环境规划与管理的数学优秀PPT.ppt
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1、环境规划与管理的数学你现在浏览的是第一页,共81页 第一节第一节 环境数据处理方法环境数据处理方法 一、数据的表示方法和数据特征一、数据的表示方法和数据特征二、异常数据的剔除二、异常数据的剔除三、数据的误差分析三、数据的误差分析四、数据的标准化处理四、数据的标准化处理你现在浏览的是第二页,共81页一、数据的表示方法和数据特征(一)数据的表示方法 列表法:列表法:将数据列成表格,将各变量的数值依照一定的形式和顺序一一对应起来,它通常是整理数据的第一步,能为标绘曲线图或整理成数学公式打下基础。图示法:图示法:将数据用图形表示出来,它能用更加直观和形象的形式将复杂的数据表现出来,可以直观地看出数据变
2、化的特征和规律,为后一步数学模型的建立提供依据。插值法插值法第一节第一节 环境数据处理方法环境数据处理方法你现在浏览的是第三页,共81页1、列表法例:研究电阻的阻值与温度的关系时,测试结果如下:测量序号温度(t)/电阻(R)/110510422294109234271132460011805750122469101267第一节第一节 环境数据处理方法环境数据处理方法你现在浏览的是第四页,共81页筛下累计频率(筛下累计频率(Fi)粒径(粒径(dp)/mm2、图示法粒径与筛下累积频率关系曲线第一节第一节 环境数据处理方法环境数据处理方法你现在浏览的是第五页,共81页3、插值法例:用分光光度法测定溶
3、液中铁的含量,测得标准曲线数据如下,试求未知液中吸光度为0.413时铁的含量。(1)作图插值法Fe浓度浓度/(gmL-1)24681012吸光度(吸光度(A)0.0970.200 0.304 0.408 0.510 0.613 在图的纵坐标上0.413处找到直线上对应点,读出其对应的横坐标数值8.122即为未知液中铁的含量。第一节第一节 环境数据处理方法环境数据处理方法你现在浏览的是第六页,共81页此式即为比例法内插公式,从图上可看出,因为用yc代替了yd,产生了y=yd-yc的误差用直线代替曲线(2)比例公式法所以第一节第一节 环境数据处理方法环境数据处理方法你现在浏览的是第七页,共81页(
4、3)牛顿内插公式xyy2y3y4y01234562412327013222428203862926121824306666000 一般的非线性函数都可以展开为多项式:例:制作 y=2+x+x3 的差分表。表中y表示y的1次差值,2y表示y的差值的差值,以此类推。第一节第一节 环境数据处理方法环境数据处理方法你现在浏览的是第八页,共81页 在上面的例子中,x的差值为1,实际上x的差值可以为任意恒量,令此恒量为h,做出差分表的通式如下。xyy2y3y4yaa+ha+2ha+3h a+4h.yaya+hya+2hya+3hya+4h.yaya+hya+2hya+3h.2ya2ya+h2ya+2h.3
5、ya3ya+h .4ya .表中:ya =ya+h -ya 2ya=ya+h -y 3ya=2 ya+h -2 ya 4ya=3 ya+h -3 ya 可以推得:nya=n-1 ya+h -n-1 ya第一节第一节 环境数据处理方法环境数据处理方法你现在浏览的是第九页,共81页(二)数据特征数据特征通常可分为以下三类:n位置特征数:表示数据集中趋势或刻画频数分布图中心位置的特征数;n离散特征数:用来描述数据分散程度;n分布形态特征数:刻划分布曲线图的形态。第一节第一节 环境数据处理方法环境数据处理方法你现在浏览的是第十页,共81页表示数据集中趋势或刻画频数分布图中心位置的特征数;1.位置特征数
6、(1)算术平均数:(2)加权平均数:如果样本个体数据x1,x2,,xn取值因频数不同或对总体重要性有所差别,则常采取加权平均方法。第一节第一节 环境数据处理方法环境数据处理方法你现在浏览的是第十一页,共81页(4)调和平均数:(3)几何平均数:第一节第一节 环境数据处理方法环境数据处理方法你现在浏览的是第十二页,共81页(5)中位数n环境数据有时显得比较分散,甚至个别的数据离群偏远,难以判断去留,这时往往用到中位数。n样本数据依次排列(从大到小或者从小到大),居中间位置的数即为中位数,若数据个数为偶数,则中位数为正中两个数的平均值。n只有当数据的分布呈正态分布时,中位数才代表这组数据的中心趋向
