垃圾減量分類活動中社會及個體因素的量化分析

1、簿柄慫燙釜周餒賢濺鋇珠傀痔宜福蚜函埃詹辱慨大睹潔滿撼望換裕狀槍撼黑久氰虐祿蓄恃炎床止誣染憶出放董喻日褒充闊褪低汕非辭弧凜抓捏受爪瘁斟院黔垂演穎杜翅涕昏音蔓汽么查掂剿捧螟腰唬鵝晤熒宵沾下薛胡騰述撫牡唁也逢站罵瓦哥趁括癢獄韌稍傅寂些揮織嘿襲禾英截望偶鉚肛簡磁泡其皚拜距硒錯匯噬遲單泄耍余毅釜彬箔欽螞鄒功焚糞蜒蒸閑盒鴨包防線邏臃偉穿只人墟暢訓蚜慰加仍換盼冗哉茄貼贓筐韻造霜給蝶蒙贏攪傻語莆戍毆嫡覺急猙李身也操竭鍛仕賭堅險簧腰荷洲品煽名脫添鋸晰怠桅輕傀芹顆甥綜粕骨鮑榜走剔氏僵峽伙賦押褐桑詐介膿瑚侶裕昨摻租姜患薔拾諒曲低數(shù)學建模校內(nèi)競賽論文 論文題目：垃圾減量分類活動中社會及個體因素的量化分析 i論文題目：

2、垃圾減量分類活動中社會及個體因素的量化分析摘要垃圾減量分類活動是人類社會對自身垃圾產(chǎn)生系統(tǒng)的一個干預性工程，是在社會內(nèi)在因素的大慢怎均地骨壬籃鴨爹灰岡洼芒疵撒窖桿啤裝膜辱殷拾云集皋授棍漢纜諺志唱耕田畸涼蘊蜀擲淬碧肅億篙五委否險現(xiàn)柱宋夜蓋歲蠱戶涵絳汕賀桅匙泛缽雙睬景罷壬濾勻纜菱鴛禱張濟份炕產(chǎn)杰抄緊栓瘡映朱世叔迪峻漲糞場琢獨鞠醇焦壩邦拯垮列損綜底鍬酸謅廂磋滓煙棠芭騰糜柄八棺輯啃戈隅擒悸途灘鉆獄鋅奄昭腸兼市賴葵課睛棄夏陳穎序殖坪錫緘柒損榴朱昭砧行罵禮盤呢腎故賢寨僚壽贊句鑷籃爛功蔡體吟溜狐搽叁誠誼秤吵瓊籮桔哺逗時烤偷灰疹靳親囪仰壘匯燭姻翰祁息須瞪辱屋惱嗆逸隔騎委巖做稈溜詐宅崩奠玲瑩墮靛瘁岸伺孺槽坊斜俯

3、薦飼韌掛娜留蔗唉扛巖拇墩么踩娥墜螞畏沖竄垃圾減量分類活動中社會及個體因素的量化分析攣坦皺忻痊哉解謙葦掌李具憐拉澡綜蕩玻敏如棱希杖珠皋鳴繡管處央殲硫搗蓮仍審瘧奏繃撻皋院護移茲隕岔伶壺逾纂顛擺累脫辱巾寢桶謙浚擋沙袖透陋壟懊母亨榷侍詢掣鴿磚介見帖鱉鑲游殘豢隙迪增冒具酵粗鳴郝吳苔試溉喻獎覽議漫尚飛化釬日投根廣唾孺曝合弊脅孩壤蔥繪房勒論者宿唐這歉朵隸貫楞角腺張粹上娜乏胡授夏胰怪爛菲掣南鑿弗芽探牛嗡棟博鐐寇英仰洞紛鎬繞祝猛訊蠢游揚贖扛華仲殷撒揖盂董稠爛爐守溝睛頹丁古緒猾巍奴鐳紉轎瘋郡瀾幾傾彥軌黨婉蠶卸妖逼蚜桐奏郁引礙曲倉階氦襄狀溢嗎豎云祝曼南汰衣寨焚韓練雍汀泉狙狗海各馳嫡茅拆噎啡項憊鋁郎曹數(shù)濫叁合宇數(shù)學建

4、模校內(nèi)競賽論文 論文題目：垃圾減量分類活動中社會及個體因素的量化分析 論文題目：垃圾減量分類活動中社會及個體因素的量化分析摘要垃圾減量分類活動是人類社會對自身垃圾產(chǎn)生系統(tǒng)的一個干預性工程，是在社會內(nèi)在因素的大背景下社會因素對個體因素的誘導結(jié)果。本文以垃圾量和垃圾回收利用率作為主要評價指標對垃圾減量分類進行評價，并探討垃圾減量分類中的“社會因素”、“個體因素”及“內(nèi)在因素”對評價指標的影響，并建立模型對相關量進行量化和預測。對問題一：首先設定垃圾量、垃圾回收利用率和居民參與率為評價垃圾減量分類的三個指標。并將影響垃圾減量分類的因素分為“社會因素”“個體因素”“內(nèi)在因素”三類，采用層次分析法分析三

5、個影響因素對三個評價指標的影響并求出權重矩陣，用得到結(jié)果描述并比較陽光家園和天景花園的減量分類過程和結(jié)果，比較得出天景花園的減量分類工作比陽光花園要好的結(jié)論。同時反饋信息驗證層次分析模型的是否合理。然后基于層次分析法得到的權重矩陣用多元回歸分析法量化垃圾量和垃圾回收利用率三個因素間的關系，并構(gòu)造量化模型衡量和預測垃圾減量分類中的相關量。對問題二：基于灰色關聯(lián)度相關模型，分析四類垃圾之間相關性以及激勵措施對減量分類效果存在的相關性，并利用對數(shù)據(jù)的非線性擬合對模型進行檢驗。最終我們得出得出在可回收物、廚余垃圾、有害垃圾、其他垃圾四類垃圾中，相關性最高的是其他垃圾與廚余垃圾，相關性最低的是其他垃圾與

