MATLAB之数学建模：深圳市生活垃圾处理社会总成本分析
MATLAB之数学建模：深圳市生活垃圾处理社会总成本分析
注：MATLAB版本--2016a,作图分析部分见《MATLAB之折线图、柱状图、饼图以及常用绘图技巧》
一.现状模式下的模型
%第一题：建立总成本分析模型/年：按现状分析
% 总成本=直接成本 +经济技术成本 + 社会成本
function dataPro = Total_Cost_Analysis(year)
%垃圾每年预测表：2017-2030
table = [ 6.4450e+06 6.8317e+06 7.2416e+06 7.6761e+06 7.9832e+06 8.3025e+06 8.6346e+06 8.9800e+06 9.3392e+06 9.6193e+06 9.9079e+06 1.0205e+07 1.0511e+07 1.0827e+07]; %垃圾总量每年数值（2017-2030）
rubbish_quantity = table(year-2016);
%将时间分期处理：2017-2020，2021-2025，2026-2030
switch year
case { 2017,2018,2019,2020} %近期
rubbish_num_burn=215*10^4;
rubbish_num_landfill = rubbish_quantity-rubbish_num_burn;
class_cost = 0;
handle_cost = rubbish_num_landfill*60+ rubbish_num_burn*100;
transport_cost = 0.5*rubbish_num_landfill*60+0.5*rubbish_num_landfill*70+...
0.5*rubbish_num_burn*60+0.5*rubbish_num_burn*70 ;
social_cost =132*rubbish_quantity;
technology_cost=1300*10^4; % 湿处理分期：10^8,0.7*10^8，0.4*10^8
subsidy = 100*rubbish_quantity; %前期 100，中期50，后期取消，成本计算取负
profit = (10^(-4))*rubbish_quantity/102.49*10^8 ;
case {2021,2022,2023,2024,2025} %中期
rubbish_num_burn =215*10^4;
rubbish_num_landfill = rubbish_quantity-rubbish_num_burn;
class_cost = 0;
handle_cost = rubbish_num_landfill*60+ rubbish_num_burn*150;
transport_cost = rubbish_quantity*100;
social_cost =2*132*rubbish_quantity;
technology_cost=1300*10^4; % 湿处理分期：10^8,0.7*10^8，0.4*10^8
subsidy = 50*rubbish_quantity; %前期 100，中期50，后期取消，成本计算取负
profit = (10^(-4))*rubbish_quantity*(1/104.15+1/100.1+1/317.46)*10^8 +rubbish_quantity/1.54*10^4; %不同时间 定值
case {2026,2027,2028,2029,2030} %远期
rubbish_num_burn =215*10^4;
rubbish_num_landfill = rubbish_quantity-rubbish_num_burn;
class_cost = 0;
handle_cost = rubbish_num_landfill*60+ rubbish_num_burn*180;
transport_cost = rubbish_quantity*100;
social_cost =2*132*rubbish_quantity;
technology_cost=1300*10^4; % 湿处理分期：10^8,0.7*10^8，0.4*10^8
subsidy = 0*rubbish_quantity; %前期 100，中期50，后期取消，成本计算取负
profit = (10^(-4))*rubbish_quantity*(1/104.15+1/50.05+1/222.22)*10^8 +rubbish_quantity/1.54*10^4 ; %不同时间 定值
otherwise
msgbox('亲，请重新输入年份：');
end
%设施投资:
equipment_cost = 1.56*10^8;
%输出，分析:dataPro为数据集合
profit =profit *0.15;
direct_cost = class_cost + transport_cost + equipment_cost + handle_cost;
total_cost = direct_cost+technology_cost +social_cost+subsidy-profit ;
%dataPro（11）: 分类，收运，设施，处理，技术，社会，补贴，收益，直接，总，均
dataPro = [ class_cost,transport_cost,equipment_cost,handle_cost, ...
