【正文】 習慣，促進源頭減量和資源回收。全力推進垃圾分類收集、運輸和處理設施建設，不斷完善運營管理體系。建立健全垃圾減量分類標準和評價考核體系。在未來幾年內(nèi)實現(xiàn)人均垃圾產(chǎn)生量零增長。三、主要任務(一)推進垃圾源頭減量積極推進清潔生產(chǎn)技術和綠色認證制度，鼓勵使用清潔能源和原料，采用先進工藝設備，減少或避免垃圾排放。建立廢包裝材料、廢舊電器、廢電池燈領域的生產(chǎn)者責任延伸制度，鼓勵制造商回收處理報廢產(chǎn)品。(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)玫炔惋媹鏊睦话憧煞譃榭苫厥瘴?、廚余垃圾、其他垃圾三類；機場、碼頭、火車站、公交站、公園、旅游景區(qū)、加油站等公共場所的垃圾一般可分為可回收物、其他垃圾兩類；政府機關、企事業(yè)單位辦公區(qū)域、學校等場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)的可回收物可進一步細分為紙張類、飲料瓶罐類、塑料類。(三)完善垃圾分類收集和運輸系統(tǒng) 進一步完善全市再生資源回收網(wǎng)點。政府機關、企事業(yè)單位、學校、酒店、商場、居民小區(qū)等公共區(qū)域應按照標準配置可回收物儲存設施。新建或已建居民小區(qū)應設立具備垃圾減量分類咨詢、可回收物和大件垃圾預約回收服務等功能的資源回收服務站。 (四)完善垃圾分類處理設施系統(tǒng) 積極引進垃圾分類處理技術，高標準建設運營處理設施，采用垃圾焚燒、生化處理、綜合利用等方式對分類的垃圾進行資源化和無害化處理。淘汰落后處理設施，加快綠色處理設施建設。 (五)加大宣傳引導力度 加強輿論宣傳工作，協(xié)調(diào)新聞媒體積極開展各類宣傳教育活動；通過編寫市民城市生活垃圾減量分類指導手冊，編制垃圾減量分類教材，制作公益廣告和指導短片，普及垃圾減量分類、資源綜合利用知識，發(fā)動熱衷公益事業(yè)的志愿者，提高市民垃圾減量分類知曉率、參與率和準確率。 總之，垃圾分類回收利國利民，這項工程不僅加大社會效益，還能減少資源開發(fā)和加工過程中產(chǎn)生的環(huán)境污染等。希望我們的建議對市政府的垃圾減量分類工作有一定幫助。六、模型評價模型的優(yōu)點：1采用主成分分析法將定性問題很好的轉化為定量問題。2多元線性回歸分析對上述模型進行修正，更符合實際情況。3數(shù)據(jù)抽樣法選擇將分層抽樣相關分析等多條原則相結合，使抽樣數(shù)據(jù)少且具有代表性。模型的缺點：1由于小區(qū)的范圍過小，數(shù)據(jù)不易統(tǒng)計完全，導致結果的偏差。2選擇的指標數(shù)據(jù)不能完整的代表全部。3多元線性回歸模型中，居民垃圾回收意識無法得以量化。參考文獻[1]姜啟源. 數(shù)學建模(第四版). 北京：機械工業(yè)出版社，2012年[2]張志涌. 精通MATLAB. 北京：航空航天大學出版社，2012年[3]楊啟帆. 數(shù)學建模. 北京：高等教育出版社,2005年[4]蔡鎖章. 數(shù)學建模原理與方法[M]. 北京：海洋出版社，2000年[5] 劉先省，潘泉，“傳感器管理方法研究”，西安：西北工業(yè)大學博士論文，2009。[6] 史峰，王輝，郁磊，胡斐，MATLAB智能算法30個案例分析，北京：北京航空航天大學出版社，2011。[7] 姜啟源，謝金星，葉俊，數(shù)學模型（第四版），北京：高等教育出版社，2011。[8] 李德宜，李明，數(shù)學建模，北京：科學出版社，2009。[9] 吳孟達，成禮智，吳翊，毛紫陽，王丹，數(shù)學建模教程，北京：高等教育出版社，2011。[10] 田雪怡，李一兵，“多傳感器數(shù)據(jù)關聯(lián)與航跡融合技術研究”，哈爾濱:哈爾濱工程大學，2012。[11] 韓中庚，數(shù)學建模方法及其應用（第二版），北京：高等教育出版社，2009。[12] 吳建民，牟之英，“智能化多傳感器管理系統(tǒng)的設計和仿真”，航空電子技術，第37卷第4期：2832,2006。[13] 張志涌，楊祖櫻，MATLAB教程：R2010a，北京：北京航空航天大學出版社,2010。[14]（美）邁斯特（），（美）霍華德（Howard .）,（美）威廉（.），MATLABamp。Excel工程計算，北京：清華大學出版社,2010。附錄描述統(tǒng)計量N極小值極大值均值標準差日期61161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 相關性1.207**顯著性（雙側）.399.110.000.390N6161616161廚余垃圾Pearson 相關性1.187.012顯著性（雙側）.399.148.074.924N6161616161有害垃圾Pearson 相關性.207.1871**顯著性（雙側）.110.148.008.110N6161616161其他垃圾Pearson 相關性****1.790**顯著性（雙側）.000.074.008.000N6161616161總量Pearson 相關性.012.790**1顯著性（雙側）.390.924.110.000N6161616161*. 在 水平（雙側）上顯著相關。**. 在 .01 水平（雙側）上顯著相關。Matlab編程x1=[223601 278160 346031 430462 535495 666156 828698 1030900 1366266 1595355 1967928]39。x2=[2482 2969 3585 4282 4951 5814 6802 7787 8201 9582 11506]39。x3=[34822 40369 47029 54236 60801 68441 76273 83431 84147 94296 110421]39。x4=[ ]39。x5=[ ]39。x6=[ ]39。y=[219 221 325 347 333 360 407 441 476 479 458]39。x=[x1 x2 x3 x4 x5 x6]。rstool(x,y,39。linear39。)X=[ones(11,1),x1,x2,x3,x4,x5,x6]。[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X)。b,bint,stats。rcoplot(r,rint)27