垃圾减量分类分析Word格式.docx
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对问题1的分析：
我们由附件8表5-1给出的数据统计表选取GDP、城市人口、居民人均可支配收入等内在因素指标对城市生活垃圾产量进行预测研究，首先建立基本模型y=b0+b1X1+b2X2+b3X3通过分析统计量R2,F,p,S2的结果以及b的值均在置信区间内，所以得到此模型。
对问题2的分析：
对问题3的分析
三、问题假设
1、假设该数据来源准确可靠，个别数据误差带来的影响忽略不计
2、假设政府部门采集数据完全按照标准执行，即没有伪造，篡改数据的情况
3、假设产生的垃圾能够有效的回收，不存在未知垃圾
4、假设人口产生的平均垃圾基本不变
四、符号说明
为了叙述的方便，我们把题目中所用的变量用下列参数来代替：
参数
所代表的变量
Y：
垃圾清运量
X1：
GDP
X2：
城市人口
X3：
居民人均可支配收入
S
组分含量比例在前期研究与调查中的样本中的相对标准差
T
固定自由度下的实验表值
E
期望显著水平（例如置信区间概率为90%是的显著水平为0.1）
X
表示组分比例的平均值
五、模型的建立与求解
问题1的解决:
由附件8表5-1深圳市2000-2010年城市生活垃圾清运量及其影响因素统计表
1.我们选取选取GDP、城市人口、居民人均可支配收入等内在因素指标对城市生活垃圾产量进行预测研究。
2.求相关系数矩阵。
下表给出了Y、X1、X2、X3这四个变量的简单相关系数矩阵。
从相关系数矩阵可以看出，Y、X2、X3、X4互成正相关。
y
X1
X2
X3
Y
1.0000
0.9648
0.9100
0.7235
0.9560
0.6865
0.7080
0.6865
0.7080
Y对各个变量的散点图
图1
图2
图3
从图1可以发现，随着X1增加，Y的值有比较明显的线性增长趋势，可用线性模拟Y=b0+b1X1+ε（其中ε是随机误差）
（1）
从图2可以发现，随着X2增加，Y的值也仿佛有线性增长趋势，故也用线性模拟
Y=b0+b2X2+ε
（2）
从图3可以发现，随着X3增加，Y的值有非常明显的线性增长趋势，用线性模拟Y=b0+b3X3+ε（3）
综合上面的分析，结合模型
（1）
（2）（3）建立如下的回归模型
Y=b0+b1X1+b2X2+b3X3（4）
（4）式中的X1、X2、X3称为回归变量（自变量），b0+b1X1+b2X2+b3X3是给定GDP（X1）、城市人口（X2）、居民人均可支配收入（X3）垃圾清运量Y的平均值，其中的参数b0、b1、b2、b3称为回归系数。
模型求解直接利用matlab统计工具箱中的regress求解，使用格式为
[b,bint,r,rint,stats]=regress（Y,x,alpha）
b为回归系数，bint为置信区间，r为残差向量Y-bX,rint为r的置信区间，
Alpha（置信水平，默认0.05）
得到模型（4）的回归系数估计值及其置信区间，检验统计量R2,F,p,S2的结果见下表
模型（5）的计算结果
参数估计值
置信区间
b0
204.1432
[-303.4029711.6892]
b1
0.0438
[0.01420.0733]
b2
-0.2429
[-1.05370.5678]
b3
0.0044
[-0.00530.0140]
R2=0.9420F=37.9035P=0.0001
即所求的回归方程为Y=204.1432+0.0438X1-0.2429X2+0.0044X3
模型检验我们利用matlab画出残差分布图如下图示
从图中可以看出有一组数据均在x轴的下方，没有分布在x轴两边，故模型不完善，我们需要对模型进一步假设讨论
b2、b3的置信区间包含零点，即X2、X3对因变量Y的影响不太显著。
下面将试图用X2的二次函数改进它。
问题2的解决：
天景花园相关系数矩阵
可回收物
厨余垃圾
有害垃圾
其它垃圾
总量
1.0000
0.0908
0.1565
-0.5403
-0.2134
0.0908
-0.0020
-0.3755
0.5040
0.1565
-0.0207
0.0518
-0.5403
0.5807
-0.2134
从相关系数矩阵可以看出，可回收物与厨余垃圾、有害垃圾是正相关的；
可回收物与其他垃圾、总量是负相关的；
阳关花园相关系数矩阵：
-0.2470
0.1787
-0.6204
-0.2567
-0.2470
0.2015
-0.2053
0.0088
0.1787
-0.3474
-0.2441
-0.6204
0.8472
-0.2567
从相关系数矩阵可以看出，可回收物与厨余垃圾、其它垃圾是负相关的
问题3的解决：
基础数据分项不够；
颗粒度足够，对于筛网保留率5%的材料而言，可以被认定为与不确定范围以内，必要的样本大小可以进行评估。
如果抽样尺寸太小，不是所有的事件颗粒都能被捕捉到。
