多元线性回归预测模型在城市垃圾产量预测中的应用

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基于多元回归分析预测城市生活垃圾年产量

１）０）（），（ …，）其中，Ｘ（＝ ∑ Ｘ（ｔｉ＝１，２，ｎ
ｉ
）则ＧＭ（模型相应的微分方程为：１，１１）ｄＸ（（１）＋Ｘ＝ α μ ｄｔ第二步：构造累加数据矩阵Ｂ和常数向量Ｙｎ：３２
ｔ＝１
多元线性回归分析模型的求解五、以１９９５～２００５年的数据作为建立模型的基础（２００６、２００７年的数，、据留作模型分析）其中郑州市人口、郑州市生产总值（城市人均ＧＤＰ）消费性支出、居民家庭人均可支配收入为城市生活垃圾清运量的主要影响因子，利用ＭＡＴ得到多元线性ＬＡＢ软件进行多元线性回归分析，回归方程：１０．３８７０＋０．０４２３ｘ．００５１ｘ．００４３ｘ．０２５０ｘｙ＝２１－０２－０３＋０４２相关系数：ｒ＝０．９３８８Ｆ值：Ｆ＝２３．０１２１概率：Ｐ＝０．０００９可知该回归模型成立。０５，Ｐ＜０．通过残差计算得出结论，除第一个数据外，其（下转第８２页）
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图１郑州市生活垃圾年产量变化曲线从图１可以看出郑州市垃圾年产量具有以下特征：单调递增，并且变化率不均匀，符合灰色理论的建模条件。因此本文采用灰色系非负，）统ＧＭ（模型进行预测郑州市未来几年垃圾总产量。１，１考虑到城市生活垃圾产量的变、人口、经济发展水平（生产总值）居民收入以及响因素包括地理位置、居民家庭能源结构等等。一般情况下，这些影响因素难以分消费水平、清主次，需进行多因素分析。而多元回归是两个或两个以上的自变量与一个因变量的变动分析。本文选取总人口、地区生产总值、人均消费性支出和可支配收入作为影响因素，将生活垃圾产量看作因变量，进行多元回归分析。为研究问题，做以下的基本假设：假设一：城市生活垃圾产量仅受城市总人口、地区生产总值、人均年消费性支出和城市人均可支配收入的影响。假设二：预测数据允许有５％的相对误差。０）１）：：假设三：表示垃圾产量原始数据；表示垃圾产量累加数Ｘ（Ｘ（

对城市生活垃圾清运量的多元线性回归预测

指标煤气普建成区绿食品类零总人口固定投地区生住宅居人均年消费及率化覆盖率售总额资总额产总值住面积支出
ｒ。０９８ＩＯ０９７３６０９６２００９５２７０９２７３０．８ＯＯ５０５８７７０４７２０
归预测模型。
关键词：灰色关联度多元线性回归
城市生活垃圾管理
随着城市化进程的加快、人民生活水平的普遍提高，城市垃圾管理已成为世界各国面临的主要挑战。科学准确地对城市生活垃圾清运量进行预测。可以为城市环境管理及城市未
ＩＬ０口ＳＳＰＥｉ：一２ ∑ （ｙ — ｙＡ）０，１，２５
通过这一方程组便可分别得到，Ｂ，，ｐ２，，髓，的估计值Ｂ。，
１３，ｐ，１３３，３１，ｐ。下面利用ＳＰＳＳＸ￣多元线性回归，需要测定方程的拟合程度、检验回归方程和回归系数的显著性。依据表１数据可以得出以下多元线性回归方程为：
【年份
２０ｏ７
２００８
２Ｏ０９
＿
２０１０
ｆ垃圾产量ｌ１８．３７６２１１４．０５８６１ｏ９．５２８９ｌ０５．１２４３ｌ０ｏ．８４７２
由预测结果表２看出哈尔滨市在未来五年里生活垃圾产量在缓慢减少，到２０１０年．哈尔滨市城市生活垃圾产量将达到１１５．６５６９万吨，有可能是因为居民生活水平提高．人口增加等原因。要控制城市生活垃圾产量必须着重考虑在控制城市人口数量和发展城市经济的同时．又要加强环卫宣传教育，使居民改变知己的生活方式和行为习惯，改变燃料结构。使用清洁燃料、健全垃圾收费制度以约束居民的排污量、对垃圾按不同类别进行分装、加强废品回收等都能在一定程度上降低垃圾产生量和环保。多元线性回归分析法可以充分考虑各种影响因素，但对各因素的影响程度缺乏识别，过多的次要因素不仅会增加计算量，而且无助于预测精度的提高。