technology_cost,social_cost,subsidy,profit,direct_cost,total_cost,total_cost/rubbish_quantity];
end
二. 模式一
%模式一：总成本=直接成本 +经济技术成本 + 社会成本
function dataPro = Total_Cost_Analysis_model1(year)
%垃圾每年预测表：2017-2030
table = [ 6.4450e+06 6.8317e+06 7.2416e+06 7.6761e+06 7.9832e+06 8.3025e+06 8.6346e+06 8.9800e+06 9.3392e+06 9.6193e+06 9.9079e+06 1.0205e+07 1.0511e+07 1.0827e+07]; %垃圾总量每年数值（2017-2030）
rubbish_quantity = table(year-2016);
%将时间分期处理：2014-2020，2021-2025，2026-2030
switch year
case {2016,2017,2018,2019,2020}
rubbish_num_burn=215*10^4; %近期
rubbish_num_landfill = rubbish_quantity-rubbish_num_burn;
transport_cost = 0.5*rubbish_quantity*60+0.5*rubbish_quantity*70;
handle_cost = rubbish_num_landfill*60+rubbish_num_burn*100;
social_cost = 132*rubbish_quantity;
technology_cost=1300*10^4; % 湿处理分期：10^8,0.7*10^8，0.4*10^8
subsidy = 100*rubbish_quantity; %前期 100，中期50，后期取消，成本计算取负
profit = (10^(-4))*rubbish_quantity/102.49*10^8 ; %不同时间 定值
case {2021,2022,2023,2024,2025}
transport_cost = rubbish_quantity*100;
handle_cost = rubbish_quantity*150;
social_cost =8*132*rubbish_quantity;
technology_cost=1300*10^4; % 湿处理分期：10^8,0.7*10^8，0.4*10^8
subsidy = 50*rubbish_quantity; %前期 100，中期50，后期取消，成本计算取负
profit = (10^(-4))* rubbish_quantity*(1/52.1+1/100.1 )*10^8 +rubbish_quantity/0.77*10^4;
case {2026,2027,2028,2029,2030}
transport_cost = rubbish_quantity*100;
handle_cost = rubbish_quantity*180;
social_cost =8*132*rubbish_quantity;
technology_cost=1300*10^4; % 湿处理分期：10^8,0.7*10^8，0.4*10^8
subsidy = 0*rubbish_quantity; %前期 100，中期50，后期取消，成本计算取负
profit = (10^(-4))*rubbish_quantity*(1/52.07+1/50.05 )*10^8 +rubbish_quantity/0.77*10^4;
otherwise
msgbox('亲，请重新输入年份：');
end
%分类费用
class_cost = 0;
%设施投资:
equipment_cost = 0 ;
%输出，分析
profit =profit *0.15;
direct_cost = class_cost + transport_cost + equipment_cost + handle_cost;
total_cost = direct_cost+technology_cost +social_cost+subsidy-profit ;
%dataPro（11）: 分类，收运，设施，处理，技术，社会，补贴，收益，直接，总，均
dataPro = [ class_cost,transport_cost,equipment_cost,handle_cost, ...
technology_cost,social_cost,subsidy,profit,direct_cost,total_cost,total_cost/rubbish_quantity];
end
三. 模式二
%模式二：源头分类收集+湿垃圾生物处理+干垃圾焚烧+中心城区干垃圾转运
function dataPro = Total_Cost_Analysis_model2(year)
%垃圾每年预测表：2017-2030
table = [ 6.4450e+06 6.8317e+06 7.2416e+06 7.6761e+06 7.9832e+06 8.3025e+06 8.6346e+06 8.9800e+06 9.3392e+06 9.6193e+06 9.9079e+06 1.0205e+07 1.0511e+07 1.0827e+07]; %垃圾总量每年数值（2017-2030）
rubbish_quantity = table(year-2016);
switch year
case {2016,2017,2018,2019,2020}
rubbish_num_burn=215*10^4; %近期
rubbish_num_landfill = rubbish_quantity-rubbish_num_burn;
class_cost = 0;
transport_cost = 0.5*rubbish_quantity*60+0.5*rubbish_quantity*70;
handle_cost = rubbish_num_landfill*60+rubbish_num_burn*100;
social_cost =132*rubbish_quantity;
technology_cost=1300*10^4+10^8; % 湿处理分期：10^8,0.7*10^8，0.4*10^8
subsidy = 100*rubbish_quantity; %前期 100，中期50，后期取消，成本计算取负
profit = (10^(-4))*rubbish_quantity/102.49*10^8 ; %不同时间 定值
case {2021,2022,2023,2024,2025}
class_cost = 10.6*10^8;
transport_cost = 0.4*rubbish_quantity*60+0.6*rubbish_quantity*100;
handle_cost = rubbish_quantity*150;
social_cost =1.2*132*rubbish_quantity; % (year-2017)