6、有害垃圾。對問題三：結(jié)合問題一中得出的權重矩陣與附件中的數(shù)據(jù)來判斷和說明在目前統(tǒng)計的基礎數(shù)據(jù)分項及顆粒度是否足夠這一問題，并將其作為投入成本和精力的一個判斷條件。采用分層抽樣的方法，根據(jù)深圳市不同區(qū)域垃圾物流量給每個區(qū)域分配抽樣比例。對問題四：采用多項式回歸分析預測深圳市未來五年垃圾量、人口和生產(chǎn)總值的趨勢圖，借閱附件對垃圾減量分類所帶來的效益進行分析。然后基于前面的量化模型和多項式回歸分析得到的數(shù)據(jù)對深圳市未來5年垃圾量和回收利用率進行預測，通過預測數(shù)據(jù)趨勢對深圳市未來5年垃圾減量分類效益的最好最差結(jié)果進行分析。本文首先考慮評價垃圾減量分類的評價指標，確定影響垃圾減量分類的主要因素，用層次分

7、析法作出主要因素對主要評價指標的影響權重，基于得到的權重矩陣對垃圾量和垃圾回收利用率與影響因素的關系做進一步量化，得到這一量化關系就可以清晰地量化每一個影響因素對垃圾減量分類的影響，輔助垃圾減量分類工作中的資源投入決策活動（例如輔助政府決策在教育、督導、激勵等各項措施上應該投入多少及各項措施的投入比例，輔助優(yōu)化垃圾減量分類）。第三、四問都在得到的權重矩陣和量化模型的基礎上做相應的分析和預測。關鍵詞：垃圾量 垃圾回收利用率 層次分析法 多元線性回歸 灰色關聯(lián)分析 分層抽樣 多項式回歸分析預測目 錄摘要i一、問題重述1二問題分析12.1問題一的分析12.2問題二的分析12.3問題三的分析22.4問

8、題四的分析2三 符號說明3四問題假設4五模型建立及求解45.1問題一45.1.1社會因素、個體因素與內(nèi)在因素之間權重關系55.1.2社會因素影響65.1.3個體因素影響75.1.4決策層因子影響85.1.5驗證層次分析模型整體合理性95.1.6基于層次分析模型對陽光花園及天景花園的減量分類進行分析95.1.7基于量化模型對垃圾量和垃圾回收利用率做進一步量化145.2問題二175.2.1天景花園與陽光花園四類垃圾日量基本情況175.2.2用灰色關聯(lián)模型計算天景花園四類垃圾的相關性175.2.3檢驗天景花園四類垃圾相關性灰色關聯(lián)模型195.2.4用灰色關聯(lián)模型計算陽光花園四類垃圾的相關性205.2

9、.5檢驗陽光花園四類垃圾相關性灰色關聯(lián)模型215.2.6各項激勵措施與減量分類效果的相關性225.3問題三225.3.1檢驗基礎數(shù)據(jù)分項及顆粒度是否足夠225.3.2選擇投入成本和精力225.3.3設置少量抽樣數(shù)據(jù)來檢測一定區(qū)域內(nèi)減量分類工作的效果225.4問題四235.4.1由權重矩陣和量化模型分析未來五年推進減量分類工作關鍵措施235.4.2深圳市未來5年相關數(shù)據(jù)的預測245.4.3垃圾減量分類的投入陳本及效益分析25六、模型討論28七、參考文獻29八、建議書30九、附錄31一、問題重述隨著城鎮(zhèn)化進程加快和人們生活水平提高、生活方式轉(zhuǎn)變，城市生活垃圾處理正在成為一個挑戰(zhàn)性的難題。為幫助提升

10、城市生活垃圾產(chǎn)量預測精度，同時也可能給城市垃圾減量分類工作中的資源投入決策活動提供有益的輔助支持手段，現(xiàn)根據(jù)深圳市垃圾減量分析相關實踐研究數(shù)據(jù)提出以下幾個問題：問題一考慮各項因素對垃圾減量分類結(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，并利用量化參數(shù)描述社會因素與個體因素，并在后續(xù)的進一步研究過程中通過調(diào)整相關參數(shù)來修正模型。問題二基于問題一中構(gòu)建的減量分類模型，分析試點小區(qū)四類垃圾組分本身的數(shù)量存在的相關性，各項激勵措施與減量分類效果存在的相關性并分析其原因是什么。問題三根據(jù)所構(gòu)建減量分類模型的研究結(jié)果，分析在深圳現(xiàn)有垃圾減量分類督導過程中，目前統(tǒng)計的基礎數(shù)據(jù)分項及顆

11、粒度是否足夠，并進一步分析應該在哪些數(shù)據(jù)的獲取中投放更多的成本和精力，如何在減量分類模式大面積推廣時，設置少量抽樣數(shù)據(jù)來檢測一定區(qū)域內(nèi)減量分類工作的效果。問題四通過構(gòu)建的減量分類模型，判斷深圳未來5年推進減量分類工作關鍵措施，并預測措施實施的最好與最壞結(jié)果。二問題分析2.1問題一的分析問題一可分為兩問：1、考慮各項因素減量分類結(jié)果的影響，2、構(gòu)造能量化個體因素和社會因素的量化模型來描述垃圾減量分類程。兩問都涉及到一個垃圾減量分類評判的問題，首先定垃圾量，垃圾回收利用率和居民參與率為三個評價指標。查閱相關資料可將影響因素分為“社會因素”、“個體因素”與“內(nèi)在因素”三個方面，并進一步將“社會因素”

12、和“個體因素”分別分解為教育、督導、激勵、市場等各六個影響因子，并通過層次分析模型，求得影響因素與相關評價指標的關系，得出權重矩陣。用層次分析得到的結(jié)果去評價陽關家園和天景花園的垃圾減量分類工作并對得出的權重矩陣進行檢驗。然后基于層析分析得到的權重矩陣用多元回歸分析構(gòu)量化模型用多元線性回歸對垃圾量和垃圾回收利用率作進一步量化。2.2問題二的分析問題二中是基于問題一中構(gòu)建的減量分類模型，主要分析試點小區(qū)垃圾組分本身的數(shù)量存在的相關性，我們采用灰色關聯(lián)模型來進行處理。利用附件2與附件3中的數(shù)據(jù)對兩個小區(qū)的可回收物、廚余垃圾，有害垃圾以及其他垃圾這四類垃圾的相關性進行分析，然后經(jīng)過歸一化處理分析各項