多元线性回归法预测生产产量

多元线性回归法预测生产产量
多元线性回归是一种用于预测因变量与多个自变量之间关
系的统计分析方法。

在预测生产产量时，多元线性回归可
以帮助我们找到与生产产量最相关的多个自变量，并建立
一个数学模型来预测生产产量。

具体步骤如下：
1. 收集数据：收集相关的自变量和因变量的数据。

自变量
可以包括生产因素如劳动力、设备、原材料等，因变量是
生产产量。

2. 数据清洗：处理数据中的缺失值、异常值、重复值等，
使数据合适用于建模。

3. 变量选择：使用相关系数、回归系数、假设检验等方法，选择与生产产量相关性较高的自变量。

4. 模型建立：建立多元线性回归模型，将选定的自变量和
因变量进行建模。

5. 模型评估：通过评估模型的拟合程度、误差分析等指标，评估模型的准确性和可靠性。

6. 模型预测：使用建立好的模型，输入自变量的数值，预
测生产产量。

需要注意的是，在进行多元线性回归预测时，必须确保自
变量与因变量之间是线性相关的，且没有严重的多重共线
性问题。

此外，还要注意模型的评估和验证，以确保模型
的预测结果的准确性。

城市垃圾未来产量预测方法分析

广东化工2021年第10期· 168· 第48卷总第444期城市垃圾未来产量预测方法分析曹思思，纵诚，夏尚清，陈俊*(合肥学院生物食品与环境学院，安徽合肥230601)[摘要]城市垃圾是城市中所有废弃物的合体，对环境污染程度不一。

了解、控制和预测城市垃圾可有效解决污染所带来的问题。

研究列出了人均指标法、平均增长率、最小二乘法、多元线性回归方法对垃圾预测量进行研究预测，通过公式和模型等方法来计算城市垃圾的产量，比较不同方法在垃圾预测方面优缺点及使用范围，为垃圾产量预测提供方法支撑。

[关键词]城市垃圾；垃圾预测量；垃圾预测分析；模型分析；预测方法范围[中图分类号]TU [文献标识码]A[文章编号]1007-1865(2021)10-0168-02Analysis of Forecasting Methods for Future Municipal Waste ProductionCao Sisi,Zong Cheng,Xia Shangqing,Chen Jun*(School of Biological Food and Environment, Hefei University, Hefei 230601, China) Abstract: Municipal waste is the combination of all the wastes in the city, the degree of environmental pollution is different.Understanding,control and prediction of municipal waste can effectively solve the problems caused by pollution. The research lists the average per capita index method, average growth rate, least square method and multiple linear regression method to study and predict the amount of garbage forecast, and compares the advantages and disadvantages of different methods in garbage forecast and their application scope, so as to provide method support for garbage output forecast.Keywords:municipal waste；garbage forecast amount；garbage prediction and analysis；model analysis；scope of forecasting method1 前言现今城市发展迅速，人们的生活水平逐渐提高，但城市环境质量却日益下降，人口增长，生活水平的提高以及生活方式的转变，都给城市带来的一定的环境负担，尤其是在城市垃圾的产生量中体现的尤为明显[1]，城市垃圾产生量的持续增长也为国家增加不少困难，城市垃圾的处理往往需要相关设备和技术以及资金的支持，所以现在不仅仅要着手于垃圾现状的产生量，同时也要规划好城市垃圾产生量的发展趋势，提前做好城市垃圾预测量的研究和分析，这对城市垃圾管理也至为重要[2]。

多元线性回归预测模型在城市垃圾产量预测中的应用

多元线性回归预测模型在城市垃圾产量预测中的应用
1.1 关联度分析 1.2 多元线性回归
学员十五队朱晓斌
灰色关联是指事物之间不确定性关联，或系统因子与主
行为因子之间的不确定性关联。关联分析主要是对态势发展变化的分析，它根据因素之间发展态势的相似或相异程度来衡量因素间接近的程度。可从众多因素中提炼出影响系统的主要因素，主要特征和因素间对系统影响的差别，因而实用价值较大。可用于： 1.确定主要矛盾，主行为因子； 2.评估； 3.分类； 4.预测； 5.构造多因素控制器； 6.检验GM模型的精度；
则X’（k）=X(k)/ ￣ X(k) (k=1,2,3..n) 5.区间值化考虑Xi={Xi(k)|k=1,2,..n}(i=1,2,..m) 令Max Max X= Max Max Xi(k) Min Min X= Min Min Xi(k) 则 X’i(k)=(Xi (k)- Min Min X)/(Max Max XMin Min X)
解该（k+1)个方程组成的线性代数方程组，即可得到 (k+1)个待估参数的估计值.
n ∑ X 1i L ∑ X ki
∑X ∑X
1i 2 1i
L ∑ X ki X 1i
L L L L
∑X ∑X X
ki
β 0 1 X 1i ki β 1 = 11 L L L 2 ∑ X ki β k X k1
数据列的生成处理时间序列的处理 1.初值法 X’(k)=X(k)/X(1) (k=1,2,3…n) 2.最小值化令Min X（k）=Min{X(1),X(2),…X(n)} 则 X’(k)=X(k)/Min X(k) (k=1,2,3…n) 3.最大值化令Max X（k）=Max{X(1),X(2),…X(n)} 则 X’(k)=X(k)/Max X(k) (k=1,2,3…n) 4.平均值化令￣X（k）= (X(1)+X(2)+..X(n))/n

