基于MLR-ARIMA-IOWHA优化模型的城市生活垃圾产量预测

以合肥市2011—2020年历史城市生活垃圾产量为验证数据,以多元线性回归(MLR)、时间序列(ARIMA)单一模型为基础,结合加权平均组合法构建MLR-ARIMA组合模型,并引入诱导有序加权调和平均(IOWHA)算子构建MLR-ARIMA-IOWHA优化组合模型。通过历史数据验证结果表明,IOWHA算子可以提高模型预测精度,其误差平方和(SSE)、均方误差(MSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、均方百分比误差(MSPE)四项评价指标值分别为27.029、0.520、1.167%、0.00450,均优于MLR、ARIMA和MLR-ARIMA模型,IOWHA算子优化组合模型在城市生活垃圾产量预测的研究领域中具有一定可靠性和有效性。基于MLR-ARIMA-IOWHA优化模型预测了合肥市城市生活垃圾产量,至2030年将达到355.48万吨。MLR-ARIMA-IOWHA优化组合模型可以作为城市生活垃圾产量精准预测,为生活垃圾处理设施建设提供数据参考,为城市发展提供支撑。

中国人口与人均食品消费对餐厨垃圾产量的影响

随着人口的增长和人均生活水平的提高,餐厨垃圾产量也在不断增加,对环境和公共卫生造成了很大的负面影响。本文基于2013—2021年全国统计数据,系统地分析了人口数量、人均食品消费支出与餐厨垃圾产量之间的影响关系,通过研究2个影响因素对餐厨垃圾产量的相关关系,在得到结果后,进一步建立回归模型分析2个变量对餐厨垃圾产量的影响,发现食品消费支出对餐厨垃圾产量影响较显著,而人口数量对餐厨垃圾产量无显著性影响,可以得出人口数量对餐厨垃圾的产生影响不大,人均食品消费支出的增加很大程度影响了餐厨垃圾的产生。因此,相关的餐厨垃圾管理机构可以以此研究作为理论参考依据,从而能够更好地从源头上控制餐厨垃圾的产生,改善人居环境。

BP神经网络组合预测在城市生活垃圾产量预测中应用

文章分析了组合预测理论,在建立由二次指数平滑预测模型、灰色预测模型、BP神经网络预测模型组成的组合预测模型库的基础上,利用以上三种单一预测模型的组合构成BP神经网络组合预测模型。分别应用单一预测模型和组合预测模型对湖南省城市生活垃圾产生量进行预测,通过分析和比较预测结果,验证了该组合预测方法的有效性。

变权重组合预测模型在生活垃圾产量预测计算中的应用

以合肥市2000年～2005年城市生活垃圾产量为基础数据，采用变权重组合模型对其进行分析．结果表明，该模型的预测效果优于一元线性回归法、Logarithm Fit法、指数平滑法、灰色GM（1，1）模型等各单项模型．采用该模型对合肥市2006年～2015年的垃圾产量进行了预测．预计到2015年，合肥市生活垃圾产量将达到125Mt．

合肥城市生活垃圾产量预测研究

通过分析合肥市城市生活垃圾产量(1994—2005年)以及影响垃圾产量的主要相关因素,采用多元回归分析方法建立了垃圾产量预测模型。分析结果表明,国内生产总值、生活消费支出和住宅使用面积是影响垃圾产量的主要因素,且都是正相关关系。采用该模型对合肥市2006—2015年生活垃圾产量进行了预测,结果显示未来十年内合肥市生活垃圾产量继续缓慢增长,预计2015年垃圾产量将达到102.61万t,人均日产量为1.42kg。

我国城市垃圾产量预测

运用统计预测的方法对我国城市垃圾产量进行了预测 ,并对各时期的预测结果进行分段分析 ,阐明了影响全国垃圾产量的因素及其贡献大小。

基于指数趋势模型在城市垃圾产量预测中的应用

采用了一种较新的预测算法———指数趋势模型算法对城市垃圾产量进行了预测,从结果看较为合理,对填埋场容量规划起到一定的参考作用,同时丰富了预测计算方法的研究思路。

北京市城市生活垃圾产量和成份的预测分析

北京市城市生活垃圾产量和成份的预测分析吴文伟（北京市环境卫生科研所１０００２８）在城市生活垃圾规划中，垃圾产量直接影响着垃圾收运量和处理量的大小及投资和费用的多少等等，所以，垃圾产量预测是否接近实际，关系到规划的可行性和可靠性，是规划中的首要问题。１...

城市生活垃圾产量预测模型

分析了昆明市 1 996— 2 0 0 1年度每年垃圾产生量的数据 ,由此提出了可应用于南方城市垃圾产量预测的GM( 1 ,1 )SSODMM灰色模型。通过几次迭代后 ,该模型可对非升凹或升凸的原始数据进行较为准确预测 ,且精度令人满意。

基于灰色Verhulst模型预测韶关市生活垃圾产量

以韶关市生活垃圾产量为研究对象,首先从官网收集了2000-2015年韶关市生活垃圾产量的原始数据;然后,建立灰色Verhulst模型,并用模型精度检验的方法检验其效果性,检验的结果表明:该模型的预测效果较好,可信度较高;最后,运用该数学模型来预测2016-2020年的韶关市生活垃圾量.

