数学建模垃圾分类处理与清运方案设计方案

数学建模垃圾分类处理与清运方案设计方案内容摘要：

来衡量。 S 越小，则用回归方程预测 Y 越精确；反之亦然。 采用 matlab 软件编程进行城市生活垃圾量多元线性回归模型预测 (预测代码见附录1)。 表二为训练结束后预测值与统计值的对比表，精度达到要求后用训练好的模型来预测深圳市 20202020 年城市生活垃圾产生量，预测结果见表 3— 11。 在 matlab 软件中运行代码后得到生活垃圾产生量的回归方程为： Y=38． 7965+0． 25178xXl+0． 10508xx2— 0． 0574xx3+O． 1292xx40． 0138xx5 +20． 8016xx60． 0095xx7+0． 0066xxs 一 3． 1460xx9 方差估计： S=25． 7642 回归方程的显著性检验 F 统计量， F=72． 3187，所以拒绝假设，即回归模型成立。 表二线性回归模型预测值与统计值对比表 年份 2020 2020 2020 2020 2020 预测值 统计值 年份 2020 2020 2020 2020 2020 预测值 统计值 413 图一 线性回归模型预测值与统计值对比分析图 从表二及图一可以看出，多元线性回归模型对历史值的拟合程度较高，预测精度是可以接受的，多元线性回归模型预测值比较接近北京市城市生活垃圾实际产生量，稍微偏高。 表三 20202020 年深圳市城市生活垃圾产生量多元线性回归模型预测值 年份 2020 2020 2020 2020 2020 预测值（万吨） 大小型厨余垃圾设备规划 模型的建立 题目要求给出大、小型设备（橱余垃圾）的分布设计。 由于大型厨余垃圾处理设备处理能力为 200 吨 /日，投资额约为 4500 万元，运行成本为 150 元 /吨。 而每个转运站的垃圾数量有限，所以大型厨余垃圾处理设备必须在图上重新选址建设。 小型餐厨垃圾处理机，处理能力为 200300 公斤 /日，投资额约为 28 万元，运行成本为 200 元 /吨。 所以小型垃圾处理机可以设置在垃圾中转站内。 根据表四用 编程作图二（程序见附录三） 表四中转站坐标 名称 中转站 厨余垃圾量 X y 名称 中转站 厨余垃圾量 x y P1 麻勘站 10 P19 前海公园站 16 P2 阳光站 10 P20 玉泉站 25 P3 白芒站 8 P21 九街站 20 P4 大石磡站 30 P22 大冲站 35 P5 牛城村站 5 P23 沙河市场站 30 P6 长源村站 5 P24 大新小学站 30 P7 福光站 10 P25 涌下村站 20 P8 塘朗站 10 P26 深圳大学站 15 P9 动物园站 20 P27 白石洲南站 30 P10 平山村站 25 P28 北头站 15 P11 新围村站 20 P29 科技园站 20 P12 月亮湾大道站 40 P30 南园站 15 P13 西丽路站 15 P31 南山村站 25 P14 光前站 20 P32 花果路 30 P15 同乐村站 5 P33 官龙村站 15 P16 龙井 15 P34 望海路站 30 P17 松坪山站 25 P35 华侨城站 70 P18 松坪山（二）站 10 P36 南光站 15 P37 南山市场 25 P38 疏港小区站 40 图二中转站坐标图 从图表可知每个垃圾转运站的坐标 Pi(xi,yi)，假设 大型厨余垃圾处理设备建在地图上的Pj(Xj,Yj)。 所以对于每个垃圾中转站来说有两种情况：（ 1）在站内设置垃 圾处理机。 (2）把垃圾运往大型厨余垃圾处理厂进行处理。 从中选择最优方案，从而确定垃圾大型垃圾处理站的位置。 假设大型垃圾处理厂的寿命是 30 年。 小型垃圾处理机的寿命是 10 年。 大型垃圾处理设备的平均每吨耗损成本 =45000000/（ 30*365*200） =20 元 /吨 小型垃圾处理设备的平均每吨耗损成本 =280000/（ 10*365*） =256 元 /吨 吨汽车，每车 耗油 20L— 35L 70汽油 /百公里。 每升 70汽油价格为 元 司机月薪平均 3500 元。 如果运往大型垃圾处。