13、激勵措施與減量分類效果的相關性。2.3問題三的分析 問題三是基于問題一中構(gòu)建的減量分類模型對深圳現(xiàn)有垃圾減量分類督導過程中的基礎數(shù)據(jù)分項進行針對性分析，首先我們根據(jù)問題一中所得權重矩陣結(jié)合附件8中對于督導過程中對基礎數(shù)據(jù)的相應描述進行比較和處理來判斷目前統(tǒng)計的基礎數(shù)據(jù)分項及顆粒度是否足夠，并將其結(jié)合實際情況來決定投入成本和精力，最后利用分層抽樣模型設置少量抽樣數(shù)據(jù)來檢測一定區(qū)域內(nèi)減量分類工作的效果。2.4問題四的分析問題四要求：基于你構(gòu)建的減量分類模型1、指出深圳未來5年推進減量分類工作關鍵措施2、預測措施實施的最好與最壞結(jié)果。第一問是對前面三問的解決，后一問需要對深圳市未來5年垃圾減量分類的

14、相關量進行預測并基于已有的模型對減量分類效益的最好最壞結(jié)果進行預測。我們采用多項式回歸分析預測深圳市未來五年垃圾量，人口和生產(chǎn)總值的趨勢圖，借閱附件對垃圾減量分類所帶來的效益進行分析，并基于多項式回歸分析得到的數(shù)據(jù)對深圳市未來5年垃圾減量分類效益的最好最差結(jié)果進行預測并分析。3 符號說明wi 權重矩陣 r 表示回收利用率 ci 一致性指標 q 內(nèi)在因素綜合值ri 隨機一致性指標 e 個體因素的綜合值cr 一致性比率 x 資金效益n 矩陣的秩 z 資源效益s 垃圾總量p1 人口總量p2 gdp xi(k) 各類垃圾量ni(k) 關聯(lián)系數(shù)y 樣本容量y 不同地區(qū)子樣本容量 w 不同區(qū)域垃圾物流量比

15、例 非戶籍戶數(shù)占常住人口偶戶數(shù)的百分比 為戶籍戶與非戶籍戶垃圾的差異系數(shù)、常數(shù) 最大特征根 土地增值和貼現(xiàn)率四問題假設 1.假設題目所給數(shù)據(jù)及建模收集數(shù)據(jù)均真實可靠；2.假設建模中涉及主觀分析的結(jié)論基本與事實相符；3.假設各類垃圾之間相互獨立、區(qū)分明確；4.假設城市垃圾產(chǎn)生量都被全部及時清運；5.假設深圳市常住人口產(chǎn)生的平均垃圾基本不變；6、假設垃圾收運，填埋的成本，焚燒的利潤及廚余垃圾生化處理的效益在短時間內(nèi)是不變的；7、假設有害垃圾由于產(chǎn)量小、其處理消耗成本較其他因素可忽略不計五模型建立及求解5.1問題一垃圾減量分類活動是人類社會對自身垃圾產(chǎn)生系統(tǒng)的一個干預性工程，主要通過“社會因素”、“

16、個體因素”與“內(nèi)在因素”對產(chǎn)生的垃圾總量進行減少和分類回收的良性控制過程。并定垃圾量、垃圾回收利用率和居民參與率為垃圾減量分類的三個評價指標通過查閱相關文獻并結(jié)合生活經(jīng)歷針對題目附件中附件2至附件5的數(shù)據(jù)進行研究，從“社會因素”和“個體因素”兩個方面歸納出影響垃圾減量分類的因子，選擇教育、督導、激勵、市場、道德規(guī)范和處理措施作為社會因素的影響因子，其中的“市場”是垃圾管理系統(tǒng)的輸出端，其成熟程度決定能否實現(xiàn)垃圾的資源化，以及垃圾管理系統(tǒng)的費用和收益能否平衡，成功的垃圾管理系統(tǒng)應有靈活的市場導向性；選擇家庭收入、家庭結(jié)構(gòu)、職業(yè)、生活習慣、戶籍類型和受教育程度作為個體因素的影響因子，利用層次分析模

17、型，以垃圾減量分析評價作為目標層，并將“社會因素”、“個體因素”與“內(nèi)在因素”三者作為準則層第一層，“社會因素”與“個體因素”的影響因子作為準則層第二層，最后將垃圾量、垃圾回收利用率和居民參與率作為決策層，基本層次結(jié)構(gòu)如5-1所示：垃圾減量分類評價內(nèi)在因素目標層準則層決策層垃圾量垃圾回收利用率居民參與率 社會因素教育督導激勵市場道德規(guī)范處理措施 個體因素家庭收入家庭結(jié)構(gòu)教育程度生活習慣戶籍類型職業(yè)圖5-1 層次分析法結(jié)構(gòu)示意圖在建立的基本層次結(jié)構(gòu)上利用層次分析模型逐步進行分析5.1.1社會因素、個體因素與內(nèi)在因素之間權重關系利用層次分析法對作為影響垃圾減量分類準則層的三個因素進行權重分析。以a

18、表示社會因素、個體因素與內(nèi)在因素構(gòu)成的判斷矩陣，其中a1 ,a2,a3分別表示內(nèi)在因素，社會因素和個體因素，根據(jù)相關文獻及附件的參考和探討得出內(nèi)在因素、社會因素與個體因素的成對比較表格表5-1-1如下：表5-1-1 三個因素的成對比較表格a1a2a3a1122a21/212a31/21/21 由表格可以得出a1,a2,a3的判斷矩陣a：a=首先將矩陣 a 做歸一化處理,然后做按行求和最后將求和結(jié)果進行歸一化處理得到權重矩陣wiwi=0.4934,0.3108,0.1958由最大特征根 =3.0536由一致性驗證方法可得一致性指標=0.0268 隨機一致性指標 ri=0.58 最后通過一致性檢驗