城市生活垃圾收运系统设计中垃圾产量的计算及预测

基于目前我国绝大部分城市生活垃圾的统计工作还不完善这一突出问题，提出了一种切实可行的垃圾产量计算及预测的方法，供当前制定城市环卫设施规划及设计使用。

六安市城市生活垃圾产量的预测

阐述了六安市城市生活垃圾产量预测的两种方法——根据人均垃圾日产量指标预测和根据垃圾年增长率预测。为缺乏相关基础资料的小城市探索了一些新的垃圾产量的预测方法。

广州市1976—1990年垃圾产量主成份分析

本文采用主成份分析方法,对与广州市垃圾产量（197O——1990）密切相关的7项主要指标进行分析。结果显示:非农业人口数、社会总产值和居民生活费用支出3项指标是广州市垃圾总产量最主要的相关指标,房屋竣工面积和废旧物回收量两项指标与垃圾的有机物产量密切相关。这一结论为城市垃圾总产量、垃圾中有机物产量的预测和分析提供科学依据。另外,本文还详细介绍了主成份分析的原理及运算。

基于改进的GM(1,1)模型的上海市垃圾产量的预测

GM（1,1）模型是上海市垃圾产量预测的一种有效的方法,但序列的随机波动性难以在GM（1,1）模型得到反映。利用灰色震荡序列GM{1,1}模型,对上海市2000年~2008年垃圾产量进行预测,预测结果表明,此方法能够反映出上海市垃圾产量所具有的波动性特性,得到更高的预测精度。

小城镇生活垃圾产量及成份分析——以江苏省巴城镇为例

小城镇是一种比农村社区更高一层次的社会综合实体,具有基层人口相对集中,基层政治、经济、文化教育和科学技术中心的特点。随着社会变革与经济建设的快速发展,小城镇建设进程日益加快。隶属于昆山市的巴城镇,一个典型的经济快速发展中的城乡结合小城镇,作为研究对象,这为了解镇社会、经济概况,镇生活垃圾产量及成份,以求获取小城镇生活垃圾污染状况的基础信息,为日后达到城镇生活垃圾无害化处理提供基础资料。

城市生活垃圾产量预测研究——以武汉市为例

首先对利用回归分析方法来预测城市生活垃圾产量时容易产生伪回归进行了阐述和例证,接着运用时间序列的分析方法,对武汉市城市生活垃圾年产量序列建立了ARIMA模型,借助SAS软件系统对该模型进行了分析,并对垃圾年产量做了预测,模型拟合效果比较理想,为环卫部门加强对城市生活垃圾的回收处置及管理提供了参考。

山西省农村生活垃圾产量及分类特征研究

统计了山西省35个县市共358个乡镇的农村生活垃圾产量及组成,并分析了采暖、经济发展、气候因素等不同原因对其造成的影响。结果表明,采暖季与非采暖季垃圾产量、组成成分的差异均较为明显,非采暖季垃圾产量主要在0. 7~1. 3 kg/(人·d)范围内,采暖季则主要为1. 4~5. 0 kg/(人·d);采暖季渣土占垃圾成分比例显著上升。经济发展对垃圾产量及组分特征也有影响,经济条件好的农村人均垃圾产量更高,且非采暖季时垃圾组成成分中厨余垃圾比例更大而渣土垃圾比例更小。

城市生活垃圾产量预测模型研究进展

伴随我国人民生活水平的提高与生活垃圾产量的激增,无废城市政策作为一种固废管理解决方案应运而生.无废城市的核心在于生活垃圾产生的完全消纳以及资源循环最大化,而城市生活垃圾产量的预测对无废城市的实现尤为重要,它决定了整体能效.因此,通过梳理四大类有代表性的城市生活垃圾产量预测方法,介绍垃圾产量预测的国内外先进经验,对未来无废城市建设场景下的城市生活垃圾产量预测管理提出了可行性方案.

上海市区生活垃圾产量、成份特征统计分析及相应处置对策

城市的生存、发展和人类的生产、生活必然要产生生活垃圾.生活垃圾的产量随经济发展水平,消费方式等差异而不同.一般而言,经济发展水平越高,城市的垃圾产生量越大,同时,城市生活垃圾成份也因经济发展、生活方式、消费习惯的不同而变化.城市生活垃圾是影响城市生态环境的重要因素之一,科学合理处置生活垃圾,是改善城市生态环境、促进城市环境治理、实现可持续发展战略目标的重要制衡条件.而要对生活垃圾实行科学处置。

联合国大学发布报告 2014年全球电子垃圾产量创新高

由联合国教育和研究部门下设的联合国大学近期发布的报告称,2014年全球电子垃圾数量创历史新高,其中人均产量位居前列的是那些以具有很高环保意识而自豪的国家。据该报告称,去年产生了4 180万t所谓的电子垃圾,大部分为废弃的冰箱、洗衣机和其他家用电器。其中,几乎60%电子垃圾的重量来自大大小小的厨房、浴室和洗衣设备;