深圳杯数学建模C题获奖论文Word文档格式.docx
- 文档编号:21882324
- 上传时间:2023-02-01
- 格式:DOCX
- 页数:27
- 大小:126.37KB
深圳杯数学建模C题获奖论文Word文档格式.docx
《深圳杯数学建模C题获奖论文Word文档格式.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《深圳杯数学建模C题获奖论文Word文档格式.docx(27页珍藏版)》请在冰豆网上搜索。
Z1:
可回收垃圾
Z2:
厨余垃圾
Z3:
有害垃圾
Z4:
其他垃圾
三、模型建立与求解
3.1问题一的求解:
衡量垃圾减量分类过程的因素很多,单纯采用样本中每日人均产生的垃圾量可以直观的看出垃圾的减量程度。
但由于天景花园和阳光花园的研究数据都来自于各项激励、督导、教育措施实施的初期,垃圾的产生量并不会发生较为显著的变化。
通过大量阅读国外文献,可知一项措施的实行需要较长时间的观察统计才能知晓其效益,尤其对于垃圾产生量[1],在台湾的垃圾治理中,常采用一般废弃物[1]的清运量来衡量垃圾的分类减量效果。
在深圳市的数据中,可以借鉴台湾的经验,同时,基于附件7中提出的深圳市垃圾减量效益分析,选用样本中每吨垃圾产生的经济效益作为标准衡量垃圾的分类效果,同时,与之相对应的,采用样本中的垃圾重量减量化率作为标准描述垃圾的减量化效果。
本文选取深圳市2000年到2010年的统计数据及天景花园和阳光花园的相关数据为样本数据。
进行数据处理如下:
1.深圳市处理每吨生活垃圾产生的经济效益
在取自深圳市2000年到2010年的统计数据的样本中,采用公式:
Y1=每吨混合垃圾压缩运输的效益+每吨混合垃圾焚烧处理的效益=-23.6元
在取自深圳市天景花园和阳光花园的数据的样本中,采用公式:
Y1=每吨垃圾居民分类收集的效益+每吨垃圾中可回收物回收的效益+每吨垃圾中厨余垃圾压缩运输的效益+每吨垃圾中其它垃圾压缩运输的效益+每吨垃圾中厨余垃圾生物处理的效益+每吨垃圾中其他垃圾焚烧处理的效益+每吨垃圾中灰渣填埋的效益
根据下表:
环节设定
费用(元/吨生活垃圾)
居民分类收集
0.0
可回收物回收
89.9
厨余垃圾压缩运输
-40.6
其它垃圾压缩运输
-35.0
厨余垃圾生物处理
49.2
其他垃圾焚烧处理
31.7
灰渣填埋
-6.6
由于附表中天景花园及阳光花园列举的数据太多,故本文采用每周的平均数据进行分析。
样本来源
时间
经济效益
天景花园
1月第1周
121.5624
1月第2周
120.3152
1月第3周
117.6594
1月第4周
122.6117
2月第1周
130.1838
101.3173
2月第2周
103.4429
2月第3周
128.8061
3月第1周
134.6089
3月第2周
133.5257
3月第3周
138.564
3月第4周
136.0211
阳光花园
10月第1周
115.2514
10月第2周
115.6527
10月第3周
118.7547
10月第4周
116.8451
11月第1周
119.9544
11月第2周
119.0523
11月第3周
118.532
11月第4周
116.853
2.样本中每吨垃圾的减量化效果
Y1=每吨混合垃圾压缩运输的重量减量化率+每吨混合垃圾焚烧处理的重量减量化率=81.2%
Y1=每吨垃圾居民分类收集的重量减量化率+每吨垃圾中可回收物回收的重量减量化率+每吨垃圾中厨余垃圾压缩运输的重量减量化率+每吨垃圾中其它垃圾压缩运输的重量减量化率+每吨垃圾中厨余垃圾生物处理的重量减量化率+每吨垃圾中其他垃圾焚烧处理的重量减量化率+每吨垃圾中灰渣填埋的重量减量化率
重量减量化率(%)
60.5
12.0
80.0
得到下表:
重量减量化率
91.11%
91.09%
90.61%
91.38%
91.72%
91.15%
91.19%
92.23%
92.16%
92.57%
92.39%
92.62%
86.57%
86.59%
86.73%
86.68%
86.72%
86.75%
86.74%
86.70%
3.样本中的的每日人均垃圾量
在取自深圳市2000年到2010年的统计数据的样本中,用深圳市城市生活垃圾清运量平均到深圳市常住人口后得到城市生活垃圾日人均清运量。
在取自深圳市天景花园和阳光花园的数据的样本中,用每日垃圾量平均到小区人数上得到小区日人均垃圾量。
如下表:
日人均垃圾量
深圳市
2000年
0.000786663
2001年
0.000828077
2002年
0.000811328
2003年
0.00114233
2004年
0.001183823
2005年
0.001101848
2006年
0.001163727
2007年
0.001294195
2008年
0.001373209
2009年
0.001463146
2010年
0.001267645
0.000680952
0.000674921
0.000680317
0.000686
0.000688571
0.000576825
0.000646667
0.000676825
0.000675238
0.000690159
0.000691556
0.000688095
0.000694585
0.000681653
0.000689477
0.00069253
0.000690476
0.000690616
0.000690922
影响垃圾产生的因素有很多,主要可以分为内在因素、个体因素和社会因素。
而以往的研究多针对可以简单量化的人口、GDP、社会消费品零售总额、燃气普及率、城市建成区面积、人口受教育水平等来构建模型。