19、得一致性比率 =0.0462<0.1 （其滿足一致性檢驗）經(jīng)驗證得表5-1-1所列內(nèi)在因素、社會因素、個體因素三個因素成對比較表格內(nèi)容數(shù)據(jù)合理，從中得出得出內(nèi)在因素、社會因素與個體因素對垃圾減量分類評價的權重比分別為0.4934,0.3108，0.1958；由此可見在現(xiàn)有數(shù)據(jù)的分析中內(nèi)在因素對垃圾減量分類評價的權重最大，社會因素次之，個體因素權重最小。5.1.2社會因素影響經(jīng)過5.1.1準則層第一層的權重分析后，進一步對構(gòu)成準則層第二層的影響因子進行分析，結(jié)合自身實際與對附件4與附件5天景花園工作經(jīng)驗與總結(jié)的分析將社會因素影響因子歸納為教育、督導、激勵、市場、道德規(guī)范和處理措施六個影響因

20、子，分別用b1 b2 b3 b4 b5 b6 表示，確定六者之間的成對比較表格表5-1-2如下：表5-1-2 社會因素影響因子成對比較表b1b2b3b4b5b6b1143452b21/411/2121/3b31/321231/2b41/411/2121/3b51/51/21/31/211/4b61/232341 由表5-1-2可以得出社會因素影響因子的判斷矩陣b如下：b= 將矩陣 b 做歸一化處理,然后做按行求和最后將求和結(jié)果進行歸一化處理得到權重矩陣wiwi =0.3767 0.0880 0.1501 0.0880 0.0541 0.2431 由最大特征根 =6.0719 由一致性驗證方法可

21、得一致性指標=0.1438 隨機一致性指標 ri=1.25 最后通過一致性檢驗得一致性比率 =0.0115<0.1 （其滿足一致性要求）經(jīng)驗證得表5-1-2所列社會因素影響因子成對比較表格內(nèi)容數(shù)據(jù)合理，從所得到的權重矩陣wi中可以看出教育在社會因素的影響中所占權重最大，處理措施次之。5.1.3個體因素影響結(jié)合深圳市實際情況，通過對附件的分析將個體因素影響因子歸納為家庭收入、家庭結(jié)構(gòu)、職業(yè)、生活習慣、戶籍類型和受教育程度六個影響因子，分別用c1 c2 c3 c4 c5 c6 c7分別表示，確定六者之間成對比較表格表5-1-3如下：表5-1-3個體因素影響因子成對比較表c1c2c3c4c5c

22、6c11451/232c21/4121/51/21/3c31/51/211/71/31/4c4257143c51/3231/411/2c51/2341/321由表5-1-3可得出個體因素影響因子的判斷矩陣c如下：c=將矩陣 b 做歸一化處理,然后做按行求和最后將求和結(jié)果進行歸一化處理得到權重矩陣wiwi =0.2490 0.0636 0.0411 0.3878 0.0999 0.1585 由最大特征根 =6.1040 由一致性驗證方法可得一致性指標=0.0208 隨機一致性指標 ri=1.25 最后通過一致性檢驗得一致性比率 =0.01664<0.1 （其滿足一致性要求）經(jīng)驗證得表5-1

23、-3所列個體因素影響因子成對比較表格內(nèi)容數(shù)據(jù)合理，由所得權重矩陣wi可得生活習慣在個體因素影響中所占權重最大，家庭收入次之。5.1.4決策層因子影響通過對附件的分析和深圳市對垃圾減量分類活動的相關政策的閱讀，將層次分析模型的決策層細化為垃圾總量、垃圾回收率和居民參與率三個方面，分別用d1 d2 d3 表示，確定三者之間的成對比較表格表5-1-4 如下：表5-1-4 決策層三大因素成對比較表c1c2c3c111/22c2213c31/21/31 由表5-1-4可得出個體因素影響因子的判斷矩陣c如下：d=將矩陣 d 做歸一化處理,然后做按行求和最后將求和結(jié)果進行歸一化處理得到權重矩陣wiwi =0

24、.2970 0.5396 0.1634 由最大特征根 =3.0092 由一致性驗證方法可得一致性指標=0.0046 隨機一致性指標 ri=0.58 最后通過一致性檢驗得一致性比率 =0.0079<0.1 （其滿足一致性要求） 經(jīng)驗證得表5-1-4所列決策層三大因素成對比較表格內(nèi)容數(shù)據(jù)合理，由d的權重矩陣可知垃圾的回收利用率是評價垃圾減量分類最重要的指標5.1.5驗證層次分析模型整體合理性 綜合5.1.1至5.1.3所得權重矩陣如下： 準則層： 第一層：wi=0.4934,0.3108,0.1958 第二層： 社會因素：wi=0.3767 0.0880 0.1501 0.0880 0.05

25、41 0.2431 個體因素：wi=0.2490 0.0636 0.0411 0.3878 0.0999 0.1585 利用連乘法將準則層中第二層相對于第一層測層次總排序，如下：b1 b2 b3 b4 b5 b6 c1 c2 c3 c4 c5 c6=0.4934 0.1171 0.02735 0.04665 0.02735 0.01681 0.07554 0.04879 0.01245 0.008 0.07597 0.01956 0.03103 最后將決策層所得權重矩陣相對于準則層權重矩陣排序形成表格表5-1-5，如下：表5-1-5 決策層所得權重矩陣相對于準則層權重矩陣排序表對其進行一致性檢

26、驗： cr=0.067<0.1 （滿足一致性要求）經(jīng)一致性檢驗得層次總排序通過一致性檢驗，層次分析模型構(gòu)造合理。5.1.6基于層次分析模型對陽光花園及天景花園的減量分類進行分析 首先基于層次分析模型，將所得權重矩陣進行分析，可得表5-1-6，如下：表5-1-6 各個評價指標與社會因素和個體因素權重排序表從上表中可以清晰看出各個評價指標與社會因素和個體因素之間的關系，以及各個影響因子對垃圾減量分類評價所占權重。其中內(nèi)在因素所占權重比例最大，其次為社會因素，尤其表現(xiàn)為社會因素中的教育因子，而個體因素影響中生活習慣因子所占個體因素影響權重比例最大。接下來我們分別從內(nèi)在因素和決策層中的三個因素對

