數(shù)學(xué)建模之長江水質(zhì)監(jiān)測問題(參考版)
2025-04-10 02:42本頁面
【正文】 Mend23。Z=*b(1,i)+。i=1:1020]。18161412z=*20+。9405]。102109924131279513附錄五問題四的程序：clc。預(yù)測值為： 39。])。, num2str(det),39。 disp([39。for i=2:n det=det+abs((yn(i)y(i))/xs(i))。)。,xs,yn,39。plot(x,y,39。 xs=2:n+t_test。 for j=n+t_test:1:2 ys(j)=yys(j)yys(j1)。 yys(i+1)=(y(1)t).*exp(a.*i)+t。)。 t_test=input(39。 u=A(2)。A=inv(BT*B)*BT*YN。 for j=1:n1 YN(j)=y(j+1)。 B(i,2)=1。end B=ones(n1,2)。yy(1)=y(1)。n=length(y)。請輸入數(shù)據(jù) 39。Wend附錄四問題三的程序：clc。m=exp(*d/U)。Ub=num29(3,i+3)。d=(d2d1)*1000。d1=num29(1,i+1)。Qa=num29(2,i+2)。Ca=num11(i,6)。i=1:6)。[num29]=xlsread(39。39。endB=d/e附錄三問題二的程序：clc。endforford=0。]。b=[000000cleara=[1韓中庚，數(shù)學(xué)建模方法及其應(yīng)用，北京：高等教育出版社，2005岳超源，決策理論與方法，北京：科學(xué)出版社，2003[4][2]6參考文獻[1]在問題三中運用了灰色動態(tài)模型對未來10年長江的水質(zhì)作出了預(yù)測，但并未對預(yù)測的結(jié)果進行檢驗，不知預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確度有多高，在此，最好能將模型三的基礎(chǔ)上對灰色模型的預(yù)測結(jié)果進行檢驗，以保證預(yù)測結(jié)果有較高的可信度。（3） 問題三采用灰色預(yù)測模型，具有少數(shù)據(jù)性、良好的時效性、較強的系統(tǒng)性和關(guān)聯(lián)性等特征，可以合理的對數(shù)據(jù)做出預(yù)測。保護長江立法，引起政府和人民的高度重視。嚴(yán)格進行檢測，處理違規(guī)企業(yè)，嚴(yán)懲腐敗。加強宣傳，增強民眾保護長江的意識。對污染嚴(yán)重地區(qū)進行重點治理。 （1）加大處罰力度。根據(jù)模型假設(shè)，在不發(fā)生特大洪澇災(zāi)害時長江的水流量是一定的，總結(jié)得出解決長江水質(zhì)問題的關(guān)鍵，在于減少廢水的排放量的同時增強廢水的處理能力。通過問題一的計算可以看出，長江水質(zhì)的枯水期、豐水期與平水期都由水流量的不同導(dǎo)致水質(zhì)情況也不同。對表四的數(shù)據(jù)進行觀測，得到與時間成線性關(guān)系，因此列出如下線性回歸方程： 運用matlab用最小二乘法進行求解，得到回歸系數(shù)分別為 計算時剔除了2003年這個突變點，且檢驗到回歸性較好。則約束條件為： 綜上所述，所建立的模型為： 對上述回歸方程進行回歸檢驗時，發(fā)現(xiàn)回歸效果并不是太好，考慮到長江干流的Ⅳ類和Ⅴ類水的比例與江總水流量及總排污量不是直接的線性關(guān)系，因此對模型進行改進。 （1）長江干流的Ⅳ類和Ⅴ類水以及劣V類水的比例與每年長江總水流量和總排污量有關(guān)，因此分別以Ⅳ類和Ⅴ類水所占的比例和劣V類水所占比例為響應(yīng)變量,以歷年來的 = =為解釋變量，做出多元線性回歸，得到Ⅳ類和Ⅴ類水的總和及劣V類水與長江總水流量及總排污量的關(guān)系，做出一般的多元線性回歸模型：運用matlab用最小二乘法求解得到回歸系數(shù) 就求得了Ⅳ類和Ⅴ類水的總和及劣V類水與長江總水流量及總排污量的關(guān)系。結(jié)果求解+= 180。235。235。234。===234。233。 第四步：求解常系數(shù)233。第一步：從附表中提取出數(shù)據(jù)(1)取水文年全流域的飲用水預(yù)測為例，可通過對其變化研究對長江未來水質(zhì)污染的發(fā)展趨勢作出預(yù)測分析。2.+=238。綜上所述，灰色動態(tài)模型為： 其中式中的為待定系數(shù)。采用一階單變量微分方程進行擬合，得到白化方程的GM（1,1）模型加生成數(shù)列為 對于原始數(shù)據(jù)進行累加處理，即建立灰色預(yù)測模型，首先舍去異常數(shù)據(jù)
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