只有两种方法可以减少基本误差：
增大样本容量，减小颗粒大小。
厨余垃圾是深圳市生活垃圾的主要组成部分，占生活垃圾总量的50%左右，其次依次为橡塑和纸类，因此应在这些数据的获取中投放更多的成本和精力；
我们采用SWA法来设置少量抽样数据来检测一定区域内减量分类工作的效果，SWA法建议，将垃圾箱的最小体积为45m2来研究。
如果商业垃圾也包含在内的话，就讲最小体积增大到80m2。
如果垃圾成分的标准偏差可以通过前期的研究估计，那么样品含量就可以减低，如果应用SWA理论，需要一台特殊的的交通工具，用于收集与分发垃圾箱。
不过比较简便、底成本的方法是使用普通的垃圾收集交通工具。
当一个母本通过设施分析其中组分的时候，其负载混合分离成为预期的数量。
普通垃圾传输工具的荷载是一个易于管理的母本大小，应用于一些垃圾组分分析理论中，不同的运输工具所承载的重量各不相同，例如，在IEA的综述中，荷载为0.5-12.5公吨，而在瑞典研究者的研究中，是1.5-9公吨（Dahle´
netal.,2007）。
通过对分类样品重量对变动性影响的调查，得出结论，“91kg大小的样品含量易于应用，通常使用较少的类别（少于十个）”。
样品含量最小的分类大小应该是91kg。
在主要组分（塑料、金属、玻璃、无机、生活有害废物）上的变动系数的收敛，发现当聚集样本大小大于300kg时，并且对每个生活垃圾箱进行分开，此时的标准误差为固定常数。
300kg是所给出的可信赖数据中最小的样本重量。
SWA-tool表示将体积为6m3的箱子分成至少六个子样，作为最小的样本。
6m3相当于600kg（以废物密度0.1吨/m3计算）。
为了决定预期分类样本数量n*，利用了一个公式如下：
n*=
式中，s表示组分含量比例在前期研究与调查中的样本中的相对标准差，
t表示固定自由度下的实验表值，
E'
表示期望显著水平（例如置信区间概率为90%是的显著水平为0.1），
x表示组分比例的平均值。
当需要对固体垃圾进行组分分析时，每一个样本需要在抽样的两天之内进行分类，最好是在当天进行。
这是为了避免垃圾中的物理化学变化对样本产生影响（RVF,2005b）。
时间限制具有实际的后果：
大量的垃圾需要被分类，也就意味着需要一个庞大的分类小组的参与。
在一个小的分类小组中，人数大约在3-4人左右，而基于分类种类的数目、子样本的大小、可利用的分类设备，以及人工经验等，在一个整理时序（两天以内）内，人工分类可控制的数量是500-1000kg垃圾
六、模型的评价
七、参考文献
[1]司守奎孙玺菁数学建模算法与应用北京国防工业出版社2011
[2]何晓群多元统计分析（第三版）中国人民大学出版社2012
八、附录
>
ab=load（'
lhmx.txt'
）;
rr=corrcoef（ab）;
ac=zscore（ab）;
y=ac（:
[1:
1]）;
x1=ac（:
[2:
2]）;
x2=ac（:
[3:
3]）;
x3=ac（:
[4:
4]）;
x=ac（:
end]）;
y
y=
-1.4389
-1.2685
-1.2475
-0.2168
0.0071
-0.1331
0.1323
0.6053
0.9414
1.2929
1.3257
[y,x,rint,bint]=regress（y,x,0.05）;
rint
rint=bint=
-0.1868-0.75280.3792
-0.1691-0.77030.4321
-0.4019-0.90330.0994
0.3934-0.11180.8987
0.2961-0.22820.8204
0.1946-0.33400.7233
0.0825-0.50800.6730
0.0858-0.52390.6955
-0.0850-0.63600.4661
0.0200-0.47780.5179
-0.2297-0.49230.0329
bint
rr
rr=
1.00000.96480.91000.7235
0.96481.00000.95600.6865
0.91000.95601.00000.7080
0.72350.68650.70801.0000
天景花园相关性
ab=load（'
tjhy1.txt'
ab
ab=
58.0000110.00000117.0000285.0000
59.0000103.00000134.0000296.0000
60.0000105.00000.5000139.5000305.0000
55.0000110.00000156.0000321.0000
58.0000115.00000157.0000330.0000
64.0000120.00000118.0000302.0000
59.0000115.00000132.0000306.0000
60.000099.00000.1000136.9000296.0000
55.0000105.00000120.0000280.0000
