c垃圾減量分類活動中社會及個體因素的量化分析-在線瀏覽
2024-08-09 07:48本頁面
【正文】 觀察，考慮各項教育、督導(dǎo)、激勵措施對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、陽光家園垃圾減量分類過程，模型應(yīng)能以量化參數(shù)描述社會因素（如各項教育、督導(dǎo)、激勵措施等）以及個體因素（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)一步研究過程中通過調(diào)整相關(guān)參數(shù)來修正模型。請根據(jù)你們的分析和結(jié)論，向深圳市政府提供一份建議書，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。影響其變化的因素有很多，主要歸納為內(nèi)在因素、社會因素、個體因素、自然因素四種類型[1] 肖黎姍,吝濤,潘玲陽,等. [J].環(huán)境污染與防治, 33(2): 105110.。個體因素主要指產(chǎn)生垃圾的個體生活習(xí)慣、自身素質(zhì)等因素。自然因素是指氣候條件、季節(jié)因素、地理位置、突發(fā)性自然災(zāi)害等。（6） 家庭用水量：居民的日常生活都要消耗一定的水量，同時產(chǎn)生一定的生活垃圾，由于居民的生活習(xí)慣相對固定，因此水消耗量和垃圾產(chǎn)生量是相對穩(wěn)定的。盡管一個家庭每天水消耗量和垃圾產(chǎn)生量不盡相同，但從一個相對較長的時期來說，它們是相對穩(wěn)定的。 模型假設(shè)假設(shè)一：假設(shè)垃圾產(chǎn)量只包括被清運的垃圾，散落的垃圾不予統(tǒng)計，即城市生活垃圾年產(chǎn)量與城市生活垃圾年清運量相等。假設(shè)三：垃圾的產(chǎn)生量可被全部處理和銷毀。 符號約定符號說明垃圾產(chǎn)量年份1999生產(chǎn)總值（GDP）人口人均消費性支出環(huán)保投資額戶均就業(yè)率家庭用水量 模型的建立建立城市生活垃圾產(chǎn)量的各影響因素與年份的關(guān)系（1）初步判斷年份與城市生活垃圾產(chǎn)量的影響因素先根據(jù)年份x與影響因素y的試驗值畫出散點圖，根據(jù)散點圖確定須配曲線的類型，畫出散點圖，如圖 ：圖 1 年份與城市生活垃圾產(chǎn)量走勢圖由圖中散點知，數(shù)據(jù)點大致落在一條直線附近，故確定為一次函數(shù)曲線（其他幾個因素均如此），建立一元線性回歸模型： 其中固定的未知參數(shù)、稱為回歸系數(shù)，自變量x也稱為回歸變量。假設(shè)被拒絕，則回歸顯著，認(rèn)為y與x存在線性關(guān)系，所求的線性回歸方程有意義；否則回歸不顯著，y與x的關(guān)系不能用一元線性回歸模型來描述，所得的回歸方程也無意義。（4）判斷回歸系數(shù)的置信區(qū)間 和置信水平為1α的置信區(qū)間分別為：和 確定垃圾產(chǎn)量與其各影響因素的關(guān)系（1）確定擬合函數(shù)觀測影響因素與垃圾產(chǎn)量的一系列數(shù)據(jù)集，考慮借助曲線擬合用一個相對簡單的解析曲線去逼近所得到的數(shù)據(jù)集，但擬合的曲線往往不能完全符合給出的數(shù)據(jù)，因此需要對擬合的性能給出一個量度，這里使用最小二乘原理（極小化偏差的平方和）作為衡量曲線擬合優(yōu)劣的準(zhǔn)則，它不要求得到的曲線過所有的點（可消除誤差的影響），只要求在給定點上的誤差的平方和最?。徊⑶夷軌虮M可能表現(xiàn)數(shù)據(jù)的趨勢，靠近原來的數(shù)據(jù)點。（2）根據(jù)最小二乘原理先求法方程系數(shù)假定在上給出一組數(shù)據(jù)，以及對應(yīng)的一組權(quán)，這里為權(quán)系數(shù)，要求使最小，其中實際上是關(guān)于的多元函數(shù)，求的最小值就是求多元函數(shù)的極值，由極值必要條件，可得根據(jù)內(nèi)積定義引入相應(yīng)帶權(quán)內(nèi)積記號則可改寫為這是關(guān)于參數(shù)的線性方程組，用矩陣表示為 上式稱為法方程。以生產(chǎn)總值因素為例，假設(shè)變量x與y滿足如下關(guān)系：，運用MATLAB中一元線性回歸程序處理數(shù)據(jù)分析得：，方程為由擬合結(jié)果知：a的置信區(qū)間為[，]，b的置信區(qū)間為[，]。由于相關(guān)系數(shù)r2越接近1，說明回歸方程越顯著；F越大，說明回歸方程越顯著；與F對應(yīng)的概率p小于顯著性水平(）時，回歸模型成立。根據(jù)上述步驟對其他指因素回歸方程、相關(guān)系數(shù)rF的值以及F對應(yīng)的概率p，如Error! Reference source not found.： 表格2 因素回歸方程表指標(biāo)回歸方程相關(guān)系數(shù)r2F值F對應(yīng)的概率p人口人均消費性支出環(huán)保投資額戶均就業(yè)率家庭用水量由表格中數(shù)據(jù)可以看出：每組數(shù)據(jù)模擬出方程的r2數(shù)值都接近于1，故可認(rèn)為模型假設(shè)正確求解垃圾產(chǎn)量與影響因素的多元回歸模型對于各個指標(biāo)與垃圾清運量的關(guān)系我們借助調(diào)用MATLAB優(yōu)化工具箱中最小二乘曲線擬合函數(shù)求解得：綜合上述兩個模型，在已知年份的條件下，可以通過求解各個影響因素的值，預(yù)測出垃圾的產(chǎn)量。 模型
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