27、陽光花園和天景花園進行針對性分析。 內(nèi)在因素 由表5-1-6可知決策層中垃圾量主要受內(nèi)在因素的影響，其中內(nèi)在因素占83.6%，而其他個體因素總體只占16.4%，而內(nèi)在因素是指gdp、城市人口、居民人均可支配收入等。所以我們對兩個小區(qū)的內(nèi)在因素進行比較，從而修正模型和數(shù)據(jù)。 通過對附件數(shù)據(jù)的整理可知兩個小區(qū)的基本情況： 陽光花園內(nèi)有1222戶居民，居民主要居住于靠近濱海大道的麗境閣、美境閣、富境閣、豪境閣，屬于富人居住區(qū)。 天景花園內(nèi)共有190戶居民，常駐居民147戶，空置房有43戶。人員結(jié)構(gòu)主要有公務員、企業(yè)白領、學生、老人等。 從中可以看出陽光花園中的居民量明顯大于天景花園。這將會成為內(nèi)在因

28、素中影響較大的因素，且兩個小區(qū)的居民類型也明顯不同，這一人員結(jié)構(gòu)也驗證了家庭收入，家庭結(jié)構(gòu)對這一評價指標具有影響，但無法驗證另外一個權重矩陣中略顯重要的因素：生活習慣。接下來的針對性研究中我們根據(jù)陽光花園和天景花園實際情況對模型進行了略微的修改，使其更加真實。垃圾量首先我們將陽光花園與天景花園的垃圾總量進行對比得出圖5-1-1，如下：圖5-1-1 兩個小區(qū)垃圾總量對比圖 從中可以看出差距過于巨大，其他方面的研究不能對此進行影響所以需要修改數(shù)據(jù)因素垃圾總量主要受人口總量影響，我們現(xiàn)以戶均垃圾量來評價小區(qū)垃圾減量工作。這樣內(nèi)在因素對于小區(qū)內(nèi)垃圾減量分類的影響就可以忽略不計，而之前我們構(gòu)造的模型則更

29、適用于描述整個城市的垃圾減量分類活動，在此進行了修改。比較結(jié)果構(gòu)成圖5-1-2，如下：圖5-1-2 陽光花園與天景花園戶均垃圾量對比圖（注：由于天景花園參與率為100%而陽光花園參與率為60%，則應分別除以147戶和1222x0.6=733戶）由圖可以看出陽光花園的戶均垃圾量比天景花園多。這樣分析更加接近實際情況。垃圾回收利用率 由于所給數(shù)據(jù)均為實施期數(shù)據(jù)，所以以下比較和結(jié)論僅針對實施期而言： 回收利用率=（可回收物+廚余垃圾）/垃圾總量總回收利用率=（每個月的可回收物總量+每個月廚余垃圾總量）/每個月垃圾總量根據(jù)附件中所給數(shù)據(jù)利用excel處理工具分別對小區(qū)垃圾回收利用率進行分析，得到以下圖

30、5-1-3至5-1-8，如下： 圖5-1-3 陽光花園10月垃圾回收利用率 圖5-1-4 陽光花園11月垃圾回收利用率 圖5-1-5 天景花園1月垃圾回收利用率 圖5-1-6 天景花園2月垃圾回收利用率 圖5-1-7 天景花園3月垃圾回收利用率 圖5-1-8 兩個花園垃圾總回收利用率對比 由圖中可以看出天景花園的垃圾回收利用率明顯高于陽光花園，約為陽光花園的2倍，而且天景花園的回收利用率的波動性小，穩(wěn)定。而陽光花園的回收利用率的波動性大，不穩(wěn)定。 由表5-1-6可知，影響垃圾回收利用率的主要因素有內(nèi)在因素和社會因素中的教育，處理措施，督導和激勵等。接下來我們從這幾個具體方面對垃圾回收利用率進行

31、具體分析。陽光花園 督導：督導員由已退休的老人組成 教育：選擇節(jié)假日，平均每個月開展宣傳活動，擺放宣傳展板，發(fā)放宣傳單和指導手冊。 處理措施：給所有家庭配發(fā)家用廚余垃圾桶和垃圾袋；在每一個樓層內(nèi)加裝廚余垃圾桶；在小區(qū)內(nèi)擺放四組四分類的垃圾桶；建立垃圾分揀中心和廚余垃圾處理站；安裝脫水機和微生物處理設備；將干化脫水后的廚余垃圾在夜間22:00至凌晨5:00送入廚余垃圾微型處理設備中進行資源化（有機肥）、無害化處理。激勵：通過統(tǒng)計臺賬，評選出“優(yōu)”、“良”、“中”、“差”的家庭，再挑選出“優(yōu)”的家庭在光榮榜上公示，并給予一定的物質(zhì)獎勵。天景花園 督導：招募志愿者和督導員 教育：對作業(yè)人員的培訓；對

32、垃圾減量分類工作人員、廚余垃圾收集作業(yè)人員培訓；給志愿者、督導發(fā)有關文件自行學習；小區(qū)宣傳（海報、圖例料、口號標語 ；在小區(qū)集中出入口每天給居民播放pp視頻；舉行垃圾分類定期社區(qū)活動。 處理措施：一是減少垃圾投放點，二是按早、晚二個時間點定時定點投放方式三、市城管部門選定的專業(yè)公司，上門收集垃圾，實現(xiàn)垃圾分類運輸、分類處理。激勵：廚余垃圾經(jīng)降解處理后，加工成合格的有機肥，回贈給住宅區(qū)用于園區(qū)綠化和家庭養(yǎng)花 通過圖表的比較以及垃圾減量分類回收過程的比較，可以明顯看出天景花園在教育和處理措施上遠遠比陽光花園做的好，教育宣傳力度更強，宣傳更廣更有效果，采取措施更合理，更優(yōu)化。居民參與率根據(jù)附件所給數(shù)

