深圳杯数学建模c题论文 - matlab数学建模

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标题：深圳杯数学建模c题论文
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所属分类: 数学建模资源类型：文档文件大小: 128.01 KB 上传时间: 2016-06-09 19:09:42 下载次数: 5 资源积分：1分提供者: xiaopeng2 深圳杯数学建模c题论文

内容：
由于人类生产和生活的不断发展，产生的垃圾对生态环境及人类生存带来极大的威胁，这逐渐成为重要的社会问题。本文主要是针对垃圾减量分类的一系列评价及预测进行了建模、求解以及相关分析。

对问题一

基于层次分析模型。根据题意共设七个不同的因素，利用“层次分析法”建立矩阵并进一步计算最大特征值的权重，通过计算并比较他们组合权向量大小得出天景花园的垃圾减量处理效果要好于阳光家园。

对问题二

该问题要分析一组随机变量之间的相关性关系,运用相似系数中的相关系数分析试点小区四类垃圾组分本身的数量之间的相关性，得到天景花园和阳光花园各自四类垃圾的相关系数矩阵，由相关系数的大小得到它们之间的相关性。由模型一中的归一后的权向量可知各项激励措施与减量分类效果呈正相关。

对问题三

基于分层抽样模型。通过分析附件8中的资料得出深圳市较其他城市混合类垃圾所占比例大，所以基础数据分项不足够；粒径分在0.5mm以下，颗粒径已经足够；厨余垃圾含水率所占比例最高，因此对厨余垃圾数据的收集应该投放更多的精力和成本；设置少量抽样数据检测减量分类效果时，主要运用了分层随机抽样模型。

对问题四

基于模型和多元线性回归模型。通过查找资料得出深圳市最近五年的年末全市常住人口数据、环保投资数据以及第三产业数据，通过模型对未来数据进行了预测，然后建立多元回归方程，最终预测出措施实施的最好与最坏结果。

关键词：层次分析法；组合权重；多元线性回归模型；相关系数矩阵；分层随机抽样；模型

一、问题重述

随着城镇化进程加快和人们生活水平提高、生活方式转变，城市生活垃圾处理正在成为一个挑战性的难题。仅靠填埋、焚烧等技术不能持久地解决问题，必须与减量化、无害化、回收利用等措施结合起来，才是标本兼治、经济持久的方法。垃圾减量分类活动是人类社会对自身垃圾产生系统的一个干预性工程，主要内容是社会通过教育、督导、激励等措施（社会因素）影响个人及家庭的垃圾产生动因（个体因素），最终形成减少垃圾总量并分类回收良性结果的控制过程。

1、考虑各项教育、督导、激励措施对居民家庭垃圾减量分类结果的影响，构建能够以量化参数描述社会因素和个体因素的量化模型来描述深圳天景花园、阳光家园垃圾减量分类过程，并在后续的进一步研究过程中通过调整相关参数来修正模型。

2、基于构建的减量分类模型，分析试点小区四类垃圾组分本身的数量存在的相关性，各项激励措施与减量分类效果存在的相关性，并说明其原因。

3、根据减量分类模型的研究结果，分析深圳现有垃圾减量分类督导过程中，目前统计的基础数据分项及颗粒度是否足够，指出应在哪些数据的获取中投放更多的成本和精力，在减量分类模式大面积推广时，选择合适的抽样模型得到合理的数据来检测一定区域内减量分类工作的效果。

4、基于构建的减量分类模型，指出深圳未来5年推进减量分类工作关键措施，并预测措施实施的最好与最坏结果。根据研究结果向深圳市政府写一份建议书，建议政府加强垃圾分类的推力度并增加与垃圾分类宣传推广的投入。

二、问题分析

问题一考虑的是各项教育、督导、激励措施对居民家庭垃圾减量分类结果的影响，通过层次分析法建立的矩阵求其权重及组合权重，然后对最终结果进行修正，得出天景花园、阳光花园两个小区垃圾减量分类效果的好坏。

问题二对小区的可回收物、厨余垃圾，有害垃圾以及其他垃圾这四类垃圾的相关性进行分析，并用SPSS软件分析两个小区各类垃圾之间的相关性；最终可以得出各项激励措施与减量分类效果存在什么相关性。

问题三分析基础数据分项及颗粒度是否足够，通过分析附件8和查询有关资料对问题进行分析判断，得出应在哪些数据的获取中投放更多的成本和精力，然后应用分层随机抽样的方法检测了一定区域内减量分类工作的效果。

问题四要指出深圳未来5年推进减量分类工作关键措施，预测深圳未来五年推进减量分类工作的效果，通过查找资料找了深圳最近几年的年末全市常住人口数据、环保投资数据以及第三产业数据，通过模型对未来数据进行了预测，然后建立多元回归方程，并根据软件对数据的拟合程度确立了预测方程,最终预测出措施实施的最好与最坏结果。

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