基于主成分分析法的江苏酒店能耗评价模型的建(3)

发布时间:2021-06-05

商业经济第2012年第9期SHANGYEJINGJINo.9,2012

2.求标准化后数据的相关矩阵

经标准化处理后,数据的相关矩阵为:R=(rij)p×p=X’X经过运算,得表4。

表4相关矩阵

6.计算主成分得分

以各主成分对原指标的相关系数为权,将各主成分表示为原指标的线性组合,即可得主成分得分。利用R语言计算得出8家酒店主成分得分,并按升序排列,得表7。

表7中的综合得分的正负反映酒店能耗与平均水平的相对位置,以零为平均水平,得分为正,表示处于平均水平之上,得分为负,则说明处于平均水平之下。由于指标是负向指标,所以得分越少,表示该酒店能耗水平越低。

3.求相关矩阵的特征值和特征向量

通常用雅可比法(Jacobi)求出相关矩阵R的特征值λi(i=1,2,∧,p),并使其按大小顺序排列,即λ1≥λ2≥∧,≥λp≥0;然后分别求出对应于特征值λi的特征向量。

运算结果如表5、表6所示。

4.根据特征值计算主成分贡献率与累积贡献率

五、结论与分析

(一)结论

由表6可以得出:“总能源费/建筑面积”、“总能耗/建筑面积”和“总能源费/营收入”这3个指标对能耗均有正向拉动作用,它们在第1主成分中的特征值的大小相当,所以不可以只用其中某1个指标对酒店能耗进行评价,需要进行综合考虑,这与大部分文献的观点是相符。所以,本次研究用主成分析法对酒店能耗进行分析与评价,是必要的,也是完全可行的。

贡献率为

累计贡献率为

求得各主成分的贡献率、累积贡献率,如表5所示。表5主成分的特征值、贡献率和累积贡献率

课题组将评价结果反馈给酒店业专家,他们基本同意主成分分析法得出的结论,这从实际反映了本次研究成果的正确性。

(二)节能减排成功案例分析

H1酒店经过主成分分析法计算,其能耗水平为8个样本酒店中最优,该酒店位于某旅游度假区,为五星级度假型商务酒店,自2005年五星挂牌以来,硬件设施、运营优质的服务,受到了社会各界的高度赞誉,在省内管理、

外有着良好的市场形象。同时,能源管理工作也取得了较

表6主成分的特征向量

好的成绩,连续几年来,能源费用均控制在营业额的6%左右。H1酒店在经营管理过程中,一直将控制能源费用作为一个重要管理课题,通过多年的经验积累及持续改进改良,在保证工程设施设备正常运行和确保客人享受方便、安全、有效的基础上,最大限度地节能降耗,舒适、

创造了明显的经济效益。经过课题组对H1酒店节能减排成功案例的分析,总结出其能成功降低能耗的措施和经验:

1.硬件建设

⑴建筑体形及结构。该酒店为集中式多层建筑,并将重要机房安排在酒店中部地下室,各能源输送管线呈星型分布至各经营点;集中建筑可有效降低建筑体形系数,减少能源的损耗,机房处于中心位置可有效减少能源输送过程的损耗;考虑到当地的冬季主导风向为西北风向,酒店南侧设主出入口,西南侧设后勤入口,避开冬季冷风的贯穿。酒店的门窗采用了气密性较好的优质铝合金中空隔热窗,屋顶增加内贴岩棉板保温;且最终外墙确定为米白色外墙涂料,屋顶外涂浅蓝色防水涂料,以增加夏季热量反射。

因酒店地处旅游度假区,经营上必须考虑窗户的采景,故设计为落地玻璃窗,这一点在节能降耗上是不利的,经与设计方沟通,

最终确定为观光阳台方式的外遮阳

5.确定主成分

主成分分析可以得到p个主成分,令C1,C2,…,Cp为p个主成分,由于各个主成分的方差是递减的,包含的信息量也是递减的,实际分析时,一般不是选取p个主成分,而是根据各个主成分累计贡献率的大小选取前k个主成分,一般取累积贡献率达85-95%的特征值所对应的第1、第2,…第k(k≤p)个主成分。从表5中可以看到,第1个主成分的累积贡献率已经达到88.36%,所以,可以直接选用第1主成分作为主成分。

表7各酒店能耗的主成分得分及排名

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