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.     

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。     

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。     

北京市生活垃圾产生量的预测研究

分析了影响北京市城市生活垃圾产生量的因素,采用多元回归分析方法建立了城市生活垃圾年产生量的预测模型.并采用该模型,对2013-2015年北京市城市生活垃圾年产生量进行了预测.结果表明,未来2年北京市城市生活垃圾产生量呈缓慢上升趋势,预计到2015年北京市城市生活垃圾产生量将达到662.4t.     

徐州市城市垃圾综合处理系统研究

针对徐州市城市垃圾污染及其处理情况，运用线性回归法对垃圾产生量进行了定量预测，用层次分析法优选了适合于该市的城市垃圾综合处理系统，从而因地制宜地提出了适合于该城市垃圾处理的方案。     

北京市2002-2007年生活垃圾产生量预测分析

通过对北京市城市和城乡结合部地区生活垃圾产生量现状,以及影响垃圾产生量因素的分析,根据北京市环卫管理规划,运用多元线性回归分析和类比分析法综合预测分析了北京市2002-2007年的生活垃圾产生量.      

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。     

垃圾处理技术发展预测时两个不可忽略的因素——城市地域和类别的差异

通过对南、北方不同省份及省会城市、沿海开放城市、风景旅游城市、经济特区等种类 城市的对比，分析，研究了地域与城市类别对垃圾产生量及构成成分的影响及其规律。结果表明，城市地域和类另的差异是垃圾处理技术发展预测时两上不可忽略的因素，不同地域或类型的城市不宜套用典型城市现有的垃圾产量或成分的预测模式及其结论，数据，即使地域相近，基础条件相似的城市，也应结合自身主制约因素，有选择地借鉴已有的预测模式及有关     

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。     

基于预测有效度一致的城市生活垃圾产生量预测

提出了基于预测有效度一致的城市生活垃圾产生量最优组合预测模型,该模型在组合预测之前利用Kendall一致性检验法对参加组合的单项预测模型值的拟合精度进行一致性检验,在通过检验之后再利用方差倒数法求解最优组合权重,建立组合预测模型。通过实例分析,表明其预测精度高于参加组合的各单项模型预测值,在城市生活垃圾产生量的预测工作中有一定的应用价值。     

城市生活固体废物处理

城市生活废弃物主要是垃圾和粪便。垃圾是城市生活活动中产生的固体废弃物。随着城市规模的扩大和人民生活水平的提高,城市垃圾产生量日益增多,加之缺乏妥善处理,以致严重污染环境。目前急待解决城市垃圾无害化处理问题。 1.城市垃圾数量与成份在确定城市垃圾的处理方法之前,首先应当掌握了解垃圾的组成成份。不同的组成成分,有着不同的处理方法。我国大中城市生活废弃物年产生量约七千余万吨,加上小城镇年产生量达一亿吨以上。我国垃圾成份与工业发达国家的显著差别是:无机物多,有机物少,见表1。     

北京市城市生活垃圾的现状与控制对策

北京是中国城市生活垃圾产生量最大的城市，在垃圾的清运，综合利用和处理处置过程中，目前的管理制度和方法还存在许多问题。要控制生活垃圾的污染，应全面实施垃圾分类收信地垃圾清运和处理处置有偿服务，对垃圾回民利用制认税费优惠政策，对垃圾产生实施源头控制，完善城市生活垃圾管理法规，将现代科学技术应用于生活垃圾监与管理中。     

基于BP神经网络的城市生活垃圾产生量预测研究——以上海市为例

文章总结分析了影响城市生活垃圾产生量的因素,并根据相关性分析结果确定了主要影响因素,然后建立了上海市生活垃圾产生量的BP神经网络预测模型,并将预测值与实际值进行比较,表明该模型具有较好的适用性和准确性,最后对上海市未来几年的生活垃圾产量进行了预测.     

珠江三角洲城市生活垃圾处理方法的探讨

对目前常用的城市生活垃圾处理方法的优缺点进行对比分析，并针对珠江三角洲地区城市生活垃圾的产生量和垃圾成分的变化以及其他影响因素，提出了适合该地区的城市生活垃圾处理方式。     

城市生活垃圾管理及资源化

随着社会经济的发展和城市化进程加快，城市生活垃圾的产生量急剧增加。大中城市人均日垃圾产生量约1Kg，井以每年8％．10％的速度增长。至2005年底，生活垃圾清运量1．52亿t，垃圾的集中处理率约为51％。因此城市生活垃圾的处理问题．已成为城市环境保护一个需要迫切解决问题。解决中国城市生活垃圾问题的根本办法。一是建立有效的、环境友好型的城市生活垃圾管理体系，二是实现生活垃圾的资源化。建立有效的环境友好型的生活垃圾管理体系是解决城市生活垃圾问题的基础；生活垃圾的资源化是降低生活垃圾无害化成本，节约资源的根本出路。     

基于ARIMA模型的北京市朝阳区建筑垃圾产量分析与预测

在建筑垃圾产量历史数据缺失的情况下,借助ARIMA模型预测朝阳区拆除面积和建筑竣工面积,从经验系数法和间接预测法入手,对朝阳区的拆除垃圾、新建垃圾和装修垃圾的产量进行了预测。研究结果,表明未来8年朝阳区新建剩余垃圾和装修垃圾的产生量呈缓慢上升的趋势,工程槽土和拆除垃圾的产生量呈现周期性的波动;工程槽土对建筑垃圾总量的贡献最大,其次是拆除垃圾,新建垃圾的贡献最小。综合考虑不同类建筑垃圾的产生量和特点,朝阳区政府应加大拆除垃圾和装修垃圾无害化和资源化的管理力度。     

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。     

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。