【正文】 |,即 B點(diǎn)離原點(diǎn)的距離比 C 點(diǎn)的更遠(yuǎn)，因為 A在 B,C 之后，所以也就是 B 點(diǎn)離 A點(diǎn)更近。整體而言，兩者花費(fèi)的錢是相等的，但分兩次裝要多花裝車時間，所以選擇前者?？紤]單獨(dú)運(yùn)輸比其余的兩種運(yùn)輸花費(fèi)的錢仍不比“先遠(yuǎn)后近”省，還多了 20*|B|，所以一般情況下，不采用單獨(dú)運(yùn)輸。 大型垃圾處理設(shè)備的平均每噸耗損成本 =45000000/（ 30*365*200） =20 元 /噸 小型垃圾處理設(shè)備的平均每噸耗損成本 =280000/（ 10*365*） =256 元 /噸 噸汽車，每車 耗油 20L— 35L 70汽油 /百公里 。 S 越小，則用回歸方程預(yù)測 Y 越精確；反之亦然。 t 1 ) 。小型垃圾處理機(jī)的壽命是 10 年； (11) 建設(shè)在運(yùn)輸垃圾 過程中沒有新垃圾入站。 3） 有害垃圾 ，運(yùn)送到固廢處理中心集中處理。 d 1 ) 。 總體回歸方程為： E（ Y） =Xβ (12) 可采用最小二乘法對上式中的待估回歸系數(shù) 12,n? ? ? 進(jìn)行估計，求得 ? 值后，即可利用多元線性回歸模型進(jìn)行預(yù)測了 。而每個轉(zhuǎn)運(yùn)站的垃圾數(shù)量有限，所以大型廚余垃圾處理設(shè)備必須在圖上重新選址建設(shè)。 清運(yùn)方案設(shè)計 模型的建立 垃圾運(yùn)輸問題最終可以歸結(jié)為最優(yōu)路徑搜索問題，用計算模擬搜索，可以搜尋到令人滿意的可行解。 三． 兩點(diǎn)選擇趨勢的討論。 關(guān)于清運(yùn)路線規(guī)劃 的模型運(yùn)輸車載重的不足情況，當(dāng)運(yùn)輸車的載重不能滿足其中任一點(diǎn)的垃圾量時，模型就可能不能適用了，該模型雖然算法簡單容易實現(xiàn) ,模型的精度不是很高 （ 2）模型的推廣 該模型運(yùn)算過程簡單，方便快速，可以應(yīng)用在很多方面，比如說貨物運(yùn)輸、車輛分配等。這種情況下，跟 A,B 兩點(diǎn)有先后順序中的情況完全相同，即有： Cost = 20*|A| + （ 20+6*Ta） *|A| + 20*|B| + （ 20+6*Ta） *|B| 2． OABO Cost = 20*|A| + (20+6*Ta)*|AB| + (20+6*(Ta+Tb))*|B| 〈 1〉 BAO Cost = 20*|B| +(20+6*Tb)*|AB|+(20+6*(Ta+Tb))*|A| 〈 2〉 相比之下，清晰可見并鄰狀態(tài)下的單獨(dú)運(yùn)輸所花的費(fèi)用最少，所以在不要求時間的情況下對于并鄰兩點(diǎn)，采用單獨(dú)運(yùn)輸?shù)姆绞阶罟?jié)約錢。 如果在垃圾轉(zhuǎn)運(yùn)站設(shè)置小型垃圾處理機(jī)，則每日垃圾處理費(fèi)用 (cost2)=平均每日設(shè)備耗損成本 +垃圾處理費(fèi)用。 在 matlab 軟件中運(yùn)行代碼后得到生活垃圾產(chǎn)生量的回歸方程為： Y=38． 7965+0． 25178xXl+0． 10508xx2— 0． 0574xx3+O． 1292xx40． 0138xx5 +20． 8016xx60． 0095xx7+0． 0066xxs 一 3． 1460xx9 方差估計： S=25． 7642 回歸方程的顯著性檢驗 F 統(tǒng)計量， F=72． 3187，所以拒絕假設(shè)，即回歸模型成立。 （ 25） Qmax 為中轉(zhuǎn)站建設(shè)的最大控制規(guī)模 ( t (16) Cik 為第 i 座收集站運(yùn)往第 k 座中轉(zhuǎn)站單位運(yùn)輸量單位距離的費(fèi)用 (元 垃圾分類處理與清運(yùn)方案設(shè)計方案 1 問題的重述 在垃圾分類收集與處理中，不同類的垃圾有不同的處理方式，簡述如下： 1）櫥余垃圾 可以使用脫水干燥處理裝置，處理后的干物質(zhì)運(yùn)送飼料加工廠做原料。 t 1 d 1）； . 5 模型的構(gòu)建與求解 問題一的建模與求解 深圳市城市生活垃圾產(chǎn)生量的預(yù)測 表一 深圳市城鎮(zhèn)垃圾產(chǎn)生量歷年統(tǒng)計表（萬噸） 年份 2020 2020 2020 2020 2020 垃圾量 296 302 年份 2020 2020 2020 2020 2020 垃圾量 321 357 413 假定被解釋變量 Y ，與多個解釋變量 1X ， 2X ， 3X ,? , kX 。 表二線性回歸模型預(yù)測值與統(tǒng)計值對比表 年份 2020 2020 2020 2020 2020 預(yù)測值 統(tǒng)計值 年份 2020 2020 2020 2020 2020 預(yù)測值 統(tǒng)計值 413 圖一 線性回歸模型預(yù)測值與統(tǒng)計值對比分析圖 從表二及圖一可以看出，多元線性回歸模型對歷史值的擬合程度較高，預(yù)測精度是可以接受的，多元線性回歸模型預(yù)測