基于主成分分析法的江苏酒店能耗评价模型的建(3)

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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