基于PSO-SVM的安徽省城市生活垃圾清运量预测模型研究

城市生活垃圾清运量的可靠预测是垃圾精准管理的前提条件。首先通过主成分分析和相关性分析,确定了影响城市生活垃圾清运量的主要因素,在传统支持向量机(SVM)的基础上,引入粒子群算法(PSO)对SVM参数进行优化,构建了基于PSO-SVM的城市生活垃圾清运量预测模型,并对模型进行了评价分析。最后对安徽省城市生活垃圾数据为基础,确定了影响垃圾清运量的5个主导指标,运用PSO-SVM模型对清运量进行预测,结果表明,该模型比传统的线性回归模型预测精度更高,误差更小,适应性更强。

江苏省城市生活垃圾清运量的相关因素分析及灰色模型预测

生活垃圾产生的不确定性和分散性使其清运量符合灰色数据特征,可建立相应的灰色模型进行预测。本文在已知2003—2007年间江苏省城市生活垃圾清运量、城镇人口数量、15～64岁人口比例、人均年可支配收入和消费性支出的基础上,通过灰色关联分析,得出城镇人口数量和15～64岁人口比例为影响江苏省城市生活垃圾清运量的主要因子,并利用灰色系统理论建立了满足精度要求的GM(1,1)预测模型,对2008—2012年的江苏省城市垃圾清运量进行了预测。该预测结果将对近期江苏省城市生活垃圾治理决策的制定具有指导作用。

南京市生活垃圾清运量预测

以南京市2001～2007年城市生活垃圾清运量产量为基础数据，采用灰色预测模型对其进行分析。结果表明，该模型符合精度要求，可以用于垃圾清运量的预测。采用该模型对南京市2008—2015年的垃圾产量进行预测，预计到2015年，南京市生活垃圾清运量将达到188．48Mt。

基于BP神经网络的武汉市生活垃圾清运量预测研究

以武汉市中心城区垃圾清运量的历年统计数据为例,用熵权法确定其主要影响因素,建立基于BP神经网络的武汉市生活垃圾清运量预测模型,并将实际值与预测值进行比较。结果表明,该模型具有较好的预测性和适用性。用该模型对武汉市未来几年生活垃圾清运量进行了预测,研究发现GDP、居民人均纯收入、第三产业产值、固定资产投资和社会消费总额等5个因素对武汉市生活垃圾清运量影响较大。

贵州省生活垃圾清运量的EKC实证研究

根据贵州省1979～2012年34年的人均GDP与生活垃圾清运量的统计数据,借助stata系统软件,建立计量经济学模型,分析生活垃圾清运量的EKC特征及其成因。研究发现：贵州省生活垃圾清运量EKC近似＂倒N型＂曲线的左半段。也就是说,生活垃圾清运量仍处于上升期。对此,应积极采取措施,加快控制垃圾清运量的增长,使EKC曲线尽快到达转折点。

城市生活垃圾清运量的灰色预测研究

以江苏省2014—2019年城市生活垃圾清运量的数据为基础,运用灰色系统理论的GM(1,1)模型进行预测,发现残差平方和较大,故引入了一阶弱化缓冲算子作用后的新GM(1,1)模型进行预测,残差平方和降低了94%,且预测平均相对误差由1.70%降低到0.41%,预测的精度、绝对关联度、均方差比和小误差概率均为一级,最后给出了近5年的城市生活垃圾清运量预测数据,为管理规划部门提供定量依据。

上海生活垃圾清运量数据分析及预测

通过对2005—2010年上海各区县生活垃圾清运量与常住人口、经济发展水平的相关性分析表明:上海生活垃圾产生量随着人口增加还将维持增长态势,但中心城区和郊区的增长率随着人口迁移和经济发展水平不同已出现明显分化;上海生活垃圾产生量随GDP的变化垃圾总量仍将持续增长,但增长幅度有放缓趋势。