多元线性回归统计预测模型开题

多元回归分析预测法是通过对两上或两个以上的自变量与一个因变量的相关分析，建立预测模型进行预测的方法。它是研究一个随机变量Y与两个或两个以上一般变量X1，X2，…，Xp之间相依关系的统计分析方法，对所研究的内容如何对未来事物的发展做出科学的估计。
本论文利用历史的样本数据，建立多元线性回归的动态分析模型，并对回归系数进行预测。运用多元线性回归的预测模型，可以在无须对未来系统采样的情况下，推测未来的回归系数及模型精度。同时从该模型中，还可以识别解释变量对因变量影响程度的动态规律以及变化趋势。
开题报告人：
2012年04月25日
(注：纸张不够可另行符页)
通过指导教师评价
指导教师签字：
年月日
本科生毕业论文(设计)
开题报告
论文题目：多元线性回归统计预测模型
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ学生姓名：
系专业：
学号：
指导教师：
开题报告时间：
一、文献阅读
序号
作者
文章题目（书目）
期刊名称（出版单位）、时间
[1]；.多元线性回归预测模型在城市垃圾产量预测中的应用.新疆环境保护，2006
[2]；.多元线性回归统计预测模型的应用.，2008
因此，多元线性回归分析有着广泛的应用，讨论将多非线性回归和多项式回归转化为多元线性回归来解决使事情变得简单、易接受是一个值得探讨的问题。
四．预期成果
通过阅读本文，可以增强读者对统计学的认识，使读者可以采用线性回归的思想建立的预测模型并应用到自己的日常生活和工作中，把现实中存在复杂的问题简单化，并轻松地解决。本文通过实例分析，向读者展示了如何建模、如何优化变量、如何简化计算过程等，在不需要未来样本数据的情况下，预测未来时刻多元线性回归模型中的回归参数，以及主要的模型精度评估指标。同时该方法可以用于分析和预测众多领域中因变量对自变量的回归关系问题，为相关决策提供依据和参考。

多元线性回归预测模型在城市垃圾产量预测中的应用

ＬＬｎＩａ，ＷＡＧＱｕ—ｐｇＤｐｒａｎｏＣｅｉｒａｄＬｅＳｉｃ，ｌｉｎｅｃｅｏｅ，ＳｈａｅｉｇＮｉｉ（ｅａｒｔｆｈｍｓｙｎｉｃｎｅ￣ｊｇＴａｈｒＣｌｇｉｕｎＮｉｎｎｌｅｔｆｅｅｉａｓｌｅｃｊａ
ａｃｒｔｓｍｏｅｔａｔｅｓｎｉａｅｉｍｄｌａｅｃｒｉｕｅｏｔｎｅｗｄｓｒａｐｌａｉｎｐｏｐｃｅｃｕａｅｉｌｎｏｈｒ．Ｉｄｃｔｄｔｓｏｅｓｔｅｔｎｓｐｒｒｙａｄｔｉｅｐｅｄａｐｉｔｒｓｅｔｉｔｈｈｈｈａｉｉｈｃｏｎｈ
（，）ＳＤＭｍｄｌｎ０ｏ￣ｒｏｅｃｍａｓｎｔｅｍｄｌｓｒｉｏｆａｈｆｓｃｓ，ｎｓｆｅａｔｇ１１ＳＯＭｏｅａｄ８ｎ（．ｎｔｏｐｒｏ，ｈｏｅ’ ｅｓｎｅｎｒｃｒｌｓａｄｉｒｃｓｎｌｙｈｔｒｉｐｃｉｌｅｉｔａｔｏｉ
为对未来垃圾整治方案和措施进行可行性研究，
序列；相应给定一系列时间序列：ｘ（）Ｋ＝１２｛ＫＩ，，
… …
，
ｎ，ｉ，，｝（＝１２ ……ｍ）为子序列。则有如下定
义：
ｘ（）Ｘ（）Ｊ与０Ｊ的关联系数为：｝｝
ＭｉＭａＶ（）ａｘｆＪｎｘＪ＋ｅＭｘＶ（）｝Ｍａ｝
与指数法、Ｍ１１模型、Ｍ１１ＳＯＭＧ（，）Ｇ（，）ＤＭ等模型的预测结果进行比较，Ｓ精度达一级。表明该模型在城市垃圾产量的预测中具有一定的优越性和广泛的应用前景。

线性回归预测法在城市规划中的运用

4.4 方案验证
为了避免模型的误用和滥用，必须对模型的有效性和可靠性进行验证，主要有相关度（R2）、标准（standarderror）、t 统计（tstatistics）和方差分析（ANOVA: analysis of variance）等方法，以检验线性关系是否显著。
首先，设立两个假设：即H0: coefficienti =0 和 H1: coefficienti ≠ 0，coefficienti 为等式中i 自变量的系数。假设检验标准为：（1）t 值远大于相应模型可信度的t 标准值；（2）P 值应小于5%，即表明因变量与自变量完全无线性关系的概率很小。只要满足上述条件，即可认定H1 成立，而H0 不成立，表明i 自变量对因变量有影响，等式中应对其予以保留；否则，等式中i 自变量应被剔除。
• 因此，相对来说，将土地价格作为因变量，其他所选取变量作为自变量在一定程度上是可行的。由此，假设在土地销售价格和 12 个所选取的自变量之间存在相互关联和函数关系。
4.2 相关性分析
相关性分析主要用于证明因变量和自变量之间的相互作用关系。这里，基于整理得到的基础数据，通过运用Excel软件的相关性分析功能模块进行计算，即可得到变量间的关联系数。
• 首先，通过收集地方环境规划、地方发展规划、居住区总体规划和相关环境研究资料，笔者对基地现状情况进行了详细的分析。 • 继而，合理选取相关的指标变量，确立赋值准则，构建起模型的基础数据库。
• 随后，进行描述性分析、相关性分析，提出并合理论证模型构建的假设性前提条件，了解其可行性。然后，利用基础数据，运用 Excel 软件，并采用多方案分析（Scenario Analysis）方法，建立3 个不同方案的回归模型，再采用方差分析等数理验证方法，进一步验证模型的线性拟合效果，以避免模型的误用和滥用，提高模型应用的可靠性和有效性。 • 最后，通过对所建立的3 个模型的相关度、误差、显著性等结果指标的比对，筛选出线性拟合效果最优的方案。

