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ISSN: 2333-9721
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废水主要污染物排放的线性关系研究——基于多元线性模型和分类研究
Study on Linear Relation of Discharge of Major Pollutants in Wastewater—Research on Multivariate Linear Model and Classification

DOI: 10.12677/SA.2019.85083, PP. 734-743

Keywords: 废水排放,主要污染物,典型相关分析,多元线性模型
Wastewater Discharge
, Major Pollutants, Canonical Correlation Analysis, Multivariate Linear Model

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Abstract:

查阅了全国各地区的污水排放总量及主要污染物的排放数据发现,废水的污染物组成大体可以分为两部分,一类是混合型污染物如石油类等,另一类是重金属元素如重金属“砷”,经过典型相关分析的计算,发现这两类污染物存在相伴相依的关系,如化学需氧量污染物就含有多种其他变量相关,于是构造了多元线性模型,分析这些主要污染物之间存在的多元线性关系,并计算相关关系的大小,通过模型检验和诊断构造正确的回归模型,最终可以得出化学需氧量和氨氮等变量有相关关系,根据相关关系的大小和正负,最后对这些主要污染物进行解释并提出相应的建议。
After consulting the data of the total amount of sewage discharged and the main pollutants dis-charged in different regions of the country, it is found that the pollutant composition of wastewater can be divided into two parts, one is mixed pollutants such as petroleum, the other is heavy metal elements such as “Arsenic”. Through the calculation of canonical correlation analysis, the two kinds of pollutants are found to have a concomitant and interdependent relationship. For instance, chemical oxygen demand pollutants contain many other variables, so a multivariate linear model is constructed to analyze the multivariate linear relationship between these main pollutants, and calculate the size of the correlation relationship. Through model testing and diagnosis, a correct regression model is constructed, and ultimately a multivariate linear model can be obtained. Chemical oxygen demand and ammonia nitrogen are correlated. According to the magnitude of positive or negative correlation, the main pollutants are explained and some suggestions are put forward.

References

[1]  王禹. 基于线性回归分析的特征抽取及分类应用研究[D]: [硕士学位论文]. 扬州: 扬州大学, 2016.
[2]  孙权森, 曾生根, 王平安, 等. 典型相关分析的理论及其在特征融合中的应用[J]. 计算机学报, 2005, 28(9): 1524-1533.
[3]  李诗羽, 张飞, 王正林. 数据分析: R语言实战[M]. 北京: 电子工业出版社, 2014.
[4]  吕伏, 梁冰, 孙维吉, 等. 基于主成分回归分析法的回采工作面瓦斯涌出量预测[J]. 煤炭学报, 2012, 37(1): 113-116.
[5]  王荣本, 徐友春, 李兵, 等. 基于线性模型的导航路径图像检测算法研究[J]. 公路交通科技, 2001, 18(2): 47-51.
[6]  娄思佳, 王书博, 王奇. 基于多元线性回归的任务定价规律模型[J]. 中国高新区, 2018(4): 5-15.
[7]  周朴, 王小林, 马阎星, 等. 基于随机并行梯度下降算法自适应光学系统的校正残差分析[J]. 光学学报, 2010, 30(3): 613-617.
[8]  王志高, 姚德利. 多元线性回归模型在江苏建筑业总产值预测中的效果分析[J]. 太原城市职业技术学院学报, 2018(5): 58-60.
[9]  赵松山. 关于多重共线性检验方法的研究[J]. 山东工商学院学报, 2001, 15(4): 296-300.
[10]  朱念, 贺嘉, 秦安莉, 等. 基于灰色线性回归组合模型的我国家用陶瓷出口预测研究[J]. 数学的实践与认识, 2018, 48(10): 23-30.
[11]  段汉明, 张刚. 西安城市地域空间结构发展框架和发展机制[J]. 地理研究, 2002, 21(5): 627-634.

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