technology_cost=1300*10^4+0.7*10^8; % 湿处理分期：10^8,0.7*10^8，0.4*10^8
subsidy = 50*rubbish_quantity; %前期 100，中期50，后期取消，成本计算取负
profit = (10^(-4))*rubbish_quantity*(1/72.31+1/396.83+1/100.1)*10^8 +rubbish_quantity/1.28*10^4 ; %不同时间 定值
case {2026,2027,2028,2029,2030}
class_cost = 10.6*10^8;
transport_cost = 0.5*rubbish_quantity*60+0.5*rubbish_quantity*100;
handle_cost = 0.5*rubbish_quantity*180+ 0.5*rubbish_quantity*200;
social_cost =1.2*132*rubbish_quantity; % (year-2017)
technology_cost=1300*10^4+0.4*10^8; % 湿处理分期：10^8,0.7*10^8，0.4*10^8
subsidy = 0*rubbish_quantity; %前期 100，中期50，后期取消，成本计算取负
profit = (10^(-4))* rubbish_quantity*(1/77.98+1/277.78+1/50.05)*10^8 +rubbish_quantity/1.28*10^4;
otherwise
msgbox('亲，请重新输入年份：');
end
%设施投资:
equipment_cost = 0;
%输出，分析
profit =profit *0.15;
direct_cost = class_cost + transport_cost + equipment_cost + handle_cost;
total_cost = direct_cost+technology_cost +social_cost+subsidy-profit ;
%dataPro（11）: 分类，收运，设施，处理，技术，社会，补贴，收益，直接，总，均
dataPro = [ class_cost,transport_cost,equipment_cost,handle_cost, ...
technology_cost,social_cost,subsidy,profit,direct_cost,total_cost,total_cost/rubbish_quantity];
end
四. 模式三
%模式三：混合收集+末端分类+湿垃圾生物处理+干垃圾焚烧+中心城区干垃圾转运
function dataPro = Total_Cost_Analysis_model3(year)
%垃圾每年预测表：2017-2030
table = [ 6.4450e+06 6.8317e+06 7.2416e+06 7.6761e+06 7.9832e+06 8.3025e+06 8.6346e+06 8.9800e+06 9.3392e+06 9.6193e+06 9.9079e+06 1.0205e+07 1.0511e+07 1.0827e+07]; %垃圾总量每年数值（2017-2030）
rubbish_quantity = table(year-2016);
switch year
case {2016,2017,2018,2019,2020}
rubbish_num_burn=215*10^4; %近期
rubbish_num_landfill = rubbish_quantity-rubbish_num_burn;
transport_cost = 0.5*rubbish_quantity *60+0.5*rubbish_quantity *70 ;
handle_cost = rubbish_num_landfill*60+rubbish_num_burn*100;
social_cost =132*rubbish_quantity;
technology_cost=1300*10^4+10^8; % 湿处理分期：10^8,0.7*10^8，0.4*10^8
subsidy = 100*rubbish_quantity; %前期 100，中期50，后期取消，成本计算取负
profit = (10^(-4))*rubbish_quantity/102.49*10^8 ; %不同时间 定值
case {2021,2022,2023,2024,2025}
handle_cost = 0.5*rubbish_quantity*150+ 0.5*rubbish_quantity*200;
transport_cost = 0.4*rubbish_quantity*60+0.6*rubbish_quantity*100;
social_cost =132*rubbish_quantity;
technology_cost=1300*10^4+0.7*10^8; % 湿处理分期：10^8,0.7*10^8，0.4*10^8
subsidy = 50*rubbish_quantity; %前期 100，中期50，后期取消，成本计算取负
profit = (10^(-4))*rubbish_quantity*(1/86.87+1/317.46+1/100.1)*10^8 +rubbish_quantity/1.54*10^4; %不同时间 定值
case {2026,2027,2028,2029,2030}
handle_cost = 0.5*rubbish_quantity*180+ 0.5*rubbish_quantity*200;
transport_cost = 0.4*rubbish_quantity*60+0.6*rubbish_quantity*100;
social_cost =132*rubbish_quantity;
technology_cost=1300*10^4+0.4*10^8; % 湿处理分期：10^8,0.7*10^8，0.4*10^8
subsidy = 0*rubbish_quantity; %前期 100，中期50，后期取消，成本计算取负
profit = (10^(-4))*rubbish_quantity*(1/86.80+1/222.22+1/50.05)*10^8 +rubbish_quantity/1.54*10^4; %不同时间 定值
otherwise
msgbox('亲，请重新输入年份：');
end
%设施投资:
equipment_cost = 0;
%分类
class_cost = 0;
%输出，分析
profit =profit *0.15;
direct_cost = class_cost + transport_cost + equipment_cost + handle_cost;
total_cost = direct_cost+technology_cost +social_cost+subsidy-profit ;
%dataPro（11）: 分类，收运，设施，处理，技术，社会，补贴，收益，直接，总，均
dataPro = [ class_cost,transport_cost,equipment_cost,handle_cost, ...
