合肥城市生活垃圾量的关联分析与灰色预测研究

基于灰色系统理论,运用灰色关联度分析法定量分析了影响合肥城市生活垃圾产量的主要相关因素;建立了合肥城市生活垃圾年产量的预测GM(1,1)模型,并对合肥市未来五年的生活垃圾产量进行了预测.预测结果显示,"十一五"期间合肥城市生活垃圾产量的年平均增长率将8.9%左右,而到2010年合肥生活垃圾产量更是将达到81.2万吨.研究表明,所建立的模型精度较高,预测值的验证性良好,运用灰色关联度分析和模型预测方法在城市生活垃圾研究中可以发挥良好的作用.     

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。     

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。     

灰色系统理论对我国垃圾产量的预测

为了给城市环境规划提供理论依据,需要对城市生活垃圾产量进行预测,以期揭示其变化规律和发展趋势,提出了预测模型,并进行分析研究。模型充分考虑了影响垃圾产量的多种因素,并通过灰色关联度分析,选取与垃圾产量最为相关的5个因素,建立了包括多个因素指标的GM(1,1)预测模型。该模型考虑了城市生活垃圾产量的主要影响因素,得到的拟合数据比较理想,预测模型和结果也更为合理可信。     

九江市区城市生活垃圾现状及处理对策研究

本文调查了九江市城区生活拉圾现状，发展趋势，确定了影响九江市生活垃圾发生量的主要因素，提出了发生量与人口，气化率，废品回收和生活水平之间的定量模型，并以不同方法对未来垃圾发生量进行了预测，最后对城市垃圾的卫生填埋，生态工程处理，堆肥和焚烧四种处理方法的经济，技术和环境效益进行了比较与分析，提出九江市区生活垃圾应采取堆肥和生态工程处理相结合的方法。     

城市生活垃圾产生预测的核心问题探讨

城市生活垃圾问题严重威胁城市的可持续发展,其产量和成分的预测已成为生活垃圾管理研究的热点,是生活垃圾管理体系规划、实施和优化的基础。文章总结了城市生活垃圾预测的基本框架,认为尺度、因素和方法是三大核心问题。在界定研究的时空尺度基础上,概述了国内外影响生活垃圾产生的因素,将其分成内在、社会人口学、个体、自然和政策5类,列举了回归分析、时间序列、灰色系统模型和系统动力学等预测方法的原理、特征和应用,并展望了未来研究重点和发展方向。     

基于经济统计数据的生活垃圾热值计算模型

用神经网络法预测垃圾热值是利用当地经济和自然环境统计数据进行热值估算的方法。灰色关联度分析得出燃气普及率、年降雨量、城镇居民人均可支配收入、地区生产总值等是影响城市生活垃圾热值的主要因素,将这些影响因素作为神经网络的输入参数,结合对成都市垃圾热值的多年跟踪检测结果,利用MATLAB工具箱建立了基于社会经济统计数据的城市生活垃圾热值BP神经网络估算模型。开集和闭集测试结果表明,该模型仿真效果好,计算准确度高,仿真结果误差小,网络稳定性好,训练速度快,能够有效进行仿真计算。     

西安生活垃圾排放量影响因素分析及灰色预测研究

城市生活垃圾的产生量是城市环境卫生事业规划和建设的重要依据,本文运用灰色关联度方法,定量分析了影响西安市生活垃圾产生量的因素,并通过建立灰色预测模型,对西安市未来几年的生活垃圾产生量进行了预测,为西安市的城市规划提供了定量的参考依据。     

灰色理论在城市生活垃圾量预测中的应用分析

依据武汉市1993～2002年的垃圾清运量数据,运用灰色系统的预测方法,建立了GM(1,1)模型,预测武汉市到2010年垃圾产生量的水平。根据关联度的大小对影响垃圾产生量e的主要因素进行排序,并分析影响垃圾产量的三大主要因素,对于加强垃圾管理和垃圾处理设施的规划具有现实意义。     

城市生活垃圾产量预测模型

分析了昆明市1996——2001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。计算结果表明通过三次迭代后该模型对昆明城市生活垃圾进行预测的精度达到一级。     

系统动力学方法在城市生活垃圾产生系统的应用

准确预测城市生活垃圾产生量是构建与运行生活垃圾管理系统的首要条件. 我国大部分城市生活垃圾的历史统计数据稀缺,传统预测方法往往难以得到要求精度的预测结果. 在系统地分析生活垃圾产生量影响因素及因素间互动关系的基础上,建立了基于VENSIM软件的系统动力学模型,并将该模型应用于深圳市城市生活垃圾产生系统. 结果表明:运用系统动力学方法可以较好地进行城市生活垃圾产生量预测,解决了数据稀缺条件下城市生活垃圾产生量的精确预测问题,为处理处置工艺的选择和规模的确定提供了数据支撑,同时可以在垃圾产生量预测的基础上进行不同政策下系统的行为模拟.      