西安市城市生活垃圾产生量的多元回归及ARIMA模型预测

第28卷第2期2020年4月环境卫生工程Environmental Sanitation EngineeringVol.28,No.2Apr.2020西安市城市生活垃圾产生量的多元回归及ARIMA 模型预测&杨小妮",张凯轩！，杨宏刚#,于媛！（1.西安建筑科技大学华清学院，陕西西安710043；2.西安建筑科技大学环境与市政工程学院，陕西西安710055； 3.西安建筑科技大学资源工程学院，陕西西安710055）【摘要】基于西安市历年来城市生活垃圾产生量及其影响因素的基础数据，通过对其相关系数的计算，确定西安市城市生活垃圾产生量的主要影响因素为人口数量、地区生产总值、城镇居民可支配收入及建成区面积。

建立生活垃圾产生量的多元回归预测模型，对模型的合理性和精度进行分析，预测精度可接受，证明多元回归模型可用于城市生活垃圾产生量的预测°引入ARIMA模型，对所需因子进行预测，应用多元回归模型，对西安市2019—2020年的生活垃圾产生量进行了预测，结果表明，2019—2020年西安市城市生活垃圾产生量将分别达到4.922x1061、5.219xl06t,且这2a的垃圾产生量增长率将达到6.0%|【关键词】城市生活垃圾；多元线性回归模型；ARIMA模型；产生量中图分类号:X799.3文献标识码:A文章编号：1005-8206（2020）02-0037-05D01：10.19841/ki.hjwsgc.2020.02.008Multiple Regression and ARIMA Model Prediction on the Yield of MSW in Xi'anYang Xiaoni1,2,Zhang Kaixuan（,Yang Honggang0,Yu Yuan1（1.Huaqing College,Xi'an University of Architecture and Technology,Xi'an Shaanxi710043; 2.College of Environment an?Municipal Engineering,Xi'an University of Architecture&Technology,Xi'an Shaanxi710055; 3.College of Resource Engineering,Xi'an University of Architecture and Technology,Xi'an Shaanxi710055）【Abstract】Based on the basic data of the yield of municipal solid waste（MSW）and its influencing factors in Xi'an over the years,through the calculation of its correlation coefficient,the main influencing factors of the yield of MSW in Xi'an were confirmed:including population，gross regional production:disposable income of urban residents and area of urban construction.The multiple regression prediction model of the yield of MSW was established,and its rationality and precision were analyzed.The prediction accuracy was accepted，which proved that the multiple regression model could be used to predict the yield of MSW.The ARIMA model was introduced to predict the required factors,and the multiple regression model was applied to predicted the yield of MSW in Xi'an from2019to2020.The results showed that the yield of MSW in Xi'an would reach 4.922X106，5.219X106t respectively from2019to2020.Moreover:the growth rate of the yield of MSW in these two years would reach to6.0%.【Key words:municipal solid waste;multiple linear regression model;ARIMA model;yield1引言2004年起，我国超越美国成为世界第一大废弃物生产国，城市垃圾的管理已成为城市发展所要考虑的关键问题，生活垃圾产生量预测已经纳入城市环境卫生总体规划或城市环境卫生设施规划中。

城镇建筑垃圾量的多元线性回归分析

建筑垃圾是建筑工程相关建设产生的废弃物，主要来自旧建筑物拆除、新建筑物施工及建筑物装修中产生的废弃物。由于建筑垃圾数据产量统计存在较
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墙材网
大的难度，很少有地区建立起对建筑垃圾量的统计体系，只能采取可获得的影响因素的数据进行合理的估计与预测。本文在分析和确定影响建筑垃圾产生量主要因素的前提下，以浙江省金华市的基础数据为依据，运用多元线性回归方法，建立多元线性回归模型，利用灰色预测理论，建立一元预测模型，估算与预测该地区未来几年的相关经济指标及建筑垃圾产生量。 2 因素分析与模型建立理论分析 2.1 影响因素分析
中图分类号：TU522.09 文献标识码：A 文章编号：1001-6945（2015）09-0008-03
Multiple linear regression analysis of urban construction waste amount
XU Yuan LI Cong
Abstract: According to the theory of multiple linear regression analysis, this paper analyzes the data based on the construction area, sales area, the local GDP and the amount of construction waste of Jinhua city from 2009 to 2013, and establishes a multiple linear regression equation of the construction waste production quantity. At the same time, the paper makes a more accurate forecast of the amount of construction waste of Jinhua city and estab⁃ lishes an unitary prediction model equation by using gray prediction theory to achieve the accuracy construction ar⁃ ea, real estate sales area and the local GDP in the next six years. Key Words: construction waste amount, urban, gray prediction model, multiple linear regression analysis