7、,近似于真值。第一节第一节 环境数据处理方法环境数据处理方法你现在浏览的是第十三页,共81页(1)级差(全距):(2)差方和、样本方差和样本标准差 差方和:样本方差:样本标准差:(3)变异系数:2.离散特征数(描述数据离散程度)第一节第一节 环境数据处理方法环境数据处理方法你现在浏览的是第十四页,共81页(1)偏态系数 主要描述数据频率分布不对称特征,是反映数据分布不对称性的统计参数。其绝对值越大,偏斜越远。以平均值与中位数之差对标准差之比来衡量偏斜程度。3.分布形态特征数(刻划分布曲线图的形态)(2)峰态系数 峰态系数描述数据分布陡峭程度。xk中位数s为样本标准差。第一节第一节 环境数据处理
8、方法环境数据处理方法Cs0,平均数在众数之右,右偏,平均数在众数之右,右偏你现在浏览的是第十五页,共81页二、异常数据的剔除n在处理实验数据的时候,我们常常会遇到个别数据偏离预期或大量统计数据结果的情况n如果我们把这些数据和正常数据放在一起进行统计,可能会影响实验结果的正确性,n如果把这些数据简单地剔除,又可能忽略了重要的实验信息。n下面主要介绍几种剔除法。第一节第一节 环境数据处理方法环境数据处理方法你现在浏览的是第十六页,共81页1.格拉布斯准则n用格拉布斯准则检验可疑数据xp时,选取一定的显著性水平,若:则应将xp从该组数据中剔除,称为格拉布斯检验临界值,其值见表4-1。n以上准则是以数
9、据按正态分布为前提的,当数据偏离正态分布,特别是测量次数很少时,则判断的可靠性就差。因此,对粗大误差除用剔除准则外,更重要的是要提高工作人员的技术水平和工作责任心。另外,要保证测量条件稳定,防止因环境条件剧烈变化而产生的突变影响。第一节第一节 环境数据处理方法环境数据处理方法n 该法是一种统计判别法,即给定一个置信概率,并确定一个置信限,凡超过此限的误差,就认为它不属于随机误差范围,将其视为异常数据剔除。你现在浏览的是第十七页,共81页用容量法测定某样品铬的含量,9次平行测定数据为:9.21,9.15,9.02,8.99,8.87,8.76,8.65,8.53,8.01(%),试用格拉布斯准则
10、分析其中有无异常数据。【解】:,标准差s=0.37,取显著性水平=0.05,查表=2.11。该组数据中,8.01的偏差最大,故应首先检验该数据。故8.01应被剔除。剔除8.01后,重新计算得 ,s=0.24,查表=2.038.53偏差最大,检验8.53:故8.53不是异常数据,应保留。【例4-1】第一节第一节 环境数据处理方法环境数据处理方法1-称为置信概率,表示未知参数落在置信区间中的可靠程度。通常取1-的值为99%、95%、90%。你现在浏览的是第十八页,共81页2.拉依达准则 则应将xp从该组数据中剔除。n至于选择3s还是2s与显著性水平有关,3s相当于显著水平0.01,2s相当于显著水
11、平0.05。n显著性水平表示的是检验出错的几率为,或检验的可置信度为1。若可疑数据xp与样本数据之算术平均值的偏差的绝对值大于3倍(或2倍)的标准偏差,即:第一节第一节 环境数据处理方法环境数据处理方法你现在浏览的是第十九页,共81页 3.狄克逊(dixon)法 狄克逊法是采用极差比的方法,经严密推算和简化而得到的准则。狄克逊研究了n次测量结果,按其数值大小排列:x(1)x(2)x(n)当 xi 服从正态分布时,用不同的公式求得下表中的f 值,再经过查表,得到相应的临界值,进行比较,若计算值f(n,)视为异常值,舍弃;再对剩余数值进行检验,直到没有异常值为止。第一节第一节 环境数据处理方法环境
12、数据处理方法你现在浏览的是第二十页,共81页nf(n,)f 的计算公式的计算公式=0.01=0.05x(1)3 30.9880.9880.9410.9414 40.8890.8890.7650.7655 50.7800.7800.6420.6426 60.6980.6980.5600.5607 70.6370.6370.5070.5078 80.6830.6830.5540.5549 90.6350.6350.5120.51210100.5970.5970.4470.44711110.6790.6790.5760.57612120.6420.6420.5460.54613130.6150.61
