畢業(yè)論文-水資源短缺的綜合分析和預(yù)測(定稿)(存儲版)
【正文】 水資源，是指可供人類直接利用，能夠不斷更新的天然水體。對北京市未來幾年的水資源短缺進行預(yù)測，并提出應(yīng)對措施。即可粗略得出人口數(shù)量與降水量為缺水量的主要因子。但當=1，也等于0，這顯然與熵所反映的信息無序化程度相悖，不切合實際，故需對加以修正，將其定義為:(4)計算評價指標的熵權(quán)W ,且滿足 權(quán)重的求解及主要風(fēng)險因子的確定，運用MATLAB編程得到了各個因素的熵值，通過比較可以得到影響北京市水資源短缺的主要風(fēng)險因子。以下我們就這兩個方面進行討論（一）.水資源短缺風(fēng)險的模糊性：對于水資源系統(tǒng)來說，所謂的風(fēng)險就是供水量小于需水量，從而使得整個水資源系統(tǒng)處于水資源短缺狀態(tài)，即發(fā)生了水資源短缺風(fēng)險。我們用1表示缺水，用0 表示不缺水，也就是說，在這次SPSS 分析過程中便于分析。最開始僅僅對常數(shù)項賦值，結(jié)果為B=，.=，于是Wald ，后面的df 為自由度，即df=1； 值，Sig.=。根據(jù)式（2）、（4）、（7）建立的水資源短缺風(fēng)險評價模型，得到北京市1979—2009年的水資源短缺風(fēng)險的計算結(jié)果如圖2所示。：年份農(nóng)業(yè)用水工業(yè)用水第三產(chǎn)業(yè)及生活用水人口規(guī)模降水量年污水再生量20001364129200113851442002142318120031456215200414932552005158332420061581318331200716333532008121695329 多元線性回歸模型(一)多元線性回歸模型的概念在許多實際問題重中，我們所研究的因變量的變動可能不僅與一個解釋變量有關(guān),因此，有必要考慮線性模型的更一般形式，即多元線性回歸模型： 在這個模型中,Y由X1,X2,X3,…,XK解釋，有K+1個未知參數(shù)。上述假設(shè)條件可用矩陣表示為以下四個條件：（1）（2）由于顯然， 當且僅當E（uiuj）=0，i≠j； E（ut2）=，t=1,2,…,n這兩個條件同時成立時才成立，因此，此條件相當于前面條件（2），（3）兩條，即各期各擾動項互不相關(guān)，并具有常數(shù)方差。如下圖所示：注 ： （Matlab程序見附錄）根據(jù)圖形，得出如下結(jié)論1. 農(nóng)業(yè)用水：圖線由左至右呈上升型，斜度較大且逐漸減小。5. 降水量：圖線由左至右呈先下降后上升型，斜度先較大，后基本相符，所以降水量是主要的缺水因素。模型的缺點： 1．在對水資源短缺模型建立數(shù)據(jù)處理的過程中，我們要考慮全面不能輕易的刪減任何數(shù)據(jù)，提高對數(shù)據(jù)的獲取能力，使得模型的可信度更高。所以，北京市作為中國首都，生態(tài)環(huán)境、城市建設(shè)等方面是必須要大面積發(fā)展的方面，即第三產(chǎn)業(yè)及生活等其他用水必然繼續(xù)成大幅度上升趨勢，另外農(nóng)民工進京現(xiàn)象、較多人才“北漂”現(xiàn)象，使北京市人口增加，必然導(dǎo)致北京市缺水持續(xù)處于高風(fēng)險狀態(tài)。4. 人口規(guī)模： 圖線由左至右呈下降型，斜度先較大，后較小。以上述六個因素為自變量，由表6得到因變量Y的數(shù)組：y=[，11，]由表5得到自變量x1，x2，x3，x4，x5，x6六個數(shù)組：x1=[,12]X2=[,]X3=[,13,]X4=[,]X5=[,]X6=[ ，]將y矩陣進行轉(zhuǎn)置得到 增添一組常數(shù)項x0=[1,1,1,1,1,1,1,1,1] 將x=[x0,x1,x2,x3,x4,x5,x6]轉(zhuǎn)置得到由模型，用矩陣微分法得到，則所以通過matlab進行矩陣運算得到（Matlab程序見附錄）即得到多元擬合線性方程Y=+（五）．一元線性擬合回歸因為六個因子的單位各不相同，所以統(tǒng)一將各個自變量的進行歸一化式中：、分別表示為同因素下最小值和最小值。（1）E（ut）=0， t=1,2,…,n（2）E（uiuj）=0， i≠j （3）E（ut2）=， t=1,2,…,n（4）Xjt是非隨機量，j=1,2,…,k； t=1,2,…,n除上面4條外，在多個解釋變量的情況下，還有兩個條件需要滿足：（5） （K+1）n； 即觀測值的數(shù)目要大于帶估計的參數(shù)的個數(shù)（要有足夠數(shù)量的數(shù)據(jù)來擬合回歸線）。多元線性回歸從多個方面考慮各種因素對水資源短缺風(fēng)險的影響，通過線性擬合得到各個因素影響下供求差值的走勢圖。如果,則 （6）其中是隨機變量y的概率密度函數(shù)。分類表a,b已觀測已預(yù)測VAR00006百分比校正步驟 0VAR0000605.0026總計百分比a. 模型中包括常量。用SPSS軟件進行Logistic回歸分析的具體流程圖如下：樣品處理摘要:案例處理匯總未加權(quán)的案例aN百分比選定案例包括在分析中31缺失案例0
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