多元线性回归分析在数据预测中的应用

多元线性回归分析在数据预测中的应用多元线性回归分析是一种常用的数据预测方法，通过对多个自变量与一个因变量之间的关系进行建模和分析，可以用来预测因变量的取值。

它在数据分析和预测中有着广泛的应用。

在多元线性回归分析中，我们首先需要收集相关的数据，包括多个自变量和一个因变量。

自变量可以是各种与因变量相关的变量，而因变量则是我们希望预测或解释的变量。

收集到的数据可以是实验数据、观测数据或调查数据，通过统计学方法进行分析。

一旦我们收集到数据，就可以进行多元线性回归分析。

在这个分析中，我们将自变量和因变量的关系用一个线性方程表示。

这个方程通过回归系数来描述自变量与因变量之间的关系。

回归系数表示自变量在解释因变量方面的重要性和影响方向。

多元线性回归分析的主要目标是找到一个最佳的拟合线或平面来表示自变量与因变量之间的关系。

这个最佳拟合线或平面可以使观测数据点到拟合线或平面的距离最小化，从而提供了对未知数据点的可靠预测。

多元线性回归分析的应用非常广泛。

在经济学中，它可以用来预测市场需求、销售量和物价变动等。

在金融领域，它可以用来分析股票价格或汇率的变化。

在医学研究中，它可以用来预测疾病的发展和治疗效果。

在社会科学中，它可以用来分析社会经济因素对人们行为的影响。

多元线性回归分析的应用不仅仅局限于数据预测，还可以用于数据解释。

通过分析回归系数，我们可以了解自变量对因变量的影响程度和方向，进而揭示出自变量之间的关系。

这种数据解释的应用可以帮助我们更好地理解研究现象和问题。

当进行多元线性回归分析时，我们需要考虑一些前提条件和假设。

首先，我们假设自变量和因变量之间存在线性关系，即变量之间的关系可以用一个线性方程来表示。

其次，我们假设自变量之间不存在多重共线性，即自变量之间没有高度相关的情况。

此外，我们还假设误差项服从正态分布。

为了进行多元线性回归分析，我们通常使用统计软件或编程语言来处理数据和进行计算。

通过这些工具，我们可以得到回归系数的估计值和其显著性检验结果。

我国生活垃圾产量的多元线性回归预测分析

我国生活垃圾产量的多元线性回归预测分析作者：郭华李佳美邱明杰刘俊良张万仓来源：《环境与发展》2018年第01期摘要：我国生活垃圾产生量逐年增加，带来了许多不可避免的问题，对政府和社会、居民等产生了极大的困扰。

为促进生活垃圾产业结构的调整和技术开发，采用多元线性回归模型，对固体废弃物产量预测，结果表明，2020年和2025年生活垃圾产量将分别达到21305.7万t和26683.2万t。

由于我国垃圾清运水平较低，实际产生量比预测值更高。

且截止到现在差距有逐渐增大的趋势，虽然垃圾的无害化处理率逐年增加，但仍显不足。

关键词：生活垃圾；产量预测；回归分析；预测中图分类号：X703 文献标识码：C 文章编号：2095-672X（2018）01-0061-01DOI：10.16647/15-1369/X.2018.01.035Multivariate linear regression prediction of domestic waste yield in ChinaGuo Hua1，Li Jiamei1，Qiu mingjie1，liu junliang1，zhang wancang2（1.College of Urban and Rural Construction， Agricultural University of Hebei， Baoding Hebei 071001， China；2.Baoding Huarui Founder Machinery Manufacturing Co.， Ltd.，Baoding Hebei 071000，China）Abstract：The increase of domestic solid waste generation in our country has brought many unavoidable problems and caused great troubles to the government， society and residents. In order to promote the adjustment of industrial structure and technological development of domestic waste，multivariate linear regression model was used to predict the solid waste output. The results show that the output of domestic waste in 2020 and 2025 will reach 213，057，000 tons and 266，832，000 tons respectively. Due to the low level of garbage transportation in China， the actual production is higher than the predicted value. As of now， the gap has been gradually increasing. Although the rate of harmless treatment of rubbish has been increasing year by year， it is still insufficient.Key words：Living garbage； production forecast； Multiple linear regression；prediction随着生活水平的不断提高，城镇化的高速推进，我国生活垃圾产生量逐年增加，带来了许多不可避免的问题。

用多元线性回归分析建筑垃圾的低碳经济

用多元线性回归分析建筑垃圾的低碳经济作者：巩柏含呼国立于洲洋来源：《金融经济·学术版》2015年第01期一、建筑垃圾在我国的现状目前，我国经济飞速发展，大中型城市不断地扩建，城市公用与民用建筑、市政设施正大量进行更新、改造。

在建设过程中，大量旧建筑物被拆毁建造新的现代化建筑，从而产生大量的建筑垃圾（主要包括废弃混凝土块、碎砖块等），目前我国建筑垃圾数量已占到城市垃圾总量的30%～40%，这个数量还以平均每年8%的速度在不断增长，2020年预计达到63.8亿吨。