13、50.5210.52114140.6410.6410.5460.54615150.6160.6160.5250.52516160.5950.5950.5070.50717170.5770.5770.4900.49018180.5610.5610.4750.47519190.5470.5470.4620.46220200.5350.5350.4500.45021210.5240.5240.4400.44022220.5140.5140.4300.43023230.5050.5050.4210.42124240.4970.4970.4130.41325250.4890.4890.4060.406你
14、现在浏览的是第二十一页,共81页【例】用狄克逊法判断下列测试数据(40.02,40.15,40.20,40.13,40.16)中的40.02是否应舍弃?解:将数据从小到大排列,取=0.05,40.02 40.13 40.15 40.16 40.20 因为 ,0.6110.642 所以40.02应保留。第一节第一节 环境数据处理方法环境数据处理方法你现在浏览的是第二十二页,共81页三、数据的误差分析(一)几种误差的基本概念n 绝对误差:观测值与真值之差。反映了观测值偏离真值的大小。通常所说的误差一般是指绝对误差。绝对误差观测值-真值n 相对误差:绝对误差和真值的比值,常用百分数表示。相对误差=绝
15、对误差/真值(%)n 算术平均误差xn 标准误差也称均方根误差或标准偏差,它常用来表示观测数据的精密度,标准误差越小,说明数据精密度越好。第一节第一节 环境数据处理方法环境数据处理方法你现在浏览的是第二十三页,共81页(二)误差的分类及来源n 随机误差:是在一定条件下以不可预知的规律变化着的误差,属于偶然误差。偶然因素是操作者无法严格控制的,故无法完全避免随机误差。但它的出现一般具有统计规律,大多服从正态分布。n系统误差:又叫做规律误差。它是在一定的测量条件下,对同一个被测尺寸进行多次重复测量时,误差值的大小和符号(正值或负值)保持不变;或者在条件变化时,按一定规律变化的误差。系统误差来源有仪
16、器误差、理论误差、操作误差、试剂误差。n 过失误差:是由于操作人员不仔细、操作不正确等原因引起的,它是完全可以避免的。第一节第一节 环境数据处理方法环境数据处理方法【举例举例】你现在浏览的是第二十四页,共81页(三)误差分析 误差分析中,常采用精密度、正确度和准确度来表示误差的性质。n精密度反映了随机误差大小的程度,是指在相同条件下,对被测对象进行多次反复测量,测量值之间的一致(符合)程度。n正确度指测量值与其“真值”的接近程度。对于一组数据来说,精密度高并不意味着正确度也高;反之,精密度不好,但当测量次数相当多时,有时也会得到好的正确度。n准确度指被测对象测量值之间的一致程度以及与其“真值”
17、的接近程度。第一节第一节 环境数据处理方法环境数据处理方法你现在浏览的是第二十五页,共81页准确度、正确度和精密度的关系第一节第一节 环境数据处理方法环境数据处理方法为各组数据的平均值。真值为37.4。精密度:测量值之间的一致(符合)程度。正确度:测量值与其“真值”的接近程度。准确度:被测对象测量值之间的一致程度以及与其“真值”的接近程度。你现在浏览的是第二十六页,共81页四、数据的标准化处理 n在大批的环境统计数据中,当数据的物理量不同、单位或量值差别较大时,常常会给下一步分析带来困难,这时就有必要对数据进行标准化处理,从而提高计算的精度。环境管理与规划中,常采用下面的公式进行标准化处理:u
18、ij 为xij标准化后对应的数据xij(i=1,2,3,m;j=1,2,3,n)为第i个因子的第j个数据,Si_第i个因子的平均值,为第i个因子的标准差。第一节第一节 环境数据处理方法环境数据处理方法你现在浏览的是第二十七页,共81页第二节第二节 最优化分析方法最优化分析方法 一、环境系统分析基本知识二、线性规划三、非线性规划 四、动态规划你现在浏览的是第二十八页,共81页一、环境系统分析基本知识1、系统钱学森:把及其复杂的研究对象称为系统,即由相互作用、相互依赖的若干组成部分结合成具有特定功能的有机整体,而且这个系统本身又是它从属的一个更大系统的组成部分。作为一个系统,必须具备三个条件:一是
19、有两个以上相互联系的要素;二是要素之间必须按一定方式有机整合而不是胡乱拼凑;三是具有并能输出特定的整体功能。你现在浏览的是第二十九页,共81页2、环境系统分析系统分析就是对一个系统内的基本问题,用系统观点思维推理,在确定和不确定的条件下,探索可能采取的方案,通过分析对比,为达到预期目标选出最优方案的一种辅助决策的方法。环境问题是各相关要素综合作用的结果。例如:污水排入河流造成水的污染,涉及到众多因素(排放口位置、排放方式、处理程度、河流背景值等)。将环境问题作为一个系统来研究,从整体上考虑问题,从而找出最有效的控制对策(最优决策方案),即为环境系统分析。例如:在决策污水排放方案时,应对污染物处
