耗量、人均单车数量对其的影响相对较大一些。关键词:共享单车主成分分析影响模型中图分类号:g64文献标识码:a文章编号:1672-3791(2019)03(b)-0213-021问题分析该文建立主成分分析模型,选取了道路负荷、人均交通成本、公共交通覆盖率、人均gdp、每千美元的能源消耗量、co2排放量、颗粒污染程度、人均能源使用量、人口密度、人口增长、人均单车数量等指标来对于共享单车对于城市的影响进行评价。2模型的建立与求解2.1主成分分析法的步骤(1)对原始数据进行标准化处理。假设进行主成分分析的指标变量有m个:1,2,...,m,共有n个评价对象,第i个评价对象的第j个指标的取值为ij。将各指标值ij转换成标准化指标ij,则:(2)计算相关系数矩阵r。相关系数矩阵:(3)计算特征值和特征向量。计算相关系数矩阵r的特征值λ1≥λ2≥…≥λm≥0,及对应的特征向量u1,u2,...,um,其中uj=(u1j,u2j,...,unj)t,由特征向量组成m个新的指标变量:(4)选择p(p≤m)个主成分,计算综合评价值。计算特征值λj(j=1,1,...,m)的信息贡献率和累积贡献率。称为yi主成分的信息贡献率;称为主成分y1,y2,...,yp的累积贡献率,当p=0.85,0.90,0.95接近于1时,则选择前p个指标变量y1,y2,...,yp作为p个主成分,代替原来m个指标变量,从而可对p个主成分进行综合分析。z为影响指数,表示影响状况的综合评价值,即:2.2模型的求解以2016年的数据为例,我们选取5个主成分即令p=5。利用matlab软件对11个评价指标进行主成分分析,相关系数矩阵的前几个特征根及其贡献率。从表1可以看出,前4个特征根的累计贡献率就达到85%以上,主成分分析效果很好。下面我们选取,5个主成分(累计贡献率就达到92%)进行综合评价。从主成分的系数可以看出第一主成分主要反映了人均gdp、人口密度、公共交通覆盖率、人均交通成本的信息;第二主成分主要反映了人均gdp、每千美元的能源消耗量、co2排放量、人口增长、人口密度;第三主成分主要反映了人均gdp、每千美元的能源消耗量、人均单车数量、人均交通成本;第四主成分主要反映了道路负荷、每千美元的能源消耗量、颗粒污染程度、co2排放量;第五主成分主要反映了人均能源使用量和颗粒污染程度。综上可以看出人均gdp、每千美元的能源消耗量、人均单车数量的影响相对较大一些。把各节点的原始11个指标的标准化数据代入5个主成分的表达式,就可以得到各地区的5个主成分值。即:分别以5個主成分的贡献率为权重,构建主成分综合评价模型,其主成分权重分别为0.4747、0.2000、0.1152、0.0670、0.0635。3模型评价与推广对节点选取,如果允许,可以选取全球二百多的国家作为节点,这样数据比较完整而且考虑很全面。对因素的选取同样也可以多选一些,争取共享单车指数能包含所有方面的影响。该模型不仅可以用于生态模型的评价和预测,还可以用于人际关系的分析和天体物理方面的分析。参考文献[1]张英.共治才能更好共享[n].陕西日报,2018-12-01(7).[2]流年.十字路口上的共享单车[j].互联网周刊,2018(22):20-21.①作者简介:刘云帆(1998—),男,汉族,山东滨州人,本科在读,研究方向:电力系统。转载注明来源:
共享单车对于城市的影响模型
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