北京市卫星城生活垃圾产生量的灰色预测

运用灰色理论,建立GM(1,1)模型来预测北京卫星城生活垃圾产生量。经过模型精度检验,结果表明:预测精度等级为1级,表明该方法对预测北京卫星城城市生活垃圾产生量是可行的,并运用此模型预测了2009—2020年北京卫星城生活垃圾的产生量。     

北京市卫星城生活垃圾产生星的灰色预测

运用灰色理论,建立GM(1,1)模型来预测北京卫星城生活垃圾产生量.经过模型精度检验,结果表明:预测精度等级为1级,表明该方法对预测北京卫星城城市生活垃圾产生量是可行的,并运用此模型预测了2009-2020年北京卫星城生活垃圾的产生量.     

最优组合预测模型在城市生活垃圾清运量中的应用

为了比较客观地反映我国城市生活垃圾清运量的发展趋势,在灰色预测、后退法回归和多元回归三种预测方法的基础上提出了我国城市生活垃圾产生量的线性及非线性的最优组合预测模型。文章以我国1998～2006年的城市生活垃圾清运量为基础,通过实例对模型精度进行了分析,结果表明,预测值与实际结果具有良好的一致性,模拟精度达到0.1%,在此基础上对中国城市生活垃圾未来近几年的变化趋势做出预测。     

上海市城市垃圾产生量因子分析与灰色预测

运用灰色关联度方法，定量分析了上海市城市生活垃圾产生量的主要因子，并利用灰色系统理论建立了城市垃圾产生量的GM（1，1）模型，所建模型经精度检验合格，具有一定的可行性和适用性，为上海市城市垃圾的分析预测和规划管理提供定量依据。     

厦门市生活垃圾的灰色预测与分析

运用灰色关联度分析法,定量分析了影响厦门市生活垃圾产生量的影响因子,发现其主要因子是城市国内生产总值(GDP);利用灰色系统理论建立了该市生活垃圾产生量的GM(1,1)预测模型,并进行预测分析。     

城市生活垃圾填埋场渗滤液特性分析

城市生活垃圾填埋场设计的关键就是如何控制渗滤液污染。本文在参阅了国内外相关资料和我们的试验结果的情况下,分析论述了城市生活垃圾填埋场渗滤液的产生、水质影响因素和预测方法,可为渗滤液处理工艺研究、设计提供参考。     

生活垃圾产量预测实例研究

本文分析了海淀区城区生活垃圾产量(1998-2005年)以及影响垃圾产量的因素,采用多元线性回归分析方法建立了垃圾产量预测模型.结果表明,非农业人口和暂住人口、国内生产总值、城镇居民人均可支配收入、城镇居民人均消费性支出是影响垃圾产量的主要因素.采用该模型对海淀区城区2006-2010年生活垃圾产量进行了预测.而海淀新区用人均日产垃圾量与人口相乘的方法预测生活垃圾产量,最后把两项预测结果相加,得到海淀区2006-2010年生活垃圾产量,结果显示未来五年内海淀区生活垃圾产量继续缓慢增长,预计2010年垃圾产量将达到106.5万t.     

基于灰色理论与BP神经网络预测成都市生活垃圾产生量

根据成都市中心城区垃圾产生量的历年数据,先用以时间为单变量的灰色GM(1,1)预测模型得到历年数据的拟合值,再分析垃圾产生量与其影响因素之间的灰色关联度,选出关联度最大的4个因素建立多变量的灰色GM(1,5)预测模型与BP神经网络模型,并对垃圾产生量的预测精确度进行了对比,用预测精度最高的BP神经网络模型对未来年份的垃圾产生量进行了预测,为成都市垃圾处理处置规划提供了理论依据。     

东营市城市生活垃圾污染防治规划

随着经济的发展和生产生活的需要,城市生活垃圾产量急剧增加,生活垃圾污染防治规划变得日趋重要。通过对东营市城市生活垃圾的现状分析,运用人口、人均日垃圾量双因素法和BP法对生活垃圾产量及成分进行预测,在此基础上进行合理地规划。试图为探讨适合中小城市发展的城市生活垃圾污染防治规划模型研究的进一步开展提供有益的参考。