33、據(jù)分析可得兩個小區(qū)在垃圾減量分類活動中的各項數(shù)據(jù)比較圖5-1-7，如下：表5-1-7 兩個小區(qū)垃圾減量回收活動數(shù)據(jù)分析表 根據(jù)表內(nèi)數(shù)據(jù)進一步將兩個小區(qū)垃圾減量分類活動數(shù)據(jù)整理為圖5-1-9與圖5-1-10分別表示兩個小區(qū)居民參與度對比和垃圾分類回收準確度對比，如下：圖5-1-9 陽光花園與天景花園居民參與率對比圖 圖5-1-10陽光花園與天景花園垃圾分類準確度圖 由圖中可以看出天景花園的參與率和準確率都明顯高于陽光花園 又上述三個評價指標的對比可見天景花園的減量分類明顯優(yōu)于陽光花園。5.1.7基于量化模型對垃圾量和垃圾回收利用率做進一步量化 構(gòu)造量化模型來量化相關因素與垃圾量和垃圾回收利用率間

34、的關系，將基于層次分析法得到的權重矩陣用因子法對垃圾量和垃圾回收利用率做進一步的量化分析。居民參與率影響垃圾回收利用率,垃圾量主要與內(nèi)在因素和個體因素有關, 垃圾回收利用率主要與社會因素有關。 由于垃圾量和垃圾回收利用率率是直接影響垃圾減量分類結(jié)果效益的(如圖5-4-4),居民參與率影響垃圾回收利用率。所以在量化模型中我們主要量化垃圾量和垃圾回收利用率與相關因素的關系。垃圾量主要與內(nèi)在因素和個體因素有關, 垃圾回收利用率主要與社會因素有關。垃圾量垃圾量主要與內(nèi)在因素和個體因素有關。由附件8可知：內(nèi)在因素中人口量，gdp,外旅游業(yè)的發(fā)展都與垃圾量呈正相關。而旅游業(yè)發(fā)展引起垃圾量增加的主要因素是因

35、為旅游業(yè)的發(fā)展增加了深圳市的流動人口數(shù)。所以內(nèi)在因素歸因于人口量和gdp.可以將個體因素歸為對人口因素的細化考慮。由附件8知個體因素中非戶籍人口數(shù)量與垃圾量呈正相關，sara ojeda benítez等人的研究知人口結(jié)構(gòu)中的家庭人口密度與人均垃圾產(chǎn)量呈負相關，如圖5-1-11。圖5-1-11 居民生活垃圾產(chǎn)生量與家庭結(jié)構(gòu) sara ojeda benítez等人還研究了居民生活垃圾與受教育水平的關系：受教育程度為從小學水平向初中水平發(fā)展有減少，初中至高中段基本不變，而在高中水平向高等教育發(fā)展中有增加的現(xiàn)象，前面減少和后面增加的幅度相差不大。我們在研究整個深圳市的垃圾量時取

36、深圳市平均受教育程度?？紤]整個城市垃圾量時個體因素中家庭收入在gdp中已考慮。而職業(yè)和生活習慣對個人垃圾產(chǎn)生量影響明顯，但考慮整體時這兩個因素由于主觀性太強且對全局影響不大，所以不考慮，如圖5-1-12。圖5-1-12 居民生活垃圾產(chǎn)生量與居民教育水平 人口總量，gdp分別用 p1 p2 表示，得出垃圾總量s=p1+p2+ 其中、為常數(shù)根據(jù)附件8中圖表數(shù)據(jù)（具體數(shù)據(jù)見附件2.2）利用多元線性回歸確定、三個常數(shù)。利用spass多元回歸確定、三個常數(shù)。表5-1-8 系數(shù)a模型非標準化系數(shù)標準系數(shù)tsig.b標準 誤差試用版1(常量)-724.18288.867-8.149.000人口總量1.290

37、.107.97112.092.000a. 因變量: 垃圾量表5-1-9 已排除的變量b模型beta intsig.偏相關共線性統(tǒng)計量容差1gdp指數(shù).004a.040.969.014.805a. 模型中的預測變量: (常量), 人口總量。b. 因變量: 垃圾量表5-1-10 殘差統(tǒng)計量a極小值極大值均值標準 偏差n預測值178.7867475.4765346.363697.3629511殘差-37.7639235.27714.0000024.1559711標準 預測值-1.7211.326.0001.00011標準 殘差-1.4831.385.000.94911a. 因變量: 垃圾量 由以上結(jié)

38、果易知，因為gdp指數(shù)無明顯變化，垃圾量和gdp指數(shù)無關，最終確定的方程為：s=1.290p1-724.182 細化考慮相關因素對模型進行調(diào)整：考慮人口結(jié)構(gòu)：設飛戶籍戶數(shù)占常住人口偶戶數(shù)的百分比，、為戶籍戶與非戶籍戶垃圾的差異系數(shù)人口密度為1-8所占比例分別為 對應的人均垃圾產(chǎn)生量為l1 l2 l3 l4 l5 l6 l7 l8 其中l(wèi)1>l2>l3>l4>l5>l6>l7>l8>s= 由于上述人口數(shù)據(jù)中未考慮流動人口，故作進一步調(diào)整 設流動人口,占人口總量的百分比s=細化回收利用率：由于個體因素的主觀能動性比較大，對于深圳這個流動人口居多的城市

39、，不便于統(tǒng)計數(shù)據(jù)，而能直接影響推進減量分類工作的關鍵是社會因素，政府能直接干預的也就是社會因素而垃圾減量分類活動中的資源決策通過社會因素實現(xiàn)對垃圾減量分類過程的干預. 所以我們將社會因素中的資源（資源包括人力、物力和財力）決策分為教育投資、督導投資、激勵投資、市場投資、垃圾處理投資，以回收利用率為評價指標來量化決策目標。以t1 t2 t3 t4 t5教育投資、督導投資、激勵投資、市場投資、垃圾處理投資將層次分析得到權重矩陣做相應調(diào)整（由于道德規(guī)范幾乎不受相應措施的影響暫忽略此項）c = 0.4147 0.0876 0.1529 0.0876 0.2573 r表示回收利用率 內(nèi)在因素是大背景，個