而本研究除了针对可以简单量化的家庭收入水平、家庭结构、户籍类型外,还引入了不能直观量化的各项教育、督导、激励措施及生活习惯。
城市家庭年人均可支配收入/元
户籍人口所占的百分率
家庭结构
(人/户)
21074.64
0.178142
3.21379
23080.8
0.182232
3.209528
26337.36
0.186775
3.117594
27701.4
0.19393
3.174132
29403.6
0.206206
3.173136
22563
0.219789
3.191195
23678.28
0.225956
3.207267
26014.8
0.232778
3.273428
28704
0.238997
3.398957
31932.24
0.242661
3.458674
35523.72
0.242027
3.513858
42500
1
3
49500
实践证明:
一个人在没有受到激励的情况下,仅能发挥其自身能力的20%~30%,而在受到充分而正确的激励的情况下,则能发挥其自身能力的80%~90%,甚至更高。
这中间的幅度差距竟达60%。
一个受到激励的人的作用相当于3~4个未受到激励的人所起的作用[2]。
由此可见,激励的重要性。
按照激励问题的侧重面不同以及与行为关系不同,管理学激励理论可归纳和划分为多种激励理论,但同时也存在着明显的弱点。
在本研究中,不仅存在着激励机制,而且还有监控机制的作用,因此,参考文献[3]可查得一系列公式。
但公式的使用需要大量调查问卷的数据支持。
因为本研究无法在深圳市取样,故采用参考文献[4]中的调查结果进行微调之后建立各项教育、督导、激励措施及生活习惯的评分机制。
以9分制为标准,从1到9表示受调查民众对于该项制度起到影响的赞成程度。
由于在2000年到2010年间,并没有教育、督导及激励措施的实施,故它们的作用为0。
由此得出结果如下表:
教育
督导
激励
生活习惯
2
7
6
8
9
至此,所有的自变量和因变量都得到统计,运用spss软件,做逐步回归。
结果显示:
1.对于Y1的回归分析
1)被引入或被从剔除回归方程中剔除的各变量:
输入/移去的变量b
模型
输入的变量
移去的变量
方法
生活习惯,城市家庭年人
均可支配收入/元,家庭结构
(人/户),户籍人口所
占的百分率,督导,激励,教育a
.
输入
a.已输入所有请求的变量。
b.因变量:
经济效益(元)
2)拟合过程小结:
模型汇总
R
R方
调整R方
标准估计的误差
.998a
.997
.996
4.6615217
a.预测变量:
(常量),生活习惯,城市家庭年人
(人/户),户籍人口所占的百分率,督导,激励,教育。
3)方差分析:
Anovab
平方和
df
均方
F
Sig.
回归
150705.047
21529.292
990.773
.000a
残差
499.785
23
21.730
总计
151204.832
30
占的百分率,督导,激励,教育。
4)回归系数分析:
系数a
非标准化系数
标准系数
t
B
标准误差
试用版
(常量)
30.105
39.029
.771
.448
城市家庭年人
均可支配收入/元
.001
.000
.112
2.016
.056
户籍人口所
占的百分率
77.577
23.790
.418
3.261
.003
-31.856
12.933
-.067
-2.463
.022
11.954
6.785
.583
1.762
.091
19.932
4.930
.967
4.043
3.238
6.470
.156
.500
.622
5.872
6.028
.201
.974
.340
a.因变量:
得逐步回归方程为:
Y1=30.105+
+19.932
+3.238
+
2.对于Y2的回归分析
(人/户),生活习惯,户籍人口所
减量效果
.995a
.989
.986
.0054493
(常量),城市家庭年人
.063
.009
302.725
.064
.684
.046
14.991
.015
.028
.129
.556
.584
.037
.120
2.434
.023
.008
2.070
3.471
.002
.006
.592
1.373
.183
.020
1.504
2.682
.013
.024
.007
1.253
3.374
-1.600E-6
-.337
-3.367
Y1=0.684+
+0.008
+0.02
3.对于Y3的回归分析
城市生活垃圾日
人均清运量(吨)
.927a
.860
.817
.0001101
20.110
-.003
-3.150
.004
-.318
-.380
.707
.686
3.851
8.076E-5
1.088
.504
.619
9.608E-5
1.286
.825
5.843E-5
.776
.383
.706
5.067E-5
.478
.356
.725
4.913E-9
.185
.512
.614
Y1=-0.003+
+5.843E-5
3.2问题二的求解:
本问旨在讨论四类垃圾组分之间的相关性。
在数据分析的过程中,常常需要分析两个或两个以上变量之间的因果关系,通常会采用相关性分析方法,它不需要区分自变量和因变量,两个或者多个变量之间是平等的关系,通过相关分析可以了解变量之间的关系密切程度。
运用spss软件进行分析结果如下:
相关性
可回收物
Pearson相关性
.017
.332
-.132
显著性(双侧)
.943
.152
.578
N
20
.369
-.993**
.110
-.406
.07
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 深圳 数学 建模 获奖 论文