城市生活垃圾清运量及组分预测模型研究

论文摘要

随着我国经济的发展和人民生活水平的提高,特别是城市化进程的飞速发展,城市生活垃圾的清运量日益增多,其组分也发生了很大的变化。城市生活垃圾所引起的社会问题和环境问题日益突出,不仅造成严重的环境污染,而且影响社会稳定和经济的发展。城市生活垃圾清运量和组分是城市建设和管理的基础性资料,准确预测城市生活垃圾的清运量和组分可以为城市环境卫生规划提供决策信息。论文对城市生活垃圾清运量及组分的影响因素进行了分析,运用灰色关联度分析方法确定城市生活垃圾清运量及组分与其影响因素的关联性,判断城市生活垃圾的主要影响因素。针对确定BP神经网络输入变量的问题,以灰色关联度分析方法确定的城市生活垃圾主要影响因素作为BP神经网络的输入向量,建立了能满足城市生活垃圾清运量及组分预测要求的BP神经网络预测模型。以上海市为例,对所建预测模型进行实证分析,通过计算模型预测值与实际值的平均绝对百分误差和均等系数来检验模型的预测精度,结果表明本文所建模型预测精度较高。并利用所建模型对上海市2007年至2010年的城市生活垃圾清运量及组分进行了预测。研究结果表明,基于灰色关联度和BP神经网络的城市生活垃圾清运量和组分预测模型能有效的预测城市生活垃圾的清运量和组分,具有较好的可行性和适用性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 研究背景与意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 论文的主要内容
• 2 城市生活垃圾影响因素及其灰色关联度分析
• 2.1 城市生活垃圾影响因素分析
• 2.2 影响因素灰色关联度分析
• 3 BP 神经网络
• 3.1 人工神经网络
• 3.2 BP 神经网络
• 3.3 BP 神经网络在环境领域的应用
• 4 城市生活垃圾BP 神经网络预测模型
• 4.1 城市生活垃圾预测模型
• 4.2 建立BP 神经网络预测模型的步骤
• 4.3 BP 神经网络MATLAB 程序设计
• 4.4 输入输出向量数据预处理
• 4.5 BP 神经网络结构设计
• 4.6 神经元激活函数的选择
• 4.7 网络训练函数及其参数的选择
• 4.8 预测结果检验
• 5 案例研究
• 5.1 上海市城市生活垃圾历年数据
• 5.2 影响因素灰色关联度分析
• 5.3 城市生活垃圾清运量预测
• 5.4 城市生活垃圾组分预测
• 6 结论与建议
• 6.1 结论
• 6.2 建议
• 致谢
• 参考文献
• 附录 本文BP 神经网络的权值和阈值