深圳杯數(shù)學(xué)建模c題論文-wenkub
2023-04-22 02:53:42 本頁面
【正文】 ..000aResidual.00027.000Total31a. Predictors: (Constant), F5, F4, F3, F2b. Dependent Variable: F6CoefficientsaModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.BStd. ErrorBeta1(Constant).000..F2.000.191..F3.000.362..F4.000.001..F5.000.446..a. Dependent Variable: F6FACTOR1/3,2/5,2/7,1/2,1,13/20,2。參考文獻(xiàn)[1]姜啟源，謝金星. 數(shù)學(xué)模型 . 高等教育出版社 , [2]徐映梅. 市場分析方法 .中國財經(jīng)經(jīng)濟(jì)出版社 , [3]王維國. 預(yù)測與決策 .中國財經(jīng)經(jīng)濟(jì)出版社 , [4]葛軍，葛倫應(yīng). 層次分析法確定水質(zhì)指標(biāo)權(quán)重. 當(dāng)代建筑，[5]李子奈，,附錄用MATLAB程序做層次分析法A=[1,6/5,6/5,3/2,3,2,6。深圳常住人口增長率快于全國（%），由模型知常住人口每增加一萬人，況且也應(yīng)考慮深圳環(huán)境最大承受力。由第一問建立的層次分析模型知社會因素在垃圾減量分類活動中占很大權(quán)重（大于50%），同時，經(jīng)分析天景花園垃圾減量活動中教育、監(jiān)督、激勵力度大并且取得良好效果。此模型還可以推廣運(yùn)用到商品銷售額的預(yù)測，未來經(jīng)濟(jì)發(fā)展的趨勢走向，能夠較好地從多個方面來把握總體，將預(yù)測總量達(dá)到最大化。 6. 模型的評價與推廣在對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理的過程中，針對不同的模型需求對數(shù)據(jù)進(jìn)行了不同的處理：例如數(shù)據(jù)的歸一化處理，在應(yīng)用層次分析法對小區(qū)垃圾質(zhì)量進(jìn)行綜合評價時采用組合權(quán)重進(jìn)行評價，取得了較好的效果；在對綜合評價結(jié)果進(jìn)行分析時，采用多元回歸分析方法對結(jié)果進(jìn)行分析，對多項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行比較，達(dá)到了較好的效果；對于權(quán)重的確定，一般大多都是由專家憑經(jīng)驗(yàn)給出，人為干擾較為嚴(yán)重，導(dǎo)致評判結(jié)果與實(shí)際情況的出入，本文在評價中采用層次分析法來確定權(quán)重，較為客觀真實(shí)地得出了各評價指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，因此所得出的結(jié)果相對更加真實(shí)準(zhǔn)確。Prob(Fstatistic)由上表得出回歸方程：因?yàn)?，顯然可知回歸方程線性顯著。FstatisticDurbinWatson statSchwarz criterionLog likelihoodAkaike info criterionSum squared resid. dependent var. of regressionMean dependent varAdjusted RsquaredCX9X10X11Rsquared 問題四通過第一二問基于我們上述所建的模型，可以看出所占比重最大的是社會因素，由于個體因素的主觀能動性比較大，深圳市流動人口多、不可控因素較多，通過量化分析的結(jié)果不一定準(zhǔn)確，而能直接影響推進(jìn)減量分類工作的關(guān)鍵是社會因素，政府能直接干預(yù)的也就是社會因素。 %，占總量的比例較大。同時，分析附件中試點(diǎn)小區(qū)垃圾激勵措施得知激勵措施中包含：補(bǔ)貼、獎金、榮譽(yù)等，可見上述結(jié)果也比較符合現(xiàn)實(shí)意義。 查閱相關(guān)資料得到相關(guān)系數(shù)與相關(guān)性的關(guān)系，見表2：表2 相關(guān)系數(shù)與相關(guān)性的關(guān)系相關(guān)性負(fù)值正值不相關(guān)~~低相關(guān)~~中等相關(guān)~~顯著相關(guān)~~相關(guān)系數(shù)的取值范圍（1~1），當(dāng)取1時兩個指標(biāo)之間具有完全正相關(guān)，當(dāng)取1時兩個指標(biāo)之間具有完全負(fù)相關(guān)，當(dāng)取0時兩個指標(biāo)之間沒有相關(guān)關(guān)系。由第三層的成對比較矩陣計算出權(quán)向量，最大特征根和一致性指標(biāo),結(jié)果列入表1：表1 1 2 3 4 5 6 7 2/3 4/5 1/5 1/4 3/4 2/3 4/5 1/3 1/5 4/5 3/4 1/4 1/3 1/5 2 2 2 2 2 2 2 0 0 0 0 0 0 0 因?yàn)殡A的正互反陣總是一致陣，所以當(dāng)時，即均可通過一致性檢驗(yàn)，求得的組合權(quán)重的值為：同理求得的組合權(quán)重為進(jìn)行組合一致性檢驗(yàn)，定義第三層對第一層的組合一致性比率為：因此組合一致性檢驗(yàn)通過。 模型的建立與求解 問題一垃圾減量分類活動是人類社會對自身垃圾產(chǎn)生系統(tǒng)的一個干預(yù)性工程。問題二對小區(qū)的可回收物、廚余垃圾，有害垃圾以及其他垃圾這四類垃圾的相關(guān)性進(jìn)行分析，并用SPSS軟件分析兩個小區(qū)各類垃圾之間的相關(guān)性；最終可以得出各項(xiàng)激勵措施與減量分類效果存在什么相關(guān)性。根據(jù)減量分類模型的研究結(jié)果，分析深圳現(xiàn)有垃圾減量分類督導(dǎo)過程中，目前統(tǒng)計的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分項(xiàng)及顆粒度是否足夠，指出應(yīng)在哪些數(shù)據(jù)的獲取中投放更多的成本和精力，在減量分類模式大面積推廣時，選擇合適的抽樣模型得到合理的數(shù)據(jù)來檢測一定區(qū)域內(nèi)減量分類工作的效果。僅靠填埋、焚燒等技術(shù)不能持久地解決問題，必須與減量化、無害化、回收利用等措施結(jié)合起來，才是標(biāo)本兼治、經(jīng)濟(jì)持久的方法。通過分析附件8中的資料得出深圳市較其他城市混合類垃圾所占比例大，所以基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分項(xiàng)不足夠；，顆粒徑已經(jīng)足夠；廚余垃圾含水率所占比例最高，因此對廚余垃圾數(shù)據(jù)的收集應(yīng)該投放更多的精力和成本；設(shè)置少量抽樣數(shù)據(jù)檢測減量分類效果時，主要運(yùn)用了分層隨機(jī)抽樣模型。根據(jù)題意共設(shè)七個不同的因素，利用“層次分析法”建立矩陣并進(jìn)一步計算最大特征值的權(quán)重，通過計算并比較他們組合權(quán)向量大小得出天景花園的垃圾減量處理效果要好于陽光家園。如有違反競賽規(guī)則的行為，我們將受到嚴(yán)肅處理。2013年“深圳杯”數(shù)學(xué)建模夏令營承 諾 書我們仔細(xì)閱讀了中國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽的競賽規(guī)則.我們完全明白，在競賽開始后參賽隊(duì)員不能以任何方
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