technology_cost,social_cost,subsidy,profit,direct_cost,total_cost,total_cost/rubbish_quantity];
end
五. 垃圾总量预测
%垃圾总量预测
rubbish_table = zeros(1,14);
rubbish_table(1,1) = 541.14*10^4; %2014年垃圾产量541.14万吨
for year = 2015:2020
rubbish_table(1,year-2013) = rubbish_table (1,year-2014)*(1+0.06);
end
for year = 2021:2025
rubbish_table(1,year-2013) = rubbish_table (1,year-2014)*(1+0.04);
end
for year = 2026:2030
rubbish_table(1,year-2013) = rubbish_table (1,year-2014)*(1+0.03);
end
六.各模式数据汇总
% 总成本=直接成本 +经济技术成本 + 社会成本
%数据收集data_model（从2017-2030年：现状，模式一，模式二，模式三）
clear;close;clc;
data_model0 = zeros(14, 11);
data_model1 = zeros(14, 11);
data_model2 = zeros(14, 11);
data_model3 = zeros(14, 11);
for year = 2017 : 2030
dataPro0 = Total_Cost_Analysis(year ); %现状
dataPro1 = Total_Cost_Analysis_model1(year );
dataPro2 = Total_Cost_Analysis_model2(year );
dataPro3 = Total_Cost_Analysis_model3(year );
for i = 1:11
data_model0(year-2016,i) = dataPro0(i);
data_model1(year-2016,i) = dataPro1(i);
data_model2(year-2016,i) = dataPro2(i);
data_model3(year-2016,i) = dataPro3(i);
end
end
七.最优模式评选
%优选模式计算：分类0.3，设施0.5，收运1.5，处理1，技术1，社会1.7，收益-2
%原理较复杂，优选模式以远期成本最优，并且设定不同成本的比重，所得结果为每吨垃圾的成本
%
table = [9.6193e+06 9.9079e+06 1.0205e+07 1.0511e+07 1.0827e+07]; %垃圾总量每年数值（远期2025-2030）
rubbish_quantity = sum(table,2);
x=0.3*sum(data_model0(10:14,1))+0.5*sum(data_model0(10:14,3))+1.5*sum(data_model0(10:14,2))+...
1*sum(data_model0(10:14,4))+1*sum(data_model0(10:14,5))+1.7*sum(data_model0(10:14,6))+...
2*sum(data_model0(10:14,8));
table0 =x/rubbish_quantity %现状模式 /rubbish_quantity
x=0.3*sum(data_model1(10:14,1))+0.5*sum(data_model1(10:14,3))+1.5*sum(data_model1(10:14,2))+...
1*sum(data_model1(10:14,4))+1*sum(data_model1(10:14,5))+1.7*sum(data_model1(10:14,6))+...
2*sum(data_model1(10:14,8));
table1 = x/rubbish_quantity %模式一
x=0.3*sum(data_model2(10:14,1))+0.5*sum(data_model2(10:14,3))+1.5*sum(data_model2(10:14,2))+...
1*sum(data_model2(10:14,4))+1*sum(data_model2(10:14,5))+1.7*sum(data_model2(10:14,6))+...
2*sum(data_model2(10:14,8));
table2 = x/rubbish_quantity %模式二
x=0.3*sum(data_model3(10:14,1))+0.5*sum(data_model3(10:14,3))+1.5*sum(data_model3(10:14,2))+...
1*sum(data_model3(10:14,4))+1*sum(data_model3(10:14,5))+1.7*sum(data_model3(10:14,6))+...
2*sum(data_model3(10:14,8));
table3 = x/rubbish_quantity %模式三
MATLAB之数学建模：深圳市生活垃圾处理社会总成本分析的更多相关文章
- Matlab与数学建模
一.学习目标. (1)了解Matlab与数学建模竞赛的关系. (2)掌握Matlab数学建模的第一个小实例—评估股票价值与风险. (3)掌握Matlab数学建模的回归算法. 二.实例演练. 1.谈谈你 ...
- 卓金武《MATLAB在数学建模中的应用》 第2版
内容介绍 本书的作者都具有实际的数学建模参赛经历和竞赛指导经验.书中内容完全是根据数学建模竞赛的需要而编排的,涵盖了绝大部分数学建模问题的matlab求解方法.本书内容分上下两篇.上篇介绍数学建模中常 ...
