基于多因素权重分析的农村居民清洁取暖接受度分类预测方法研究

提出一种基于多因素权重分析的分类模型(K-means-EWM-BP)来预测农村居民的清洁取暖接受度。首先,基于实地调研数据,选取农村居民家庭年总收入、性别、年龄、受教育程度作为聚类特征对农村居民分类;其次,在分类的基础上,对各类别农村居民的清洁取暖接受度影响因素进行多因素权重分析;最后,构建K-means-EWM-BP模型,实现对农村居民清洁取暖接受度的预测及验证。结果表明:1)受访农村居民可分为3类,其中清洁取暖接受度主要受教育程度影响的农村居民(类别1)占比31%,清洁取暖接受度主要受家庭年总收入影响的农村居民(类别2)占比43%,清洁取暖接受度主要受性别影响的农村居民(类别3)占比26%。2)类别1农村居民清洁取暖接受率预测值为95%,类别2农村居民清洁取暖接受率预测值为100%,类别3农村居民清洁取暖接受率预测值为72%。3)与EWM-BP模型和BP模型相比,K-means-EWM-BP模型预测准确性达到91.43%,高于准确性为87.14%的EWM-BP模型和准确性为80%的BP模型,同时标准误差(RMSE)与EWM-BP模型和BP模型相比分别降低0.01和0.06。

热源厂项目选址规划研究

首先指出热源厂厂址的选择是城市大型基础设施建设规划的一项重要工作,厂址选择是否合理,对基建投资、建厂质量与速度、运行的安全性起着决定性作用,以郑州市南郊热源厂选址为例加以分析,采用多因素权重分析法对选址进行了分析和决策,以期为相关大型市政设施的选址提供借鉴。