南通大学本科毕业设计论文题目南通市生活垃圾产量预测及影响因素分析.docx

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1、南通大学本科毕文芈设计（论题目:南通市生活垃圾产量预测及影响因素分析学院地理科学学院班级环科192班学生姓名赵和凝学号指导教师姚红职称副教授评阅教师职称完成日期南通大学地理科学学院二零二三年五月摘要目前由于社会发展所带来的城市生活垃圾的产量正在逐年不断增加，“垃圾围城”对城市的环境影响问题也在日渐显露,南通市在2023年的年生活垃圾产量已达254.9万吨。要想处理垃圾堆积问题，首要需对其在各方面进行研究，确定，这将需要合理的规划管理办法以免造成资源浪费或无法满足需求的情况，因此本课题选择对城市未来发展规划具有基础意义的数据预测进行研究。针对南通市生活垃圾未来的产量，本课题通过搜集南通市政府、统

2、计局等过去十年的官方数据，选取对产量有影响的因素，运用相关性分析确定其与年生活垃圾产量的关联程度，然后建立多元线性回归模型，最后通过显著性检验分析得出所需的回归方程，并将所需因变量的拟推算未来值代入回归模型，得出南通市未来5年的生活垃圾产量预测。结果表明：对生活垃圾产量影响最相关的因素为年末常住人口和人均可支配收入，生活垃圾产量回归方程为Y=2857.685+3.895X1+0.002X3,拟合效果良好；20232026年南通市年生活垃圾产量将达256.79-296.00万吨，平均增长率为3.04%。关键词：生活垃圾、产量预测、多元回归ABSTRACTAtpresent,theproducti

3、onofurbanso1idwastebroughtaboutbysocia1deve1opmentisincreasingyearbyyear,andtheenvironmenta1impactofthegarbagesiegeonthecityisa1soincreasing1yrevea1ed,andtheannua1domesticwasteproductionofNantongCityin2023hasreached254.90,000tons.Inordertodea1withtheprob1emofgarbageaccumu1ation,itisfirstnecessarytos

4、tudya11aspectsofitanddeterminethatitwi11requirereasonab1ep1anningandmanagementmethodstoavoidwasteofresourcesorinabi1itytomeetdemand,sothisprojectchosetostudythedatapredictionofbasicsignificanceinthefuturedeve1opmentp1anningofthecity.InviewofthefutureproductionofdomesticwasteinNantong,thisprojectco11

5、ectstheofficia1dataofNantongMunicipa1GovernmentandStatisticsBureauinthepasttenyears,se1ectsthefactorsthathaveanimpactonproduction,usescorre1ationana1ysistodeterminethedegreeofcorre1ationbetweenitandannua1domesticwasteproduction,andthenestab1ishesamu1tip1e1inearregressionmode1,andfina11yobtainsthereq

6、uiredregressionequationthroughsignificancetestana1ysis,andsubstitutestheproposedfutureva1ueoftherequireddependentvariab1eintotheregressionmode1toobtaintheforecastofdomesticwasteproductioninNantonginthenext5years.Theresu1tsshowedthatthemostre1evantfactorsaffectingtheoutputofdomesticwasteweretheperman

7、entpopu1ationandpercapitadisposab1eincomeattheendoftheyear.TheregressionequationofdomesticwasteproductionwasY=-2857.685+3.895X1+0.002X3,andthefittingeffectwasgood.2022-2026Theannua1domesticwasteproductioninNantongCitywi11reach256.79-296000,000tons.Theaveragegrowthrateis3.04%.Keywords:Municipa1so1idw

8、aste;Productionforecast;Mu1tip1eregression.目录摘要IABSTRACTI11. 绪论11.1. 选题理由与意义11.2. 课题研究的现状与发展趋势11.2.1. 垃圾产量的预测模型11.2.2. 影响垃圾产量的因素21.3. 研究内容与技术路线31.3.1. 研究内容31.3.2. 技术路线41.5. 研究创新42. 52.1. 计算方法原理52.1.1. 生活垃圾产量预测的多元线性回归模型52.1.2. 参数的最小二乘估计52.1.3. 生活垃圾产量预测模型回归方程的显著性检验52.1.4. 生活垃圾产量预测模型回归系数的显著性检验62.2. 数据来

9、源72.2.1. 影响生活垃圾产量的因素指标选取72.2.2. 影响因素数据的获取73. 结果与讨论93.1. 影响生活垃圾产量的因素相关性分析93.2. 生活垃圾产量预测回归方程的检验103.3. 2023-2026年南通市生活垃圾产量预测结果144. 结论18参考文献19致谢211.绪论1.1. 选题理由与意义就目前而言，在一个社会的不断前进发展过程中，“垃圾围城”现象不断突出，面对显露的环境问题，徐盼等人得叫未找测用.在2013年对我国城市生活垃圾从产生和处理进行了现状分析，发现各区域生活垃圾的产量与城市GDP有着密切联系，同时垃圾的无害化处理率也存在着由东部向西部递减的规律。国务院在2