建筑垃圾作为回填材料是未合理利用回收资源，如运往垃圾场堆放，则不仅侵占了大量农田，还导致严重的环境污染，更谈不上对回收资源的利用。

如何合理处理这些建筑垃圾已经引起了政府部门和公众的普遍关注。

近年来对于建筑垃圾的再生利用引起了政府的高度重视，并给与了极大的支持。

“建筑废渣综合利用”早已被建设部列入了科技成果重点推广项目。

同时，优先发展的项目还有利用城市垃圾生产建材等成套设备与资源优化处理技术。

在我国，长期以来建筑垃圾中拆除混凝土较少，基本没有实施再生利用，而是采取了随用随取，就地开采的做法。

混凝土原材料中用量最大的砂石曾被人们认为是用之不竭的而随意开采。

结果造成山体滑坡、河床改道，破坏了骨料原生地生态环境的可持续发展。

并且天然砂石的形成需要经过漫长的地质年代，目前我们已经面临天然骨料的短缺，就像面临煤炭、石油、天然气短缺一样。

我国优质的天然骨料（河砂、卵石）在有些地区已枯竭，许多地区合格的混凝土用砂供应紧张，一些大城市已找不到高性能混凝土用砂。

总之，废弃混凝土的再生利用已成为一项迫切需要解决的课题。

将废弃混凝土破碎作为再生骨料既能解决天然骨料资源紧缺问题，保护骨料产地的生态环境，又能解决城市废弃物的堆放、占地和环境污染等问题，可见废弃混凝土的再生利用有着很显著的社会效益。

利用再生骨料是当今世界众多国家可持续战略追求目标之一，也是发展绿色混凝土的主要措施。

多元线性回归方程预测农村人均生活垃圾产量

多元线性回归方程预测农村人均生活垃圾产量摘要经济的发展、人民生活水平的提高使得农村居民的消费朝着多样化发展，过量的垃圾产量早已超出了农村自身消化能力。

本课题通过走访调研和发放问卷等方式调研南昌多个村镇，了解影响南昌市农村生活垃圾产量重要因素，借助Spss软件进行影响因子分析，建立回归方程，为农村人均生活垃圾产量和垃圾管理机制和处理系统的建立提供支持。

关键词三元线性回归；农村生活垃圾；影响因子引言：农村生活垃圾又称农村固体废弃物，主要来源于农村人口的日常生产生活。

2014年《全国农村生活垃圾治理工作电视电话会议》上提出“要全面启动农村生活垃圾5年专项治理，形成农村生活垃圾治理的长效机制。

”一、处理现状目前，我国现有的生活垃圾无害化处理投资主要集中在设市城市，农村的生活垃圾处理处置技术相对落后，主要以填埋为主，垃圾收运体系不完善，二次污染严重。

绝大多数村镇没有建立垃圾收运系统，垃圾被随意倾倒；部分地区设立了垃圾收集点、开敞式垃圾池或是简易填埋场，然而由于设施设备简陋，操作人员专业性低，农民环保意识不强，造成了相当程度的污染。

只有少数经济发达地区和近郊村镇的生活垃圾则被纳入城市环卫系统。

以南昌市新建县部分村镇为例，其主要问题有：（1）垃圾收集容器的投入不足，居民将生活垃圾任意倾倒在街头巷尾、房前屋后；（2）垃圾收集点过于简陋，一般用垃圾斗或敞开式垃圾池代替，不但影响村容而且易造成二次污染；（3）垃圾清理和运输基本以人力作业为主，劳动强度大，工作效率低，收运不及时；（4）运输车辆密闭性差，垃圾中的灰尘和渗滤液沿街滴洒，更加剧了村镇街区脏乱差的局面。

二、建立多元线性回归方程本文通过调研、分析和筛选多个人均生活垃圾产量影响因子，挑选出具有显著影响作用的三项作为预测因子，建立三元线性回归预测方程，预测未来某个时间点人均垃圾产量。

1.影响因子分析经过调研可知农村生活垃圾产生量的影响因子很多包括，人均收入、生活习惯、居民素质、燃料能源、消费习惯、住房面积等。

多元线性回归统计预测模型的应用

在研究方法中，我们详细介绍了多元线性回归模型的原理和算法。多元线性回归模型是通过多个自变量来预测因变量的线性关系，能够更全面地考虑各种因素的影响。在具体实现中，我们首先确定了影响铁路客运量的多个因素，如经济发展、人口增长、路网建设等。然后，我们对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值填充等。接下来，我们利用多元线性回归模型进行建模，并采用梯度下降法对模型参数进行估计。
在数据处理方面，多元线性回归模型要求数据具有线性关系和正态分布假设。在实际应用中，可能需要对数据进行标准化或对数转换，以满足正态分布假设。此外，为解决异方差性问题，可以采用加权最小二乘法进行估计。
实证分析
多元线性回归模型在房价预测中具有广泛的应用。例如，一项基于美国房地产数据的研究发现，位置、学区、房间数和建造年代等因素对房价有显著影响，并且通过多元线性回归模型可以较为准确地预测房价。在中国，一项基于北京房地产数据的研究也表明，多元线性回归模型可以有效地预测房价，预测结果的准确度高于单变量回归模型。
然而，多元线性回归模型在房价预测中也存在一定的局限性。例如，房价不仅受到地理位置、建筑特征等因素的影响，还受到市场供需、政策调控等因素的影响。这些因素可能无法通过多元线性回归模型进行准确反映。此外，多元线性回归模型难以处理非线性关系和交互效应，可能导致预测结果存在偏差。
未来展望
随着大数据和机器学习技术的发展，多元线性回归模型在房价预测中的应用将得到进一步拓展。未来可以考虑以下几个方面进行改进：
针对未来的研究和实践，我们提出以下建议和展望：
1、探索新的技术和方法：随着机器学习和人工智能的不断发展，可以尝试将其他先进的算法与多元线性回归模型相结合，以提高模型的预测性能和泛化能力；

