برازش مدلی برای پیش بینی میزان زباله تولیدی با استفاده از روش سری های زمانی رگرسیونی درگلستان، ایران

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 برازش مدلی برای پیش بینی میزان زباله تولیدی با استفاده از روش سری های زمانی رگرسیونی درگلستان، ایران دارای ۱۳ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد برازش مدلی برای پیش بینی میزان زباله تولیدی با استفاده از روش سری های زمانی رگرسیونی درگلستان، ایران  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی برازش مدلی برای پیش بینی میزان زباله تولیدی با استفاده از روش سری های زمانی رگرسیونی درگلستان، ایران،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن برازش مدلی برای پیش بینی میزان زباله تولیدی با استفاده از روش سری های زمانی رگرسیونی درگلستان، ایران :

تعداد صفحات :۱۳

چکیده مقاله:

یک نگرانی عمده در بسیاری از کشورها انتخاب یک روش مناسب، اقتصادی و سازگار با محیط زیست برای مدیریت پسماند می باشد. برنامه ریزی و طراحی سیستم های مدیریت مواد زاید جامد شهری نیاز به پیش بینی دقیق از تولید مواد زاید جامد می باشد. روش های پیش بینی متعارف تولید مواد زاید جامد اغلب در یک سرانه با استفاده از عوامل اقلیمی و اجتماعی و اقتصادی راهبری می شوند. علم آمار نیز در این زمینه کمک شایانی به محیط زیست و یافتن روش هایی برای پیش بینی و مدیریت مواد زاید جامد شهری کرده است. تاکنون پیش بینی میزان مواد زاید جامد شهری با روش های رگرسیونی، شبکه های عصبی، آنالیز سری های زمانی و غیره انجام شده است. در این تحقیق اثر متغیر زمان و تواما متغیر های دما، بارش، جمعیت، هزینه، درآمد و سرانه تولید زباله به عنوان متغیر های مستقل بر میزان پسماند تولید شده که به عنوان متغیر وابسته است، به روش (regression time series ) بررسی شده است. نتایج نشان داد روش (EGLS) در ساخت مدلی برای پیش بینی میزان پسماند نقاط شهری استان گلستان موفق بوده است. نتایج بدست آمده از مدل حاکی از آن است که مقادیر واقعی و مقادیر حاصل از مدل تفاوت بسیار کمی با هم دارند. مانده های بین مقادیر واقعی و مقادیر حاصل از مدل نیز مورد تحلیل قرار گرفته و نتایج بررسی ها از عدم همبستگی معنی دار میان آنها حمایت می کنند.