【摘 要】
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为了预测并控制未来几年城市垃圾产量,以我国城市为例,利用K-近邻互信息的多变量特征从18个拟影响因素中确定了8个影响垃圾排放量因子,分别为常住人口、地区生产总值、社会消
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61672462,61672463);浙江省科技计划项目(2016C33165)
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为了预测并控制未来几年城市垃圾产量,以我国城市为例,利用K-近邻互信息的多变量特征从18个拟影响因素中确定了8个影响垃圾排放量因子,分别为常住人口、地区生产总值、社会消费品零售值、金融业增加值、工业增加值、批发和零售业增加值、住宿和餐饮业增加值和第三产业增加值.以2006~2013年数据为训练样本,2014~2015年数据为检验样本,根据影响因素建立径向基函数(RBF)神经网络预测模型,并基于平均相对误差对模型反向修正.然后结合两段式径向基预测模型,对全国各省市2017~2018年的垃圾总产量预测并可视化.结果表明,本文建立的两段式径向基预测模型平均相对误差是6.43%,预测精度为93.57%.可见,该模型的预测精度较高,能较好的在现实生活中对城市垃圾的产生量进行预测.
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