我国生活垃圾产量的多元线性回归预测分析

我国生活垃圾产量的多元线性回归预测分析
郭华;李佳美;邱明杰;刘俊良;张万仓
【期刊名称】《北方环境》
【年(卷),期】2018(030)001
【摘要】我国生活垃圾产生量逐年增加,带来了许多不可避免的问题,对政府和社会、居民等产生了极大的困扰.为促进生活垃圾产业结构的调整和技术开发,采用多元线
性回归模型,对固体废弃物产量预测,结果表明,2020年和2025年生活垃圾产量将
分别达到21305.7万t和26683.2万t.由于我国垃圾清运水平较低,实际产生量比
预测值更高.且截止到现在差距有逐渐增大的趋势,虽然垃圾的无害化处理率逐年增加,但仍显不足.
【总页数】2页(P61,63)
【作者】郭华;李佳美;邱明杰;刘俊良;张万仓
【作者单位】河北农业大学城乡建设学院, 河北保定 071001;河北农业大学城乡建设学院, 河北保定 071001;河北农业大学城乡建设学院, 河北保定 071001;河北农业大学城乡建设学院, 河北保定 071001;保定市华锐方正机械制造有限公司,河北
保定 071000
【正文语种】中文
【中图分类】X703
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城市生活垃圾产量预测的PLS R模型

１．１城市生活垃圾产量影响因素分析为保证模型的准确性和稳定性，选取了城市生活垃圾产量相关的７个影响因素：非农人口、人均生活消费支出、平均住宅使用面积、国内生产总值、社会商品零售总额、生活消费总支出和燃气普及率，根据合肥统计年鉴，查询到合肥市９８—０８年城市生活垃圾产量及影响因素数据，见表１。理论现代衾等
城市生活垃圾产量预测的ＰＬＳＲ模型
韩庆艳（安徽邮电职业技术学院２３００３１）
摘要：选取了城市生活垃圾产量的７个影响因素，采用本征值与病态指数检验法进行多重共线性进行诊断，说明在７个因素之间存在着严重的多重共线性，为了克服多重共线性导致的预测失真问题，运用偏最小二乘回归模型，以合肥城市垃圾产量为研究对象，按照交叉有效性的决策原则，建立了预测模型，所提取成分对ｘ累计解释能力达到９９．７４％，对Ｙ的累计解释能力达到９７．０３％，具有较高的预测精度，该方法还可进一步应用到类似问题中。关键词：多重共线性偏最小二乘回归交叉有效性解释能力城市垃圾产量
偏最ｔｂ．－－－乘回归（ＰＬＳＲ，ＰａｒｔｉａｌＬｅａｓｔ —ＳｑｕａｒｅｓＲｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）是一种新型的多元统计分析方法，集多元线性回归、典型相关分析和主成分分析的功能为一体，能有效解决自变量因子间的多重共线性影响的问题，因此，本文结合合肥城市特点，拟对ＰＩＳＲ建模方法在城市生活垃圾产量预测中的应用加以探讨，以提高模型拟合效果和预测精

城市生活垃圾预测及管理模型

城市生活垃圾预测及管理模型摘要本文讨论了徐州市未来十年生活垃圾产量的预测和垃圾收运问题。

针对问题一，运用灰色预测思想建立徐州市年垃圾产量的多元线性回归模型。

此问分三步进行：第一，根据所查的1999-2007年影响徐州市垃圾产量变化的五个因素，分别建立(1,1)GM模型，并解得其时间响应序列表达式，以此预测出未来十年影响徐州市生活垃圾产量变化的各因素值；第二，根据1999-2007年徐州市的垃圾产量数据及影响垃圾产量变化的因素，运用MATLAB回归解得徐州市年垃圾产量的多元线性回归模型；第三步，将所预测的徐州市未来十年影响城市生活垃圾变化的因素代入回归模型，预测出未来十年徐州市城市生活垃圾产量。

由预测结果来看，徐州市未来十年城市生活垃圾产量呈逐年上涨趋势，用MATLAB计算回归模型的统计量并作残差图知，模型的准确性达90.5%且拟合程度良好，实用性较高。

针对问题二，运用贪心算法建立垃圾收集车收运垃圾的优化模型。

为使行车里程最短，垃圾收集车早上八点从车库出发驶向离车库最近的垃圾收集点，在该垃圾点收集完垃圾后驶向离此垃圾收集点最近的收集点，以此类推，直到所收集垃圾达到垃圾收集车的最大负载量后驶向中转站卸载垃圾，卸载完之后又驶向离中转站最近的收集点（没有垃圾的收集点除外）收集垃圾，如此循环，直到所有手机点的垃圾收集完，垃圾车返回车库，运用MATLAB根据附录一表1所给数据设计程序，运行得当车库每天早上派出11辆垃圾车时，垃圾收集点的垃圾可一次性收集完，所有垃圾车不必从中转站重新返回垃圾收集点手机垃圾，而是直接返回车库，具体路径见图。

此过程所花费总时间为2.52小时，所行驶总路程为2576792feet。

关键词灰色预测；多元线性回归模型；(1,1)GM模型；贪心算法；优化模型一、问题重述城市生活垃圾的产生对人类生活存在着极大的威胁，其产生受多方面影响，包括地理位置、人口、经济发展水平（生产总值）、居民收入以及消费水平、居民家庭能源结构等等。

