【正文】 、商場(chǎng)、居民小區(qū)等公共區(qū)域應(yīng)按照標(biāo)準(zhǔn)配置可回收物儲(chǔ)存設(shè)施。 2 多元線性回歸分析對(duì)上述模型進(jìn)行修正，更符合實(shí)際情況。 [8] 李德宜，李明，數(shù)學(xué) 建模，北京：科學(xué)出版社， 2020。 附錄 描述統(tǒng)計(jì)量 N 極小值 極大值 均值 標(biāo)準(zhǔn)差 日期 61 1 61 24 可回收物 61 廚余垃圾 61 有害垃圾 61 .00 .9492 .37843 其他垃圾 61 總量 61 有效的 N （列表狀態(tài)） 61 相關(guān)性 可回收物 廚余垃圾 有害垃圾 其他垃圾 總量 可回收物 Pearson 相關(guān)性 1 .207 ** 顯著性（雙側(cè)） .399 .110 .000 .390 N 61 61 61 61 61 廚余垃圾 Pearson 相關(guān)性 1 .187 .012 顯著性（雙側(cè)） .399 .148 .074 .924 N 61 61 61 61 61 有害垃圾 Pearson 相關(guān)性 .207 .187 1 ** 顯著性（雙側(cè)） .110 .148 .008 .110 N 61 61 61 61 61 其他垃圾 Pearson 相關(guān)性 ** ** 1 .790** 顯著性（雙側(cè)） .000 .074 .008 .000 N 61 61 61 61 61 總量 Pearson 相關(guān)性 .012 .790** 1 顯著性（雙側(cè)） .390 .924 .110 .000 N 61 61 61 61 61 *. 在 水平（雙側(cè)）上顯著相關(guān)。 y=[219 221 325 347 333 360 407 441 476 479 458]39。 b,bint,stats。 x5=[ ]39。 [14]（美）邁斯特（ ），（美）霍華德（ Howard .） ,（美）威廉（ .）， MATLABamp。 [6] 史峰，王輝，郁磊，胡斐， MATLAB 智能算法 30 個(gè)案例分析，北京：北京航空航天大學(xué)出版社， 2020。希望我們 的建議對(duì)市政府的垃圾減量分類工作有一定幫助。 (二 )確定垃圾分類方法 居民小區(qū)垃圾一般可分為可回收物、廚余垃圾、有害垃圾及其它垃圾四類；酒樓、賓館、飯?zhí)?等餐飲場(chǎng)所的垃圾一般可分為可回收物、廚余垃圾、其他垃圾三類；機(jī)場(chǎng)、碼頭、火車站、公交站、公園、旅游景區(qū)、加油站等公共場(chǎng)所的垃圾一般可 分為可回收物、其他垃圾兩類；政府機(jī)關(guān)、企事業(yè)單位辦公區(qū)域、學(xué)校等場(chǎng)所的垃圾一般可分為可回收物、其他垃圾兩類，大型辦公區(qū)的可回收物可進(jìn)一步細(xì)分為紙張類、飲料瓶罐類、塑料類。 完善機(jī)制，注重長(zhǎng)效。 以點(diǎn)帶面，逐步推廣。為了減少抽樣數(shù)據(jù)來(lái)檢測(cè)一定區(qū)域內(nèi)減量分類工作的效果，進(jìn)行分析后，決定新的抽樣方案。所以政府在基礎(chǔ)分類制定的過(guò)程中，應(yīng)該基于較為龐大的數(shù)據(jù)源，結(jié)合居民和垃圾處理難度兩方面的因素，制定明確的相關(guān)基礎(chǔ)分類，頒布相關(guān)的行為準(zhǔn)則和法規(guī)制度。 