建模
知节点后，未知节点会以 1P 的概率转发此条消息，转化为传播节点，以 11P 的概率转化为只读节点。 建立模型 节点 j 在 t 时刻处于未知状态， jwwP 表示节点 j 在 ttt , 时段内处于未知状态的概率， jwcP 表示节点 j 从未知状态转移到转发状态的概率， jwPg 表示节点 j 从未知状态转移到只读状态的概率，且 jg1 wjwc PP ，其中 h1j
94 179 13 379 3 95 180 13 380 4 96 181 381 5 97 182 382 6 98 320 383 10 7 99 321 12 384 8 5 100 322 385 9 166 323 386 10 167 324 475 11 168 325 476 13 12 169 326 477 13 170 327 478 14 171 328 479 15
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．
工资有关，它不仅影响养老基金的收入，也影响养老金的支出，是影响收支平衡的重要因素。 在经济持续快速增长和宏观经济运行下，在岗职工平均工资水平一直保持较快的增长势头，缴纳的养老保险费也相继增加。 缴纳的养老保险费越多，对养老 保险的贡献就越大。 而职工缴费工资又是影响平均缴费工资指数的重要因素，职工缴费工资越高，则平均缴费工资指数就越大，退休后享受的基本养老保险待遇就越高。
25 2 3 278.75 8 4 280 8 5 281.25 4 6 282.5 4 7 282.5 4 8 282.5 9 9 281.25 5 281.25 1 281.25 5 2 278.75 1 3 276.25 2 4 273.75 2 5 275 8 6 275 8 7 278.75 3 8 278.75 4 9 283.75 9 282.5 9 1 285 5 2 281
( kkjk aBa （ 18） 若已知第 k1层的计算结果 1kCI ， 1kRI 和 1kCR ，则第 k层的相应指标为： )1()()2()1( ), .. .,( kmkkkk aCICICICI （ 19） )1()()2()1( ), .. .,( kmkkkk aRIRIRIRI （ 20） )/( 1 kkkk RICICRCR （ 21） 其中
1nmt i t i t j t jijtxtxNxttNx t xtt x t xxxxxxNxNS W x 模型的求解 模型参数估计和模型定阶是应用时间序列分析法进行建模时很重要的过程，该过程的适当与否直接影响到模型参数的计算精度和和预测的好坏。 ⑴ 模型参数估计
在所考虑的 90 种切割序列中，上述三种情况下垂直切割面的排列 情形，及在图 G 中对应有向路的必经点如下表（ z=0,1,2）： 垂直切割面排列情形 有向路必经点 情况一（一） 1M 2M 3M 4M (1,0,z),(2,0,z),(2,1,z) 情况一（二） 3M 4M 1M 2M (0,1,z),(0,2,z),(1,2,z) 情况二（一） 3M 1M 2M 4M (0,1,z),(1
染物的单因子指数 .具体结果如下（表 3）： 表 3 综合评价指数 生活区 工业区 山区 主干道区 公园绿区 p 从 表 3 可以看出，工业区与主干道区的污染最为严重，而山区的污染相对最轻 . 以背景值为标准按照 p 的大小将 土壤污染程度分 为 4级 ： 污染级别 P 值 清洁 P 轻度污染 ≤ P 中度污染 ≤ P 重度污染 ≤ P 8 表 4 土壤污染程度级别 根据以上评定标准
隶属度为 ，对于二级标准的归一化的综合隶属度为 ，对于三、四级标准的归一化的综合隶属度为 0、 0，故认为区域 1为一级标准区。 表 4 各类区域污染程度表 区域类别 一级 二级 三级 四级 生活区 % % % % 工业区 % % % % 山区 % % 0% 0% 主干道路区 % % % % 公园绿地区 % % % % 重金属污染的原因分析 8 种主要的重金属污染物在 5 类区域的分布统计