辽宁省城市生活垃圾清运量影响因素分析

自2006年后辽宁省城市生活垃圾清运量呈上升趋势。使用MATLAB7.0软件分析了6项影响辽宁省城市生活垃圾清运量的主要因素。利用灰色模型和多元线性回归分析相结合预测辽宁省城市生活垃圾清运量,预测结果表明,2015年辽宁省城市生活垃圾清运量将达到1 141万t。

基于灰色预测模型的广州市城镇生活垃圾清运量预测

基于灰色预测理论,分别用GM(1,1)模型、分数阶GM(1,1)模型和新陈代谢GM(1,1)模型对广州市2015-2019年城镇生活垃圾清运量数据进行建模、检验和比较,结果表明新陈代谢GM(1,1)模型预测精度最高.预测2020-2024年广州市城镇生活垃圾清运量仍呈现长的趋势,在2024年将会突破1000万吨.

基于新陈代谢GM(1,1)模型的湖北省城市生活垃圾清运量预测

以湖北省2007-2013年城市生活垃圾清运量为基础数据,建立新陈代谢GM(1,1)模型,对湖北省未来七年的城市生活垃圾清运量进行了分析预测.采用该模型预测湖北省2014-2020年城市生活垃圾清运量,预计到2020年,湖北省城市生活垃圾清运量将达到838.7万吨,其预测结果可作为"十三五"期间湖北省城市生活垃圾处置规划的理论依据.

太湖流域城镇地区人均生活垃圾年清运量变化趋势及相关因素分析

分析了太湖流域城市人均生活垃圾年清运量的变化趋势及影响因子:家庭规模、年龄分布年变化特征和消费性支出情况。江苏地区人均垃圾年清运量由2002年的0.051t增加到2007年的0.118t,增长1倍多(P<0.05)。同时期上海和浙江增幅也分别高达60%和23%。太湖地区家庭人口数2～4人占主导地位,总和约占76%(P<0.01)。2002～2007年,我国人口年龄分布逐步呈现老龄化,0～14岁人口比例逐年下降,其中上海和江苏地区的下降比例高达25%(P<0.01)。统计分析结果表明:人均垃圾年清运量与家庭规模和居民消费性支出呈显著正相关关系,与年龄分布呈显著负相关关系,其中,与家庭规模的相关系数最小。最终给出了太湖流域两省一市范围内人均垃圾年清运量的相关预测方程,并利用浙江省太湖地区的数据进行验证,吻合程度较高。

基于灰色参数组合优化新模型的生活垃圾清运量预测研究

准确的生活垃圾清运量预测是环保部门制定生活垃圾处置政策措施的重要依据。为此,文章首先在新结构多变量灰色预测模型基础上,对自变量驱动项、累加阶数、背景值系数进行组合优化,推导并构建了适用于生活垃圾清运量预测的新型多变量灰色系统模型。然后,应用该模型对江苏省垃圾清运量进行实例分析,结果显示该模型综合误差仅为0.996%,其性能优于同类其他多变量灰色预测模型(1.933%、4.894%)。最后,应用该模型对江苏省未来清运量进行了预测,并提出了相关的对策和建议。本研究成果为环保部门制订相关政策措施提供了参考依据,同时为生活垃圾清运量预测提供了一种有效的建模方法。

城市粪便清运处理系统的数量特征和预测

根据建设部《城市建设统计年报》（１９７９～１９９４）、抽样调查以及有关文献，通过数据处理、相关回归分析、方差分析和直观图表，研究了我国粪便清运量和机械化清运率、粪便处理设施和能力等的时间变化与其它因素的相关性，并对城市粪便处理系统的发展作了预测．

关于我国生活垃圾分类实施情况的思考

随着我国经济和科技的飞速发展,城镇化进程快速推进,人们生活质量日益提升,与此同时产生的垃圾也在与日俱增。据统计,我国城镇生活垃圾基本上每年都会以5%—8%的速度增长,尽管2022年增长有所放缓,但总体仍呈上升趋势。根据国家统计局《中国统计年鉴2023》的数据,2022年,全国生活垃圾清运量达到24444.7万吨。特别值得一提的是,作为我国最繁华城市之一的上海,2022年产生的生活垃圾量位居全国城市之首,高达890.1万吨。