的模型的建立與求解 統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分項(xiàng)及顆粒度 根據(jù)國(guó)家發(fā)布的 《生活垃圾采樣和物理分析方法（ CJ/T3132020）》，深圳市在垃圾減量分類督導(dǎo)過(guò)程中，將顆粒度按照國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)行設(shè)定，見(jiàn)表 1： 表 八： 生活垃圾量最小采樣量 生活垃圾最大粒徑mm 最小采樣量 /kg 主要使用范圍 分類生活垃圾 混合生活垃圾 120 50 200 產(chǎn)生源生活垃圾、生活垃圾篩上物 30 10 30 生活垃圾篩下物、餐廚垃圾等 19 10 1 堆肥產(chǎn)品、焚燒灰渣等 3 最大粒徑指篩余量為 10%時(shí)的篩孔尺寸。 而其他垃圾與廚余垃圾、可回收垃圾、有害垃圾都呈負(fù)相關(guān)說(shuō)明其他垃圾中含有很多廚余垃圾、可回收垃圾、有害垃圾而沒(méi)有歸于其中，表明現(xiàn)今分類標(biāo)準(zhǔn)尚且不夠明確。相關(guān)性的元素之間需要存在一定的聯(lián)系或者概率才可以進(jìn)行相關(guān)性分析，相關(guān)性不等于因果性，也不是簡(jiǎn)單的個(gè)性化。 可以用多元 線性 回歸模型，首先建立生活垃圾清運(yùn)量分別與各因素的 線性回歸方程，然后根據(jù)上述分析，建立減量分類模型的形式如下： 1 1 1 1 1 1 1( 1 ) ( 2) ( 3 ) ( 4) ( 5 ) ( 6) ( 7 )T C C E C B C N C M C D C G? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 其中 1T 、 1E 、 1B 、 1N 、 1M 、 1D 、 1G 分別表示生活垃圾清運(yùn)總量、政府教育支出、深圳市發(fā)展水平、人均 GDP 值、人口總數(shù)、戶籍人口與非戶籍人口比、每戶人口 。上面的分解中利用了正規(guī)方程組。通過(guò)六個(gè) 量化指標(biāo)建立多元線性回歸模型。 IV 動(dòng)態(tài)性原則：這些指標(biāo)不能僅僅考慮現(xiàn)狀，還要注意它們的歷史和今后的發(fā)展態(tài)勢(shì)，用動(dòng)態(tài)的思想來(lái)探索它們的規(guī)律。 五． 模型的建立與求解 問(wèn)題一的模型的建立與求解 主成分綜合模型 (1)模型準(zhǔn)備 在對(duì)深圳市進(jìn)行垃圾減量分類工作中， 涉及較多較復(fù)雜的因素， 需要精簡(jiǎn)指標(biāo)同時(shí)又能較好的 全面反映原信息量，用主成分分析得已實(shí)現(xiàn)。在體重所給的社會(huì)因素和個(gè)人因素中包含很多指標(biāo)，在進(jìn)行建模時(shí)，為了選取合理的指標(biāo)進(jìn)行建模，首先進(jìn)行主成分分析，得出影響因素的重要性排序，得出量化模型描述減量分類過(guò)程。請(qǐng)你基于這些資料和自己收集的其他資料，研究以下幾個(gè)問(wèn)題： 分析附件有關(guān)資料并結(jié)合你自己的經(jīng)歷和生活觀察，考慮各項(xiàng)教育、督導(dǎo)、激勵(lì)措施對(duì)居民家庭垃圾減量分類結(jié)果的影響，構(gòu)建量化模型描述深圳天景花園、陽(yáng)光家 園垃圾減量分類過(guò)程，模型應(yīng)能以量化參數(shù)描述社會(huì)因素（如各項(xiàng)教育、督導(dǎo)、激勵(lì)措施等）以及個(gè)體因素（如家庭收入水平、家庭結(jié)構(gòu)、戶籍類型、生活習(xí)慣等），并在后續(xù)的進(jìn)一步研究過(guò)程中通過(guò)調(diào)整相關(guān)參數(shù)來(lái)修正模型。僅靠填埋、焚燒等技術(shù)不能持久地解決問(wèn)題，必須與減量化、無(wú)害化、回收利用等措施結(jié)合起來(lái)，才是標(biāo)本兼治、經(jīng)濟(jì)持久的方法。