垃圾减量分类活动中社会及个体因素的量化分析数学建模论文

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1、数学建模论文C:(垃圾减量分类活动中社会及个体因素的量化分析)1垃圾减量分类活动中社会及个体因素的量化分析摘要本文针对城市人口数、经济水平及生活习惯等因素造成城市生活垃圾数量和构成的增多问题，考虑社会因素和个体因素及其相互作用等约束条件，建立垃圾减量分类的量化模型，为深圳市城市垃圾减量分类工作的推广提供依据。第一问，考虑到台湾的成功案例以及自己的经历和观察，建立模型一：用层次分析法求出社会因素（教育、督导、激励）和个人因素（家庭收入水平、家庭结构、户籍类型、生活习惯）对垃圾减量分类的影响效果。查阅大量文献，用对四类垃圾及总量与时间进行拟合，我们得到五个一元线性回归方程。于是我们猜想：在短

2、时间内，垃圾量随社会因素的加强而变少，且呈线性关系；而个体因素不影响垃圾的变化量。此猜想和垃圾量与时间呈线性关系吻合。建立模型二：建立垃圾产生量、社会因素、个体因素与时间以及垃圾量与社会因素、个体因素的一元线性回归方程。用这两个模型来量化描述天景花园、阳光花园垃圾分类的过程。第二问，用软件分别对天景花园和阳光家园四类垃圾的相关性进行分析；结合垃圾投放的准确率、居民的参与率、垃圾的减少量，来分析激励措施与减量分类的效果。第三、四问，根据一、二问研究的结果，即对于小群体，在短期内，个体因素起很大作用，社会因素会在一定程度减少垃圾量，而后影响减弱；但对于较大的群体，社会因素起很大的影响作用。用

3、此结论来评估深圳的基础数据及颗粒度是否足够并指出减量分类的措施；用各类垃圾的关系来确定抽样方法；用效益及垃圾的回归方程来预测最好与最坏结果。最后根据我们建立模型得到的结论，向当深圳市政府写一封建议信。关键词：层次分析法、分段函数、一元线性回归方程、效益分析、相关性检验一问题重述1．1问题提出的背景随着城镇化进程的加快和人们生活水平的提高、生活方式转变，城市生活垃圾处理正成为一个挑战性的难题。渐渐地，人们发现仅靠填埋、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。其中，从源头对垃圾进行减量分类收集是必须且关键的一个环节。垃圾减量分

4、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。1.2现状分析及其存在的问题然而，目前深圳市垃圾减量分类面临几个问题：1、“垃圾分类，人人有责”的观念尚未在社会上普及；2、垃圾回收再利用工作需要进一步推动；3、垃圾减量分类需要法治建设支持；4、居民现有的投放垃圾的习惯需要改变；5、目前垃圾费随水征收的定额模式过于粗放；6、厨余垃圾处理设施建设工作需要进一步推进。为此，建立科学的评价模型势在必行。23二问题分析2.1对于问题一：首先我们对问题整体进行分析，用层次分析法来建立“社会因素”“个人因素”这两个变量对垃圾减量分类的影响。其中，对于社会因素又包括教育、督导、激励，需要使用层次分析

5、法来计算它们在社会因素的权重；同理可以计算家庭收入水平、家庭结构、户籍类型、生活习惯在个人因素的权重（这些问题的解决主要参照“天景花园”和“阳光家园”这两个实验样本来解决），从而建立一个垃圾减量分类的层次模型，用对四类垃圾及总量与时间进行拟合，我们得到五个线性回归方程。由此建立时间与垃圾量、社会因素、个体因素以及垃圾量与社会因素、个体因素的线性回归方程的模型二，。我们又对两小区的减量效益进行了分析。从而量化了两小区的分类结果。2.2对于问题二：用软件对附表里的数据进行拟合分析，找出四类垃圾组分本身的数量的相关性并进行分析其原因。用层次分析法求出的权重来分析各项激励措施与减量分类效果的相关

6、性。2.3对于问题三：根据构建的垃圾减量分类模型研究的结果，对比深圳给出的基础数据分项和颗粒度，得出数据的不足，并在不足的数据投入精力和成本。抽样垃圾总量，垃圾投放的准确率以及居民的参与率，再根据垃圾之间函数关系得出各类垃圾量，从而得出区域垃圾减量分类效果。2.4对于问题四：根据层次分析法得出各个因素对垃圾减量分类的效果权重，从而确定采取的措施，并根据垃圾量与社会、个体因素和时间关系，预测最好和最坏结果。三模型假设3、1模型一1、模型中各个因素（如社会因素、个人因素、教育、生活习惯等）相互独立，互不影响。2、居民居住的楼层和离垃圾点的远近对垃圾的投放没有影响，他们都把垃圾投到指定位置。3

7、、天气的好坏不影响居民投放垃圾的习惯和地点。4、居民都在指定收垃圾之前的时间段内投放完垃圾。5、社会因素（教育、督导、激励）、个人因素（家庭收入水平、家庭结构、户籍类型、生活习惯）分别于时间的关系符合分段函数。3、2模型二1、将对象分为两个试验样本，分别对其采取不同措施所产生的垃圾减量分类效果进行分析：天景花园采取定时定点集中分类投放方法；阳光家园采取楼层增加厨余垃圾桶方式分类投放垃圾。四符号说明模型一：………垃圾减量分类后的垃圾产