20、理量和排放量、处理方法和处理程度、排放口位置、水质要求以及河流背景情况等进行综合分析,从而得到费用最少或效益最高的最优决策方案。你现在浏览的是第三十页,共81页3、系统分析的基本要素目的:系统分析必须明确系统所期望达到的目的。可行性方案:为实现目的的手段和措施称为可行性方案。例如规划某沿河城市的污水处理系统,可采用分区处理后排放或集中排放两种措施(方案)。模型:建立模型的目的是为了把复杂的问题简单化,便于描述或预测可能出现的结果。模型有三类:实物模型、图形模型、数学模型。费用:实施方案所需的投资,在模型中体现。效果:衡量效果一般由效益或有效性指标。评价标准:衡量可行性方案优劣的指标是评价标准。
21、通过评价标准可以对各个可行性方案进行综合评价。你现在浏览的是第三十一页,共81页4、系统最优化及其模型 系统最优化通常是通过最优化数学模型实现的。最优化的方法很多。目前通用的方法如线性规划、动态规划、网络与图论等。最优化模型通常是由状态方程(约束条件)和目标函数构成,一般形式为s.t.最优化模型由决策变量、目标函数和约束条件构成。你现在浏览的是第三十二页,共81页二、线性规划 n在环境规划管理中,线性规划常常用来解决两类优化问题:一是如何优化资源配置使产值最大或利润最高,二是如何统筹安排以便费用最少(或消耗最少的资源)或排放最少的污染物。一般线性规划问题的求解,最常用的算法是单纯形法。第二节第
22、二节 最优化分析方法最优化分析方法目标函数St 约束条件规划变量你现在浏览的是第三十三页,共81页【解】:设决策变量为xi,为工厂采用i 种除尘设备时的燃煤量。【例4-2】n某地区的总悬浮颗粒物TSP来源于某工厂,该工厂每年燃煤量为400000t,燃烧每吨煤TSP的产生量为95 kg。为了满足环境质量要求,TSP的最大允许排放量为17600t/a。试以最小的治理费用达到环境目标。第二节第二节 最优化分析方法最优化分析方法产值最大或利润最高费用最少或排放最少的污染物除尘器种类决策变量费用/元.t-1除尘效率(%)重力沉降室x1C1 1.080喷雾洗涤器x2C2 1.490目标函数St约束条件你现
23、在浏览的是第三十四页,共81页【例4-3】n某地区的总悬浮颗粒物TSP来源于三个当地的工厂,基础数据如下表。为了满足环境质量要求,TSP的最大允许排放量为17600t/a。试以最小的治理费用达到环境目标。第二节第二节 最优化分析方法最优化分析方法产值最大或利润最高费用或排放最少的污染物TSP产生量(kg/t)产量(t/a)燃煤量(t/a)工厂195400000工厂295300000工厂385250000表4-2表示各种除尘设备的效率。各种除尘设备的效率不一定适应于每个污染源,可行的各种除尘方法及相应费用见表4-3。你现在浏览的是第三十五页,共81页序号设备类型除尘效率(%)0无01重力沉降室5
24、92惯性除尘器743旋风除尘器844喷雾洗涤器945电除尘器97各种除尘设备的效率TSP除尘方法工厂1工厂2工厂3决策变量费用/元.t-1决策变量费用/元.t-1决策变量费用/元.t-10 x10C10 0.0 x20C20 0.0 x30C30 0.01x11C11 1.0 x21C20 1.4x31C31 1.12不可行不可行不可行不可行x32C32 1.23不可行不可行不可行不可行x33C33 1.54x14C14 2.0 x24C24 2.2x34C34 3.05x15C15 2.8x25C25 3.0不可行不可行各种除尘方法费用你现在浏览的是第三十六页,共81页污染源1 TSP排放量
25、为95(x10+0.41x11+0.06x14+0.03x15)=95x10+39x12+5.7x14+2.9x15同理,可得到其他污染源的排放量,则TSP总排放量约束(95x10+39x11+5.7x14+2.9x15)+(95x20+39x21+5.7x24+2.9x25)+(85x30+34.9x31+22.1x32+13.6x33+5.1x34)17600生产能力(燃煤量或产品产量)约束 x10+x11+x14+x15=400000 x20+x21+x24+x25=300000 x30+x31+x32+x33+x34=250000【解】:设决策变量为xij,为i工厂采用j种除尘设备时的
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