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.     

不变权重与变权重组合预测方法的汇率预测研究

本文分别介绍了基于均方误差倒数方法的不变权重组合预测模型和基于Kalman滤波的变权重组合预测方法,并对人民币/美元的汇率进行了实证分析,结果表明后者在预测精度和拟合程度上优于前者。     

基于成分数据的变权重组合预测的权重确定

变权重组合预测相比单预测、定权重组合预测能提高预测精度,其关键是确定权重。变权重组合预测模型权重的确定有很多方法,而预测期权重的确定很少受人关注。已有的确定预测期权重的方法是分别对每种预测方法的权重作预测,再归一化处理。文章基于成分数据的知识来确定预测期的权重,与已有方法相比,该方法不仅能保证预测期的权重求和为1,而且能降低维数。实验分析表明:分别模拟50,100,150,…,1 000次该方法预测精度比已有方法高,所占的比例大于50%;实例分析中该方法的MSE小于已有方法的MSE。从实验分析和实例分析可以看出,该方法能提高预测精度,是一种行之有效的方法。     

一种变权重组合预测方法研究

建立了样本点组合预测优化模型 .提出了两种确立预测时点组合预测权系数的方法 ,并通过实例说明了这些方法的可行性和有效性 .     

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。     

高填石路堤沉降变权重组合预测方法研究

高填石路堤的沉降变形过程一般为从填石体施工期的瞬时变形到进一步的蠕变变形,利用沉降资料进行路堤沉降预测的常用模型可较好地反映其沉降变化规律及发展趋势,但尚存在一定的局限性为了尽可能多地利用全部有用信息,利用"组合预测"思想,提出一种对多种常用预测模型进行变权重组合预测的方法,从而可根据有限的沉降实测数据达到预测路基沉降发展的目的,且工程实例分析表明,双曲线、指数曲线及时间平方根曲线的变权重组合能较好地预测高填石路堤的发展规律,具有明显的优越性.图5,表3,参8.     

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.     

一种改进的模糊变权重组合预测方法

在对FVW方法的实质进行分析的基础上,根据预测对象的变化趋势对加权系数的影响,利用预测相对误差、预测对象的变化趋势,对曹长修等提出的FVW方法加以改进,克服了原有FVW方法中用预测绝对误差和预测绝对误差的变化率为模糊控制因素时的因素相关性;通过灰色关联度引入基本权重概念,以刻画各种方法在某时刻前一段时期内全面的、平均的预测效果对加权系数的影响.仿真结果表明,采用改进后的FVW法,预测平均误差和预测平方根误差均较小.     

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.     

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B P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。     

变权重组合模型在路基沉降预测中的应用

通过对软土路基沉降发展规律及其沉降曲线特点的深入研究,结合4种单项软土路基沉降预测模型提供不同的有价值预测信息的特点,引进重组合预测思想,在单项预测模型的基础上提出了路基沉降变权重组合预测方法,工程实例分析表明,利用该模型与方法得到的预测曲线与实测曲线吻合良好,能够满足工程要求,此外,变权重组合预测模型比其它单项模型具有明显的优越性,为软土路基沉降发展预测提供了一种有效而实用的方法.     

基于神经网络模型的城市生活垃圾预测

研究了城市生活垃圾清运量的预测问题.先用模糊聚类分析法对影响城市垃圾清运量产生的因素进行分类,然后按照一定的准则筛选出影响城市垃圾清运量产生的主要因素,以此确定神经网络模型的输入变量,建立起城市生活垃圾清运量BP神经网络预测模型.经过训练之后的网络,平均绝对百分误差为4.94%,达到了高精度拟合;以此训练好的神经网络模型预测了深圳市2013-2015年的生活垃圾清运量,分别达528.36,535.28,541.79万吨.     

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.     

城市生活垃圾的综合治理

文章分析了不同地区垃圾的组成情况及其对环境的危害，提出了垃圾的综合治理原则及方法。     

城市生活垃圾可燃组分挥发分析出动力学预测

为了给气化焚烧炉工艺参数的确定提供参考依据,实验研究城市生活垃圾中5种可燃组分在氮气、二氧化碳和空气中挥发分的析出特性。热重分析表明:各组分在空气气氛下挥发分析出的同时发生挥发分燃烧,氮气和二氧化碳气氛下的挥发分析出特性基本一致;含氯塑料和织物的挥发分分2段析出,其余各组分挥发分为1段析出;各物料的挥发分析出区间为250~520℃,挥发时间小于10 min。根据Caots-Redfern方法确定动力学参数并进行动力学预测。     

城市生活垃圾可燃组分挥发分析出动力学预测

为了给气化焚烧炉工艺参数的确定提供参考依据,实验研究城市生活垃圾中5种可燃组分在氮气、二氧化碳和空气中挥发分的析出特性。热重分析表明:各组分在空气气氛下挥发分析出的同时发生挥发分燃烧,氮气和二氧化碳气氛下的挥发分析出特性基本一致;含氯塑料和织物的挥发分分两段析出,其余各组分挥发分为一段析出;各物料的挥发分析出区间为250-520℃,挥发时间小于10min。根据Caots-Redfern方法确定动力学参数并进行动力学预测。     

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。     

城市生活垃圾无害化处理

城市生活垃圾是指城市居民在日常生活消费中产生的废弃物,如纸张、废塑料、厨房垃圾等,其数量随社会的进步日益增大。据有关资料介绍,1998年我国人均生活垃圾产出量为440千克,比1997年增加8％～10％,1998年全国城市生活垃圾产出总量为5亿立方米左右。 以前,城市生活垃圾以自然风化处理为主。城市垃圾遍地,蚊鼠孽生,恶臭散发,严重影响城市居民的身体健康。但因城市较小而不