| 基于最优组合预测模型的中国工业固体废物产生量预测 |
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| 引用本文： | 顾雨,徐广军,夏训峰,席北斗,周素霞.基于最优组合预测模型的中国工业固体废物产生量预测[J].环境污染与防治,2010,32(5). |
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| 作者姓名： | 顾雨 徐广军 夏训峰 席北斗 周素霞 |
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| 作者单位： | 1. 北京化工大学经济管理学院,北京,100029
2. 中国环境科学研究院,北京,100012 |
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| 基金项目： | 国家重点基础研究展计划("973计划") 项目 |
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| 摘 要： | 随着经济的发展,工业固体废物的产生量迅速膨胀,已成为制约社会和经济持续健康发展的瓶颈。为了客观地反映中国工业固体废物的发展趋势,在神经网络和逐步回归2种单项预测方法的基础上,建立了最优组合预测模型。并以1991—2007年中国工业固体废物产生量为基础数据,通过实例对模型精度进行分析,预测值与实测值具有良好的一致性。由于非线性最优组合预测模型综合考虑了神经网络对历史数据拟合效果良好和逐步回归对预测对象影响因素考虑全面的优点,得到的结果误差较小,最符合实际情况。采用非线性最优组合预测模型预测未来几年中国工业固体废物的产生量,结果显示,2010年中国工业固体废物产生量将达到183133万t,2020年将达到228511万t,预测结果可以为中国工业固体废物管理提供科学依据。
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| 关 键 词： | 工业固体废物 神经网络 逐步回归 最优组合预测模型 |
Predict the generation of industrial solid wastes in China based on the optimal combination forecast model |
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