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无废城市建设场景下LightGBM垃圾产量预测模型构建
引用本文:赵天瑞, 刘一鸣, 吕鹏召, 黎彦良, 唐晓秘, 郭威, 张军, 田禹. 无废城市建设场景下LightGBM垃圾产量预测模型构建[J]. 环境工程, 2023, 41(3): 210-215. doi: 10.13205/j.hjgc.202303028
作者姓名:赵天瑞  刘一鸣  吕鹏召  黎彦良  唐晓秘  郭威  张军  田禹
作者单位:哈尔滨工业大学 环境学院 城市水资源与水环境国家重点实验室, 哈尔滨 150090
基金项目:国家重点研发计划项目"村镇生活垃圾移动式小型化处理关键技术与装备研发"(2019YFD1100300)
摘    要:中国于2018年提出"无废城市"建设试点工作方案。通过对某试点研究区域调研发现,近年来当地生活垃圾产量呈现高出城市人口发展速度,且呈非线性快速增长趋势。传统的预测手段已经无法满足当地垃圾产量的精细化管理需求,难以将当地垃圾处理能力的发展与产量增加的趋势相协调。因此,基于社会多元数据,构建对研究区域整体垃圾总产量预测的模型研究方案。通过将灰色关联分析算法与LightGBM机器学习算法结合,获得了多元社会数据中与研究区域垃圾产生增长关联最为密切的几类特征数据,以进行机器学习模型构建与交叉验证调优,获得了MAE为1.48,MAPE为15.42%的生活垃圾产量精准预测模型。最终利用该模型预测,2025年该地的生活垃圾产量将达到17.23万t/a。

关 键 词:无废城市   生活垃圾   产量预测   灰色关联分析   LightGBM
收稿时间:2022-03-28
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