多元线性回归模型在市场预测中的应用

多元线性回归模型在市场预测中的应用市场预测是一个十分重要的主题，尤其对于投资者来说。

而市场预测的难点在于市场的不确定性和复杂性。

因此，科学合理的市场预测方法显得尤为重要。

在此，我们介绍一种常用的市场预测方法——多元线性回归模型，并探究其在实践中的应用。

一、多元线性回归模型的基本原理多元线性回归模型是一种非常常用的数据建模方法，用于建立多个自变量和一个因变量间联系的模型。

在市场上，我们可以将某种投资品的价格作为因变量，其它与价格相关的各种因素作为自变量，建立一种描述价格与自变量间关系的模型。

接着，我们通过该模型进行市场预测。

在多元线性回归模型中，我们的任务就是求取各种因素的回归系数。

回归系数代表了因变量随自变量的变化而发生多少变化。

我们希望通过求取这些回归系数，建立一个尽可能描述数据特征的线性模型，从而实现市场预测的目标。

二、多元线性回归模型的建模一个合理的多元线性回归模型建立，需要满足一些基本要求。

首先，我们要确定自变量和因变量的关系，这些关系可以是线性或非线性的。

其次，我们要选取合适的自变量个数。

要知道，如果我们选择的自变量过多，就会导致模型过于复杂，容易出现过拟合问题；而选择的自变量过少，又会导致模型过于简单，不能真正描述数据特征。

因此在数据给定的情况下，选择一个最合适的自变量个数是一项非常重要的工作。

三、多元线性回归模型的应用在市场预测中，多元线性回归模型广泛地应用在股票价格预测、商品价格预测等领域。

例如，在预测股票价格时，我们需要选取一些具有影响力的自变量，比如市盈率、市净率等，作为回归模型的自变量。

接着，使用历史数据，建立一个符合实际数据特征的回归模型。

最后，使用该回归模型，对未来市场走势进行预测。

在实践中，我们还可以通过交叉验证的方法对回归模型进行评估。

交叉验证的主要思想是，将数据集进行划分，一部分用于回归模型的建立，另一部分用于不断的验证和更新模型，从而提高模型的预测性能。

因此，合理的交叉验证方法可以显著提高多元线性回归模型的预测精度。

基于多元回归和灰色模型的义乌建筑垃圾产量预测

基于多元回归和灰色模型的义乌建筑垃圾产量预测摘要:研究灰色理论和统计回归理论在建筑垃圾预测中的应用，分析建筑垃圾产量预测的准确性。

根据历史数据分别构建义乌市建筑垃圾的GM(1，l)预测模型和三元线性回归模型，预测未来5年义乌市建筑垃圾“可直接利用量”、“需处理后再利用量”和“总量”。

灰色建模前，对原始数据序列进行2阶弱化处理和一次累加生成运算。

分析表明：对于少信息的建筑垃圾预测而言，灰色模型预测的精度更高，预测的数据更有参考价值。

线性回归分析模型不适合义乌市建筑垃圾预测。

灰色预测结果将为义乌市政府对建筑垃圾进行科学管理，垃圾资源化利用提供数据支撑。

关键词:建筑垃圾；灰色；回归；模型；预测1 前言义乌市最近几年大规模进行旧城改造、城市有机更新和基础设施建设，产生了大量建筑垃圾，建筑垃圾产量预测成为一个重要的研究方向。

但是准确预测建筑垃圾产量存在较大难度，一方面是建筑垃圾历史统计数据较少，另外一方面是建筑垃圾的产量受经济和社会不确定性因素影响较大。

目前已有关于建筑垃圾产量预测方法有的模型所需的参数值不容易确定，增加了预测难度，或者方法需要数据量大，数据不易收集，或者预测方法单一，没可比性[1-5]。

本文根据灰色理论和统计回归模型分别构建义乌市建筑垃圾的预测模型，预测未来5年义乌市建筑垃圾“可直接利用量”、“需处理后再利用量”和“总量”，对比分析两种模型预测效果，探究预测模型的适用性。

2 义乌市建筑垃圾灰色预测模型构建2.1 建筑垃圾灰色模型数据处理设义乌市建筑垃圾总量为Y总、建筑垃圾可直接利用量为Y直、建筑垃圾需处理后再利用量为Y后，义乌市GDP为x1 ，商品房销售面积为x2，建筑施工面积为x3，通过查阅文献和估算等方法获取2008-2017年度义乌市建筑业相关经济数据见表1[6-7]。

表1 2008-2017年度义乌市建筑业相关经济数据义乌市建筑垃圾产生量预测结果的准确度也依赖于原始数据的精确程度，仔细分析2008-2017年度义乌市建筑业相关经济数据表1，可以发现义乌建筑垃圾Y 总、Y直和Y后3项原始数据在2013年前后数据变异性较大，是因为2013年开始义乌实施道路大规模改造、三改一拆、五水共治，2015年开始房屋去库存，大力发展房地产，2016年城市有机更新，导致城市建筑垃圾中间几年增长突变，2013年以前的数据参考意义不大，进行灰色预测的时候，选择2013-2017年共5年数据作为建立灰色预测模型信息更符合实际。