城市生活垃圾的总量预测与最优处理率研究

文章以合肥市为例,对城市生活垃圾的产生总量进行预测,推算出合肥市生活垃圾的最优处理率和2010年需处理的垃圾总量,为城市建设与发展提供一些决策依据.     

基于灰色理论的西宁市建筑垃圾产量预测研究

建筑垃圾的数量特征是其进行资源化利用的重要依据。基于建筑面积估算法对西宁市2006—2015年建筑垃圾的年产量进行估算,采用灰色预测法构建出西宁市建筑垃圾年产量的灰色预测模型GM(1,1),进而预测出西宁市2016—2020年建筑垃圾的年产量。结果表明:西宁市2016—2020年建筑垃圾年产量的预测值分别为156.43,176.75,199.71,225.66,254.97万t。该预测模型精度达到一级,预测结果较为准确,可为政府部门制定相关政策提供数据支撑。     

城市生活垃圾产量的变权重组合预测

基于预测显著增加的不确定性因素,在预测时采用单一模型进行预测通常难以达到较为理想的预测效果.选择作为中国东北城市的哈尔滨市为分析对象,以1992~2005年的数据为基础,将多元线性回归模型、GM(1,1)模型、三次指数平滑法这三种单项预测模型进行变权组合,预测哈尔滨市2006-2010年的生活垃圾产量.单一模型的局限性得到明显改善,有效地集结了更多的有用信息,组合预测模型的预测精度得到明显提高,改善了预测结果.     

六安市城市生活垃圾预测研究

准确预测生活垃圾产量可以为垃圾管理工作提供定量依据。利用多项式拟和、多元线性回归和灰色GM(1,1)模型相结合的方法对2007~2013年六安市城市生活垃圾年产量进行了预测。结果显示:预测时段内生活垃圾年增长率5%~6%,2013年将达到17.9万吨。     

北京市生活垃圾与人口总量的实证分析及清运量预测

针对北京生活垃圾清运量,首先选取1987年～2007年北京市生活垃圾清运量和人口数为基础数据,构建北京市生活垃圾清运总量关于人口数的回归模型;其次,基于1998年～2017年北京市人口总数的年度数据,采用GM(1,1)模型对未来20年北京市人口总量进行预测,预计2037年北京市总人口数将达到4 386万人;最后,代入回归方程模型得到未来20年北京市生活垃圾清运总量预测数据.结果表明,预计到2037年,北京市生活垃圾清运量将达到1 916万吨.对北京市生活垃圾清运量进行的科学预测,可作为政府及相关部门对生活垃圾进行处置与规划时的基础资料和理论依据.     

基于Lasso回归和ARIMA模型的城市生活垃圾产生量预测——以宝鸡市为例

基于宝鸡市2009—2019年城市生活垃圾产生量及其影响因素的基础数据,首先通过Lasso回归建立了生活垃圾产生量预测模型,其次通过ARIMA模型对模型中主要影响因子进行了预测,最后通过Lasso模型对2020—2025年宝鸡市城市生活垃圾产生量进行了预测.结果表明,Lasso回归模型预测精度高,可用于城市生活垃圾产生量的精准预测.未来几年宝鸡市生活垃圾产生量将会快速增长,2025年将达到的52.71×104t.     

陕西关中农村生活垃圾产量的预测

以陕西关中地区为例,运用任意抽样方法进行抽样调查,分析关中农村生活垃圾的组成和成分比例以及影响该地区生活垃圾产量的因素.通过分析影响陕西关中地区农村生活垃圾产量的诸因素,建立以人均纯收入、燃气普及率和垃圾回收利用率为主要内在影响因子的生活垃圾产量三元线性回归预测模型.再根据农村人口的预测结果,推算出垃圾总产生量,从而为治理农村生活垃圾打下坚实的基础.     

基于重心法和节约里程法的垃圾分类新型收运模式研究

城市生活垃圾日益增多,垃圾围城现象愈发严重,采用垃圾分类收运处理体系可以有效提高垃圾分类率并减少垃圾产量.如何合理分类处置垃圾成为当前城市环境综合治理工作中的新难点.为了提高垃圾收运效率,进行了基于重心法和节约里程法的垃圾分类新型收运模式研究,旨在通过分类建站、分类收运的方式提高城市垃圾的处理效率.调研了南京市浦口区的居民区,在将城市垃圾分为厨余垃圾、可回收垃圾和其他垃圾的基础上,采用重心法进行垃圾处理站的选址,同时采用节约里程法进行收运路线优化,并对两种不同的收运模式相关的路程、成本进行了对比.结果表明该方法可使垃圾收运路程减少5.43%,垃圾收运成本降低10.57%,验证了该模式的实用性.     

基于灰色预测模型的福建省建筑垃圾产量预测

随着建筑业发展进程的加快,福建省建筑垃圾产生量呈现逐年不断上升趋势,为了推进福建省能够科学有效实现建筑垃圾资源化,采用建筑面积估算法对2010～2017年的建筑垃圾产生量进行估算,通过灰色预测模型对2018～2022年未来五年的建筑垃圾产生量进行预测.采用Matlab编写程序计算得出2022年的建筑垃圾产生量为1.452 3×10~8t,是2010年的3倍,结果表明,采用灰色预测模型能够很精确的预测福建省中短期内的建筑垃圾产生量,从而为建筑垃圾资源化提供思路.     

基于改进的GM（1,1）模型的上海市垃圾产量的预测

GM(1,1)模型是上海市垃圾产量预测的一种有效的方法,但序列的随机波动性难以在GM(1,1)模型得到反映。利用灰色震荡序列GM{1,1}模型,对上海市2000年~2008年垃圾产量进行预测,预测结果表明,此方法能够反映出上海市垃圾产量所具有的波动性特性,得到更高的预测精度。