- “GANs”与“ODEs”：数学建模的终结？
在本文中,我想将经典数学建模和机器学习之间建立联系,它们以完全不同的方式模拟身边的对象和过程.虽然数学家基于他们的专业知识和对世界的理解来创建模型,而机器学习算法以某种隐蔽的不完全理解的方式描述世界, ...
- python 版 mldivide matlab 反除（左除）《数学建模算法与程序》Python笔记
今天在阅读数学建模的时候看到了差分那章 其中有一个用matlab求线性的代码,这里我贴出来 这里我送上 Python代码 In [39]: import numpy as np ...: from s ...
- 在数学建模中学MATLAB
为期三周的数学建模国赛培训昨天正式结束了,还是有一定的收获的,尤其是在MATLAB的使用上. 1. 一些MATLAB的基础性东西: 元胞数组的使用:http://blog.csdn.net/z1137 ...
- 数学建模--matlab基础知识
虽然python也能做数据分析,不过参加数学建模,咱还是用专业的 1. Matlab-入门篇:Hello world! 程序员入门第一式: disp(‘hello world!’) 2. 基本运算 先 ...
- 余胜威《MATLAB数学建模经典案例实战》2015年版
内容介绍 本书全面.系统地讲解了数学建模的知识.书中结合历年全国大学生数学建模竞赛试题,采用案例与算法程序相结合的方法,循序渐进,逐步引导读者深入挖掘实际问题背后的数学问题及求解方法.在本书案例的分析 ...
- Matlab 多个版本的安装包下载、安装和激活教程 + 多套数学建模视频教程
目录 1. 关键词 1.1. 说明 2. 下载地址 2.1. OneDrive高速云盘 2.1.1. 多版本的安装包 2.1.2. 多套数学建模的视频教程 2.2. 百度云 3. 安装教程 1. 关键 ...
- 数学建模学习笔记 | matlab基本命令及用法
前言 数学建模对matlab水平的要求 了解matlab的基本用法,如常用命令.脚本结构.矩阵的基本操作.绘图等: 熟悉matlab的程序结构,能创建和引用函数: 熟悉常见模型的求解算法和套路: 自主 ...
随机推荐
- 阿里巴巴Druid数据库连接池的使用
准备: 创建一个基于SpringBoot的web项目 1 引入相关依赖 jpa.mysql.druid <?xml version="1.0" encoding=" ...
- SpringCloud01 服务提供者和消费者
说明:服务消费者直接利用RestTemplate调用服务提供者,这种使用方式只是适用于微服务数量比较少的项目,如果微服务的数量比较多建议使用SpringCloud提供的Eureaka组件. 注意:实现 ...
- Pig Flatten 解包操作，解元组
Flatten Operator The FLATTEN operator looks like a UDF syntactically, but it is actually an operator ...
- Python + winpcap抓包和发包
winpcapy Python的winpcapy库可以简单地实现收发Layer2层(数据链路层,以太网)数据. winpcapy主页:https://github.com/orweis/winpcap ...
- Other - 个人对知识讨论、分享等平台上抄袭乱象的看法
在某论坛上看到这样一句话,深表赞同.
- 定时处理组件---Quartz.net
1.认识任务调度 所谓任务调度,就是以将业务区块任务化(即抽象成每一个独立的任务,执行每个任务便完成某种业务的需求).比如,我们有一个订单系统,现在有这样的一个需求,就是需要在某一时间点去扫描数据库, ...
- OC官方文档翻译-Values-and-Collections-值与集合类型
查看全部文档翻译,请浏览https://github.com/L1l1thLY/Programming-with-Objective-C-in-Chinese,blog仅收录本人翻译的两章. 简述 O ...
- 第一章 –– Java基础语法
第一章 –– Java基础语法 span::selection, .CodeMirror-line > span > span::selection { background: #d7d4 ...
- Android APK反编译技巧全讲解
导言:在我们安卓开发当中,我们不仅需要掌握基础的开发技能,也需要掌握软件的安全技能,这样才可以让我们的软件能够成为一款能够真正可以进行发布的软件,同时也可以让自己的核心技术不会被别人所盗取. 首先我们 ...
- sed命令使用
创建模板文件 # cat >> example.txt <<"EOF" TeSt Test test EOF 测试过程中均不使用-i参数避免模板文件内容被修 ...