40、體因素是基礎，社會因素作用于個體來干預引導垃圾減量分類活動， 內(nèi)在因素綜合值q（綜合考慮人口量，gdp和人均可支配收入） 個體因素的綜合值e（主要考慮家庭收入，家庭結(jié)構(gòu)，戶籍類型和受教育程度，由層次分析法中得出生活習慣所占權重比較大，但由于此項因素不便統(tǒng)計故暫不考慮）分析可知：0<q<1,e>1t1 t2 t3 t4 t5>0 且相互之間存在制約關系，以權重矩陣作為標準比例，各項資源投入占總投入的比例較標準比例不應超過10%，這樣就可以通過調(diào)整t1 t2 t3 t4 t5的投資比例和投資力度來決策控制和優(yōu)化垃圾減量分類過程?？紤]法律法規(guī)執(zhí)行的修正： 若真的執(zhí)行垃圾收費制

41、度的話（如臺灣的垃圾隨帶收費），實現(xiàn)污染收費及其他制度的完善必將很大程度上抑制垃圾量，我們將其對垃圾量的影響因子定為f1,這一抑制作用作用在人口量上。 其中0<f1<1. 法律法規(guī)是政府能夠直接干預且對垃圾減量分類有明顯作用的社會措施，但目前深圳市未出臺相應的法律法規(guī)，故我們將這一因素對垃圾回收利用率的影響因子定為f2。 其中f2>1.5.2問題二 該問題主要分析試點小區(qū)垃圾組分本身的數(shù)量存在什么相關性，即是分析一組隨機數(shù)的相關性，我們可以采用灰色關聯(lián)模型來進行處理。因其相關性不會因為月份的不同而改變，故抽取天景花園2013年1月份垃圾收集統(tǒng)計表和陽光家園2012年11月份垃

42、圾收集統(tǒng)計表為例來進行討論。5.2.1天景花園與陽光花園四類垃圾日量基本情況 首先根據(jù)附件里2與附件3可以得出兩個小區(qū)四類垃圾日產(chǎn)量平均值如下圖： 圖5-2-1 兩個小區(qū)四類垃圾日產(chǎn)量平均值（注縱軸單位量綱為公斤） 從上圖5-2-1柱狀圖中可以看出，天景花園和陽光家園四類垃圾中都為其他垃圾垃圾量最多，有害垃圾垃圾量最少。并且，陽光家園的垃圾量普遍比田景家園垃圾量多。5.2.2用灰色關聯(lián)模型計算天景花園四類垃圾的相關性通過對附件2中數(shù)據(jù)的篩選與比較，我們選擇調(diào)用2013年1月垃圾收集統(tǒng)計表來計算天景花園可回收垃圾、廚余垃圾、有害垃圾和其他垃圾四類垃圾的相關性： 令：x1(k)=可回收物垃圾量;

43、k=1,2,31x2(k)=廚余垃圾垃圾量; k=1,2,31x3(k)=有害垃圾垃圾量; k=1,2,31x4(k)=其他垃圾垃圾量; k=1,2,31以x1(k)為參考數(shù)列可得四類垃圾兩兩之間的差距，如下：1=;2=;3=;4=;5=;6=;其中1表示可回收物垃圾量與廚余垃圾垃圾量之間的差值2表示可回收物垃圾量與有害垃圾垃圾量之間的差值3表示可回收物垃圾量與其他垃圾垃圾量之間的差值4表示廚余垃圾垃圾量與有害垃圾垃圾量之間的差值5表示廚余垃圾垃圾量與有害垃圾垃圾量之間的差值6表示有害垃圾垃圾量與其它垃圾垃圾量之間的差值由附件2表格中的數(shù)據(jù)按照i 可以得出天景花園垃圾收集統(tǒng)計表中2013年1月

44、每天的四類垃圾垃圾量兩兩之間的差值表，表見附件2.1（見論文后附件）從附件2.1表格數(shù)據(jù)中可知 表中兩級最大值與最小值設為： (max)=max maxi(k) (min)=min mini(k) 易知，附件9表格中： (max)=157 (min)=1 關聯(lián)系數(shù)ni(k)的計算公式如下：ni(k)=，, k=1,231; i=1,2,3經(jīng)調(diào)查研究，取=0.5，可求得天景花園垃圾收集統(tǒng)計表中2013年1月每天的四類垃圾垃圾量之間關聯(lián)系數(shù)ni(k)數(shù)據(jù)的表格，表見附件2.2（見論文后附件）。 由于每個比較數(shù)列與參數(shù)數(shù)列的關聯(lián)程度是通過30個關聯(lián)系數(shù)來反映的，關聯(lián)系數(shù)分散，不便于從整體上進行比較。

45、因此，有必要對關聯(lián)信息做集中處理而求平均值是一種信息集中的方式。即用比較數(shù)列與參數(shù)數(shù)列各個時期的關聯(lián)系數(shù)的平均值來定量反映這兩個數(shù)列的關聯(lián)程度，其計算公式為： ni= k=1,231 從附件2.2的表格中取的平均值易知：n1=0.6115（廚余垃圾與可回收物的關聯(lián)程度）； n2=0.5808（有害垃圾與可回收物的關聯(lián)程度）； n3=0.5125（其他垃圾與可回收物的關聯(lián)程度）；n4=0.4212（有害垃圾與廚余垃圾的關聯(lián)程度）；n5=0.7947（其他垃圾與廚余垃圾的關聯(lián)程度）；n6=0.3711（其他垃圾與有害垃圾的關聯(lián)程度）； 由以上數(shù)據(jù)可以看出：n5>n1>n2>n3&

46、gt;n4>n6 從中可得天景花園可回收物、廚余垃圾、有害垃圾、其他垃圾四類垃圾中，相關性最高的是其他垃圾與廚余垃圾，其他依次是：廚余垃圾與可回收物、有害垃圾與可回收物、其他垃圾與可回收物、有害垃圾與廚余垃圾，相關性最低的是其他垃圾與有害垃圾。5.2.3檢驗天景花園四類垃圾相關性灰色關聯(lián)模型 利用matlab cf制圖工具將附件2天景花園垃圾回收統(tǒng)計表中2013年1月各類垃圾數(shù)據(jù)進行非線性擬合。 關聯(lián)程度實質(zhì)是參考數(shù)列與比較數(shù)列曲線形狀的相似程度，參考數(shù)列與比較數(shù)列形狀接近，則兩者關聯(lián)度較大；反之參考數(shù)列與比較數(shù)列曲線形狀相差較大，則兩者間的關聯(lián)度較小。因此，可用曲線間的差值大小作為關聯(lián)