為了檢驗(yàn)四類垃圾分類的相關(guān)性，首先檢驗(yàn)各類垃圾數(shù)量的方差效果，是否存在波動(dòng)性。1 垃圾減量分類活動(dòng)中社會(huì)及個(gè)體因素的量化分析 摘要 問(wèn)題一要求構(gòu)建量化模型描述深圳天景花園、陽(yáng)光家園垃圾減量分類過(guò)程，同時(shí)對(duì)模型提出了在后續(xù)的進(jìn)一步研究過(guò)程中通過(guò)調(diào)整相關(guān)系數(shù)來(lái)修正模型。 問(wèn)題二要求分析試點(diǎn)小區(qū)四類垃圾組分本身的數(shù)量存在的相關(guān)性與各項(xiàng)激勵(lì)措施與減量分類效果存在的相關(guān)性。隨著城鎮(zhèn)化進(jìn)程加快和人們生活水平提高、生活方式轉(zhuǎn)變，城市生活垃圾處理正在成為一個(gè)挑戰(zhàn)性的難題。其中有深圳在對(duì)比我國(guó)臺(tái)灣地區(qū)相關(guān)情況后的自身問(wèn)題反思總結(jié)，以及采用不同方案的天景花園和陽(yáng)光家園兩個(gè)試點(diǎn)小區(qū)的實(shí)際數(shù)據(jù)記錄。 三． 符號(hào)說(shuō)明 123456::::::::ij i jr X XXXX G D PXXXm?與 的 相 關(guān) 系 數(shù)政 府 教 育 支 出深 圳 市 發(fā) 展 水 平人 均人 口 總 數(shù)戶 籍 人 口 與 非 戶 籍 人 口 比每 戶 人 口 比： 各 影 響 因 子 的 特 征 值主 因 子 個(gè) 數(shù) 四． 問(wèn)題分析 問(wèn)題一要求構(gòu)建量化模型描述深圳天景花園、陽(yáng)光家園垃圾減量分類，同時(shí)對(duì)模型提出了在后續(xù)的進(jìn)一步研究過(guò)程中通過(guò)調(diào)整相關(guān)系數(shù)來(lái)修正模型。并通過(guò)預(yù)測(cè)結(jié)果，對(duì)深圳市政府提供一份建議書(shū)，通過(guò)模型解析建議政府加強(qiáng)垃圾分類的推力度并增加與垃圾分類宣傳推廣的投入。 III 系統(tǒng)性原則：這是關(guān)于全社會(huì)的一個(gè)復(fù)雜大 系統(tǒng)，在設(shè)置指標(biāo)體系時(shí)，應(yīng)遵守整體優(yōu)化和整體結(jié)構(gòu)有序原則。得到 主成分綜合模型 如下： 1 2 3 4 5 60 . 5 5 6 X 0 . 1 5 8 X 0 . 1 5 2 X 0 . 1 5 5 X 0 . 1 3 7 X 0 . 1 7 5 XF ? ? ? ? ? ? 多元回歸模型 一、模型的準(zhǔn)備 (1)模型的確定 本題中 社會(huì)因素和個(gè)人因素中在垃圾減量分 類工作中是主導(dǎo)因素，可通過(guò)量化指標(biāo)進(jìn)行具體分析； 對(duì)社會(huì)因素及個(gè)人因素分別進(jìn)行量化， 確定六個(gè)量化指標(biāo)即政府教育支出，深圳 GDP 值，人均 GDP 值，人口總數(shù)，戶籍人口與非戶籍人口比例，家庭平均人口數(shù)。 ② ?? 服從正態(tài)分布 21( , ( , ) )TN X X? ? ?? ? 1( , )TXX? =()ij nnc ? ③ 對(duì)殘差平方和 Q ， EQ = 2( 1)nm??? ，且 222 ( 1)Q nm??? ?? 由此得到的 2? 的無(wú)偏估計(jì) 22 1Qs nm ?????? ④ 對(duì)總平方和 21 ()niiSST y y????進(jìn)行分解，有 ? ?/ ~1/ ( 1 )j jjjct t n mQ n m??? ? ???， 21 ()niiU y y?