基于GA-BP神经网络的重庆市生活垃圾量预测模型研究

闫芳; 舒垚; 李宗敏

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基于GA-BP神经网络的重庆市生活垃圾量预测模型研究

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为分析影响垃圾量的主要因素并预测重庆市的垃圾量,选用Lasso回归分析、灰色关联度分析和文献总结分析3种方法对影响因素进行筛选,采用ARIMA模型对上述影响因素数据进行预测,并在此基础上构建GA-BP神经网络垃圾量预测模型。结果表明:采用Lasso回归选出的因素体系,即城市道路清扫保洁面积、金融业增加值、城市气化率、社会零售额、人均绿地面积,其垃圾量拟合平均均方误差最小,2021年重庆市垃圾量预测为624.78万t;所提的模型和方法的平均相对误差为0.215%,拟合效果较好,可为决策者在制定废物管理措施和政策时提供一定的决策依据。

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来源
《武汉理工大学学报：信息与管理工程版》 |2022年第2期|252-257|共6页
作者
闫芳; 舒垚; 李宗敏;
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作者单位

重庆交通大学经济与管理学院;

四川大学商学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类环境影响评价;
关键词
生活垃圾; 垃圾量预测; GA-BP模型; Lasso回归; 多因素分析;

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