60.0000115.00000128.0000303.0000
58.000099.00000153.0000310.0000
56.0000115.00001.0000134.0000306.0000
60.0000130.00000130.0000320.0000
56.0000110.00000145.0000311.0000
58.000099.00000145.0000302.0000
60.000092.00000147.0000299.0000
50.000096.00000154.0000300.0000
59.000093.00000.2000136.8000289.0000
60.0000114.00000.1000137.9000312.0000
53.0000120.00000152.0000325.0000
61.0000122.00000133.0000316.0000
62.0000109.00002.0000138.0000311.0000
52.0000125.00000149.0000326.0000
63.000099.00000143.0000305.0000
56.000098.00000.2000145.8000300.0000
60.0000121.00000122.0000303.0000
62.0000119.00000.1000117.9000299.0000
64.0000108.00000134.0000306.0000
56.0000125.00000.3000152.7000334.0000
60.0000130.00000111.0000301.0000
63.0000121.00000.5000117.5000302.0000
rr=corrcoef（ab）;
1.00000.09080.1565-0.5403-0.2134
0.09081.0000-0.0020-0.37550.5040
0.1565-0.00201.0000-0.02070.0518
-0.5403-0.3755-0.02071.00000.5807
-0.21340.50400.05180.58071.0000
阳关花园相关性
yghy.txt'
1.0e+003*
0.42200.29900.00111.39992.1220
0.41400.27900.00121.44982.1440
0.41800.28800.00101.40402.1110
0.44000.30100.00121.33982.0820
0.45000.29200.00051.35652.0990
0.42400.27600.00061.43142.1320
0.39600.282001.46602.1440
0.40800.29900.00091.44412.1520
0.39800.30600.00101.38502.0900
0.41800.30100.00111.36592.0860
0.42200.30000.00051.38752.1100
0.43800.28800.00061.36142.0880
0.40200.28000.00081.43922.1220
0.44600.27900.00021.41682.1420
0.40800.29000.00101.43102.1300
0.41400.30800.00161.39242.1160
0.39200.31000.00111.41692.1200
0.42200.28000.00101.38702.0900
0.43400.29200.00181.37122.0990
0.44000.29900.00161.37942.1200
0.41000.27900.00101.42802.1180
0.41800.30100.00051.42052.1400
0.39600.30500.00081.45022.1520
0.41600.31000.00071.37032.0970
0.41000.28800.00111.37792.0770
0.42400.27600.00101.36502.0660
0.40600.29000.00111.41292.1100
0.43600.28600.00131.40672.1300
0.37800.30300.00031.44172.1230
0.42000.30600.00131.40572.1330
1.0000-0.24700.1787-0.6204-0.2567
-0.24701.00000.2015-0.20530.0088
0.17870.20151.0000-0.3474-0.2441
-0.6204-0.2053-0.34741.00000.8472
-0.25670.0088-0.24410.84721.0000
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