基于多元回归和三次指数平滑法对垃圾总量的预测

发布时间：2024-02-13 22:50

　　针对垃圾总量的影响因素及预测的问题,依据深圳市2008-2018年的垃圾总量及人口数、人均GDP、社会消费品零售额、工业总产值、居民最终消费支出等指标的数据。运用多元线性回归、三次指数平滑法等方法,构建垃圾总量与其影响因子的多元线性回归模型,垃圾总量的时间序列预测模型。综合运用Matlab、Eviews等软件编程求解,验证了模型及算法的可行性和正确性,并得出了垃圾总量与其影响因子之间的关系、垃圾总量的预测结果等结论。研究成果可为政府制定垃圾的相关政策提供参考和依据。

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【部分图文】：

图1深圳市2008—2018年垃圾产生总量

从图1可以看出深圳市近10多年垃圾产生总量呈高速增长趋势,为了更好的应对垃圾产生量,处理垃圾产生总量过多所带来的问题,对此我们从垃圾总量角度进行量化处理;对垃圾总量进行预测,从而为政府或社会、个人提出对策,也可以间接为垃圾分类提供参考。3.1.3分析影响因素指标

图2垃圾产生量与各影响因素的散点图

式中:β0,β1,…,βm都是与x1,x2,…,xm无关的未知参数,β0,β1,…,βm称为回归系数。现得到n个独立观测数据[bi,ai1,…,aim],其中bi为y的观测值,ai1,…,aim分别为x1,x2,…,xm的观察值,i=1,…,n,n>m,由式(1)得:

图3两种预测方式数据结果对比

表4未来五年深圳市生活垃圾产生量预测结果年份20192020202120222023垃圾总量/万吨679.3328714.3044751.3825790.5844831.7920其次,将垃圾总量时间序列直接预测得出的数据与拟合数据作对比,如图3....

本文编号：3897331