10、018年印发了“无废城市”建设试点工作方案，而与此同时我国城市生活垃圾清运量在2019年就依然高达2亿吨之多*怵找则用如。在满足环境健康的基础下，人们对生活环境的舒适度的要求也在逐渐提高，生活垃圾的产生成为其受牵制问题，而社会稳定发展的基础即取决于处理好人与环境之间相互协调相互平衡的关系。研究城市生活垃圾产量的相关影响因素及科学准确地预测城市生活垃圾产量趋势好!未引用冰，对城市发挥科学政策的指导作用与发展规划与管理提供科学的支撑有意义。因此本课题期望从环境保护的角度，分析生活垃圾产生影响因素，通过建立模型预测出南通市未来生活垃圾产量，提供数据以助环境保护相关部门在其生活垃圾回收处理方面实施良好

11、的规划管理，推进社会环境绿色可持续发展。12课题研究的现状与发展趋势1.1.1. 垃圾产量的预测模型城市生活垃圾产量正在逐年增加，现如今在国内外已有许多的学者对城市生活垃圾产量有所关注，并通过对各类产生垃圾的影响因素分析，构建了预测模型对未来城市生活垃圾产量趋势进行估值，使用函数计算预测生活垃圾的产量。在使用这些预测模型的过程中人们逐渐将其分为两个类别：其一是时序分析模型，这类模型忽略其他影响因素，仅根据时间变化规律来对生活垃圾进行分析预测未婚引用.；在预测过程中选取的几种常见模型有线性回归M1R模型、时间序列ARIMA(P,d,q)模型”未找W、灰色系统GM(1,1)和神经网络BPNN模型*

12、!未找W,时间序列理论是根据因素随时间的变化来预测未来的发展趋势，其中较为重要且常用的一种模型为自回归滑动平均，它通过对所得数据的处理使之将数据标准化，同时使用加权平均将不确定误差消除，从时间发展的进程上分析垃圾产生趋势。有张万里等人.阳未找则用毒.和王桂琴等人群!未找响用.就基于ARIMA模型分别对环渤海典型城市和北京市的生活垃圾产量进行了预测；关于灰色理论的创立源自于1982年邓聚龙教授，利用灰白黑的颜色系统表征我们对事物具体信息的掌握程度*1引用灰色模型预测有着所需信息少却能保证结果精确度较好的优点，但该模型的运用与数据平滑性往往有关*!未找到引用礼。其经过30多年的发展，灰色预测模型已

13、成为了一个研究最活跃、应用最广泛的预测模型，在灰色系统理论中最为活跃的分支之一未找到引用李宏诔找四用.使用灰色模型预测了成都市生活垃圾产量，其二则是回归分析模型，通过一个或多个变量的变化情况得出另一变量的变化结果，在此课题中即分析生活垃圾产生情况与各影响因素之间的关系，然后通过影响因素的情况推断出垃圾产生情况未找知其主要内容和步骤是：首先根据对问题实际情况，确定自变量和因变量；其次通过找出合适的数学方程式来描述变量之间的关系；但由于所选择的变量都具有不确定性，因此对所得回归模型还要进行统计检验；最后则是利用回归模型，根据自变量去估计、预测因变量未找到引旃我国现行的CJ/T1062016城市生活

14、垃圾产量计算及预测方法中使用了多元线性回归*1未找到引用礼。但在处于人类活动以及环境等复杂情境下，所需考虑因素种类较多，预测过程则往往是非线性的问题，面对这种情况诞生了一门新兴学科人工神经网络(ANN),它的理念的提出是在二十世纪中，如今发展较好，它有着很强的数据处理能力、自适应性能力*!未引用.而引起众多领域科学家广泛关注，当传统统计条件不满足时，可以采用人工神经网络方法,对数据进行处理和预测。AbidOye1K*!未找.,等人就使用人工神经网络ANN模拟预测纯CO2和非纯CO2的介电特性，并从ANN结构中提出单一数字方程，即使在无软件情况下也可用于预测；11NK等人好味找到引用11就使用神

15、经网络与长短时记忆结合起的一种新模型预测上海市的生活垃圾产量，同时讨论了社会经济因素对其的影响。面对这些预测模型，孙李红等人*:未找蝌用.过将多元线性回归、灰色GM(1,1)、时间序列指数平滑法三种预测模型变权组合，改善了单一模型的局限性，提高了预测精度，对哈尔滨市的生活垃圾产量进行了预测。李艳平等人未找附用11使用灰色GM(1,1)、最小二乘对选取影响因素进行拟合预测，后结合多元回归预测生活垃圾产量。1.1.2. 影响垃圾产量的因素在运用模型预测城镇生活垃圾的未来产量情况时，首先需要对影响城镇生活垃圾产量的因素进行分析与筛选，若仅选取在某个影响因素来进行预测则会降低模型的精确度,而考虑因素过多时又会增加计算时间、缩小模型适用范围，因此在选取各影响因素作为自变量时需要考虑其与结果的关联程度，相关性影响着回归性，当因变量与自变量之间相关性越高时，其回归程度也会越好，所以我们在进行下一步回归预测之前首先需要确定选取自变量的相关性程度如何*怵维引用。响因子基本可概括为区域的整体性因素和居民的生活因素，但在CJ/T1062016中华人民共和国城镇建设行业标准生活垃圾产生量计算及预测方法*!未找到引用.中将其更细分为4个方面，分别为人口、经济发展水平、居民生活水平、基础设施水平，其关键有人口数量、人口密度、旅游接待总人数；地区生产总值GDP、社会商品零售总额；居民可支配收入、人均