面向电子产品报废预测的特征选择方法

针对电子产品在进行报废预测的过程中出现的预测结果准确性低的问题,提出了一种用于电子产品报废预测的特征选择方法。首先,对电子产品进行报废模式和影响分析,根据电子产品潜在的报废模式以及每种报废模式可能的影响分析得到电子产品的相关特征;然后,采用选择消去方法(ELECTRE)来评价电子产品特征,在评价过程中,依据每个特征的严重程度、更新频率以及可预测程度构造弱支配关系来淘汰劣特征;最后,根据每个特征之间的优劣关系得到可用于报废预测的关键特征,以手机为例进一步解释了所提出的特征选择方法在实际中的应用。实验结果表明,与信息增益以及ReliefF特征选择算法相比,所提方法的平均预测准确性比信息增益高1.4个百分点,比ReliefF特征选择算法高6.2个百分点。

湖南省“四机一脑”家用电器报废量预测——基于改进型消费使用模型分析

家用电器电子产品在家庭生活中已占据了不可或缺的一部分,也产生了大量的电子垃圾.文章通过问卷调查,对湖南省家用电器的拥有量、报废年限、废旧家电回收等进行了调查,掌握了目前湖南省废旧家电的回收现状.并选取改进型消费使用模型对湖南省五类主要家电报废量进行了预测.结果显示:在未来近十年内,五大家电将相继进入报废高峰期,但进入报废高峰期的顺序有所不同;农村居民的电冰箱、电视机报废量以较快速度增长,逐渐与城镇持平;无论是农村还是城镇,空调、电脑报废量激增的年份会稍晚.

基于经济驱动和寿命驱动的轻型客车销量预测模型

传统的汽车销量预测方法多依赖于经济参数的增长,然而近年来我国的经济增长逐渐放缓,单纯依赖经济参数的汽车销量预测模型不再适用,且私家车更新淘汰引起的销量结构变化也不容忽视。基于以上因素,将轻型客车销售分为经济驱动和寿命驱动2种模式。在考虑收入差距的基础上,结合人均收入水平和收入分布曲线,建立了轻型客车保有量预测模型,通过合理设置未来经济参数值,计算得到我国轻型客车保有量预测结果。引入车辆存活概率函数,根据历史数据拟合得到我国轻型客车存活概率曲线,以计算由车辆寿命驱动的销量。利用轻型客车保有量预测结果和车辆报废情况,得到2020至2050年2种模式驱动下的我国轻型客车销量。结果表明:我国正处于汽车增长的中期阶段,且增长拐点位于2030年前后,在此时间点后,汽车保有量增长将逐步放缓;我国目前的汽车销售仍由经济驱动占主体,但在研究时间段内,寿命驱动的销量份额不断增加,并从2025年开始超过经济驱动的销量,逐渐占据销售市场;到2050年,我国的轻型客车保有量将达到约5.4亿辆,销售量达到4821万辆左右,其中94.85%为寿命驱动的购置,经济驱动的购买份额仅占5.15%,这表示我国的汽车市场在2050年将接近成熟,但仍存在经济增长导致的购买潜力。

安徽省报废光伏组件逆向物流网络规划

报废组件逆向物流网络的最优布局问题是实现报废光伏组件资源化回收的关键。为设计符合未来报废光伏数量的回收网络,提出了一种基于报废量预测并以成本最小化为目标的混合整数规划模型,使用lingo软件进行求解,得到节点选址和各节点间流量分配的布局优化方案。以安徽省为例,建立报废光伏组件逆向物流网络,从而验证了模型的有效性。结果表明,回收中心和拆解处理中心的选址为合肥、蚌埠、淮南、芜湖、铜陵;再制造中心的选址是阳光新能源、安徽大恒能源、安徽天大;垃圾处理中心的选址为安徽浩悦、光大绿色、马鞍山澳新、铜陵市正源。该模型符合第三方回收商的效益目标,实现了报废光伏组件逆向物流网络设施选址和节点流量分配的成本最优化。

中国光伏组件报废量的预测

在采用威布尔分布模型分析光伏组件使用寿命分布情况的基础上,使用神经网络模型和市场供给A模型分别对中国光伏装机容量和组件报废量进行预测。将光伏组件按照不同质量分成2阶段,考虑不同退化情景预测组件报废量,并计算组件中有价值材料和金属报废量。预测结果表明:2025年后中国光伏组件报废量爆发,到2050年,中国光伏组件报废量最高可达60.22 GW,累计报废最高可达673 GW。在4种退化情景下,到2050年,典型贵金属方面最高产生3134.5 t的Ag;稀有金属方面最高产生228.1 t的Te;463.4 t的Cd,58.5 t的Ga,29.8 t的In;有毒有害金属方面最高产生263.9 t的Pb;Si最高产生量43735.4 t。到2050年,光伏组件材料累积废弃总量最高可达64623193.6 t。