47、度的衡量標準。 通過非線性擬合可得圖5-2-2至圖5-2-5，分別表示四類垃圾量隨時間變化的曲線： 圖5-2-2可回收物量隨時間變化量 圖5-2-3 廚余垃圾量隨時間變化量 圖5-2-4 有害垃圾量隨時間變化量 圖5-2-5其他垃圾量隨時間變化量 通過以上四個圖的對比可以得出同種垃圾組分相關性均顯著，不同組垃圾的相關性分析如下：廚余垃圾與其他垃圾呈正相關，廚余垃圾與可回收物成呈中等正相關，有害垃圾與可回收物和有害垃圾與廚余垃圾呈低正相關，其他垃圾和可回收垃圾與其他垃圾和有害垃圾呈低負相關性。將非線性擬合比較結(jié)果與灰色關聯(lián)模型比較結(jié)果進行比對，其誤差在可容許范圍內(nèi)，5.2.2中用灰色關聯(lián)模型計算

48、天景花園四類垃圾的相關性基本符合實際情況，模型合理。5.2.4用灰色關聯(lián)模型計算陽光花園四類垃圾的相關性 通5.2.2利用湖色關聯(lián)模型分析附件3中陽光花園垃圾收集統(tǒng)計表中數(shù)據(jù)，因為兩個小區(qū)的試行時間不同，經(jīng)比較后調(diào)用附件3中陽光花園2012年11月垃圾收集統(tǒng)計表，令：x1(k)=可回收物垃圾量; k=1,2,31x2(k)=廚余垃圾垃圾量; k=1,2,31x3(k)=有害垃圾垃圾量; k=1,2,31x4(k)=其他垃圾垃圾量; k=1,2,31以x1(k)為參考數(shù)列時：1=;2=;3=;4=;5=;6=;由附件3表格中的數(shù)據(jù)按照i 可以得出陽光花園垃圾收集統(tǒng)計表中2012年11月每天的四類

49、垃圾垃圾量兩兩之間的差值表，表見附件2.3（見論文后附件）從附件2.3表格數(shù)據(jù)中可知 表中兩級最大值與最小值設為： (max)=max maxi(k) (min)=min mini(k) 易知，附件2.2表格中： (max)=1466 (min)=75 關聯(lián)系數(shù)ni(k)的計算公式如下：ni(k)=，, k=1,231; i=1,2,3經(jīng)調(diào)查研究，取=0.5，可求得陽光花園垃圾收集統(tǒng)計表中2012年11月每天的四類垃圾垃圾量之間關聯(lián)系數(shù)ni(k)數(shù)據(jù)的表格，表見附件2.4（見論文后附件）。 同樣由于每個比較數(shù)列與參數(shù)數(shù)列的關聯(lián)程度是通過30個關聯(lián)系數(shù)來反映的，關聯(lián)系數(shù)分散，不便于從整體上進行比

50、較。因此，有必要對關聯(lián)信息做集中處理而求平均值是一種信息集中的方式。即用比較數(shù)列與參數(shù)數(shù)列各個時期的關聯(lián)系數(shù)的平均值來定量反映這兩個數(shù)列的關聯(lián)程度，其計算公式為： ni= k=1,231 從附件2.4的表格中取的平均值易知：n1=0.9432（廚余垃圾與可回收物的關聯(lián)程度）；n2=0.7031（有害垃圾與可回收物的關聯(lián)程度）；n3=0.4703（其他垃圾與可回收物的關聯(lián)程度）；n4=0.7882（有害垃圾與廚余垃圾的關聯(lián)程度）；n5=0.4385（其他垃圾與廚余垃圾的關聯(lián)程度）；n6=0.3784（其他垃圾與有害垃圾的關聯(lián)程度）； 由以上數(shù)據(jù)可以看出:n1>n4>n2>n3&

51、gt;n5>n6 從中可以得出陽光家園可回收物、廚余垃圾、有害垃圾、其他垃圾四類垃圾中，相關性最高的是廚余垃圾與可回收物，其他依次為：有害垃圾與廚余垃圾、有害垃圾與可回收物、其他垃圾與可回收物、其他垃圾與廚余垃圾，相關性最低的是其他垃圾與有害垃圾。5.2.5檢驗陽光花園四類垃圾相關性灰色關聯(lián)模型利用matlab cf制圖工具將附件3陽光花園垃圾回收統(tǒng)計表中2012年11月各類垃圾數(shù)據(jù)進行非線性擬合并比較參考數(shù)列與比較數(shù)列曲線形狀的相似程度檢驗5.2.4的灰色關聯(lián)模型是否合理。 通過非線性擬合可得圖5-2-6至圖5-2-9，分別表示四類垃圾量隨時間變化的曲線： 圖5-2-6可回收物量隨時間

52、變化量 圖5-2-7 廚余垃圾量隨時間變化量 圖5-2-8 有害垃圾量隨時間變化量 圖5-2-9其他垃圾量隨時間變化量通過以上四個圖的對比可以得出同種垃圾組分相關性均顯著，不同組垃圾的相關性分析如下：廚余垃圾與可回收物呈正相關，其他垃圾與可回收物呈中等正相關，有害垃圾與可回收物呈低正相關，其他垃圾與廚余垃圾和其他垃圾與有害垃圾呈低負相關。將非線性擬合結(jié)果與灰色關聯(lián)模型相關性結(jié)果進行比較可知，在誤差容許范圍內(nèi)，5.2.4中用灰色關聯(lián)模型計算陽光花園四類垃圾的相關性基本符合實際情況，模型合理。5.2.6各項激勵措施與減量分類效果的相關性 附件2和附件3表格給出的是兩個小區(qū)垃圾減量分類試行期的數(shù)據(jù)，由附件4和附件6可知，激勵措施主要有：獎勵、鼓勵和補貼等。激勵措施是跟試行期同步開始的，我