粪便清运处理系统指标在不同类型城市间的差异性分析

根据有关统计和调查数据，运用方差分析及图表等分析了不同规模和不同地域城市粪便清运量、粪便机械化清运率、粪便现场处理设施和集中处理能力等指标的差异性．

运输五班:当代愚公——“青”字号排头兵

从“扔进一个筐”到“细分四个桶”,垃圾分类在上海全面推行已有4年,已然成为一项全民参与的低碳生活新时尚。相关报告显示,2023年上半年,上海可回收物、有害垃圾、湿垃圾分出量和干垃圾清运量同比2019年《上海市生活垃圾管理条例》实施前分别增加1.8倍、14倍、65%和减少16%。从末端处置来看,全市生活垃圾焚烧和湿垃圾资源化利用总能力每天超过3.6万吨,已实现原生生活垃圾零填埋。

中国城市生活垃圾排放现状及成分分析

城市生活垃圾在填埋处理过程中会向大气排放甲烷,增加大气中温室气体的含量,对全球气候变化产生一定的影响.采用数学统计方法,通过对中国城市生活垃圾清运量的变化趋势及影响因子分析,证实了城市生活垃圾的产生与非农业人口数量、国民经济发展水平、城市建成区面积以及城市人口数量和城市数量等因子有较好的相关关系.通过对代表城市的垃圾成分进行调查分析,结合历史资料,得出中国城市生活垃圾成分有区域和时间变化特征:南方城市和大城市的有机物与可回收物含量高于北方城市和中小城市,而无机物含量则相反;有机物含量随时间基本上呈上升趋势,无机物含量则呈下降趋势,但近些年有机物和无机物含量均逐渐趋于平稳,变化不是很大.

城市居民收入水平与生活垃圾产生量关系研究

基于环境库兹涅茨曲线理论,文章选取1980—2013年城市生活垃圾清运量与城镇居民人均可支配收入的年度数据作为研究样本,通过协整检验和建立误差修正模型,时城市生活垃圾产生量与居民收入水平之间的长期均衡关系及对长期关系的短期扰动进行了分析,研究结果表明:我国城市生活垃圾产生量与城市居民收入水平之间的长期关系为倒U型,符合典型的环境库兹涅茨曲线;短期生活垃圾产生量受到城市居民收入水平短期波动和垃圾产生量偏离长期均衡两方面的影响。

基于神经网络模型的城市生活垃圾预测

研究了城市生活垃圾清运量的预测问题.先用模糊聚类分析法对影响城市垃圾清运量产生的因素进行分类,然后按照一定的准则筛选出影响城市垃圾清运量产生的主要因素,以此确定神经网络模型的输入变量,建立起城市生活垃圾清运量BP神经网络预测模型.经过训练之后的网络,平均绝对百分误差为4.94%,达到了高精度拟合;以此训练好的神经网络模型预测了深圳市2013-2015年的生活垃圾清运量,分别达528.36,535.28,541.79万吨.

居民生活垃圾及生活污水产生量的影响因素通径分析

通过构建多元通径分析模型,定量分析中国各地区人口总数、生产总值、居民消费水平和生活供水用水量对生活垃圾清运量和生活污水排放量的直接影响和间接影响。结果表明各地区的生产总值对生活垃圾清运量的直接影响最大,生活用水供水量也对生活垃圾的清运量有一定的直接影响,居民消费水平和人口总数几乎没有直接影响。人口总数对垃圾清运量的间接影响最大,居民生活用水供水量、居民消费水平、地区生产总值对于垃圾清运量都具有不同程度的间接影响。生活用水供水量对生活污水排放量影响最大,地区生产总值和居民消费水平对生活污水排放量也有一定的直接影响,而人口总数几乎没有直接影响。人口总数对生活污水排放量的间接影响最大,其次是地区生产总值、居民消费水平和生活用水供水量对污水排放量也有间接影响。