变权重组合预测模型在生活垃圾产量预测计算中的应用

以合肥市2000年～2005年城市生活垃圾产量为基础数据,采用变权重组合模型对其进行分析.结果表明,该模型的预测效果优于一元线性回归法、Logarithm Fit法、指数平滑法、灰色GM(1,1)模型等各单项模型.采用该模型对合肥市2006年～2015年的垃圾产量进行了预测.预计到2015年,合肥市生活垃圾产量将达到125 Mt.     

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BP神经网络模型的城市生活垃圾产生量预测研究

提出一种基于BP神经网络Levenberg—Marquardt算法建立城市生活垃圾产生量的网络预测模型。该方法优于传统的灰色理论预测模型和根据人口数预测垃圾产生量，预测结果客观、合理、精确，实用性强。该研究方法对我国城市生活垃圾管理和环境规划具有一定的指导意义。     

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。     

中国城市生活垃圾排放及其影响因素的时空变化研究

城市生活垃圾是当前急需解决的环境问题.控制城市生活垃圾排放,减少城市生活垃圾带来的环境危害,事关我国生态文明建设.基于2003年和2017年中国258个地级市的数据,首先分析了中国城市生活垃圾排放的时空变化特征,然后利用最小二乘线性模型(OLS)和地理加权回归模型(GWR)研究了经济、城市人口规模、城市化水平和产业结构对城市生活垃圾排放的影响,并且将两种模型进行了比较.研究结果表明：1) 除东北地区外,其他地区各城市的生活垃圾排放量有了很大增长,其中东部地区的城市增长最为明显,并且经济越发达人口越多的城市表现出更强的生活垃圾排放增长趋势,各城市的生活垃圾排放差异性不断扩大.2) OLS模型的回归结果表明经济、城市人口规模、城市化水平和产业结构对城市生活垃圾排放的促进作用增强,并且城市人口规模是促进城市生活垃圾排放的最重要因素,其次是产业结构、城市化水平、经济发展.3) GWR模型在解释城市生活垃圾排放的影响因素方面要优于OLS模型,并且GWR模型的回归结果表明各因素对城市生活垃圾排放的影响具有显著的空间差异性,并随时间发生了变化.根据研究结果和各城市的经济社会发展现状,对各城市提出了控制城市生活垃圾排放增长的针对性建议.     

基于BP神经网络与灰预测方法的杭州市城市生活垃圾产量预测研究

通过分析影响城市垃圾数量的主要因素,利用灰预测方法构建未来数据,建立了一个考虑人口数量、人均收入影响下的BP神经网络模型,对未来10年的杭州市生活垃圾数量进行预测,得到较好的结果.     

青岛市生活垃圾量的关联度分析与灰色模型预测

运用关联度分析法,定量分析了影响青岛市生活垃圾产生量的主要内在因子,提出了利用环境教育等外在因素的控制对策.并运用灰色系统理论建立了该市垃圾产生量的GM(1,1)预测模型,对青岛市生活垃圾未来产量进行了预测,结果均符合一级精度,为青岛市环境规划管理提供定量依据.     

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.     

基于岭回归和Lasso回归的螺纹钢期货价格实证分析

期货是金融市场的重要组成部分,期货的交割通常是在一段时间后进行,因此对于期货价格预测显得尤为重要,其中螺纹钢期货价格预测成为提高我国钢铁产业竞争力的重要举措.通过对螺纹钢期货结算价及其影响因素的数据进行分析,分别利用岭回归和Lasso回归两种方法消除共线性的影响,得到两种修正多元回归模型,应用两种修正多元回归模型分别对螺纹钢未来一周的期货价格进行预测,并与真实价格进行比较,最终发现基于两种方法得到的模型预测准确率均高于95%以上,且基于Lasso回归方法的拟合效果更好,证明构建的两种回归模型对螺纹钢价格的走势与预测均有重要的参考价值.     

填埋场CH4排放量的预测

填埋场产气模型大致可以分为统计模型、动力学模型及经验模型三种类型，通过对各种产气模型的比较，本文运用Manicorena模型对CH4的产气量进行预测，预测结果表明，到2010年我国城市垃圾填埋场的CH4产生量将达到65．8亿m^3，为填埋场气体控制和利用提供可靠的依据。