【摘 要】
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城市生活垃圾清运量的可靠预测是垃圾精准管理的前提条件。首先通过主成分分析和相关性分析，确定了影响城市生活垃圾清运量的主要因素，在传统支持向量机（SVM）的基础上，引入粒子群算法（PSO）对SVM参数进行优化，构建了基于PSO-SVM的城市生活垃圾清运量预测模型，并对模型进行了评价分析。最后对安徽省城市生活垃圾数据为基础，确定了影响垃圾清运量的5个主导指标，运用PSO-SVM模型对清运量进行预测，结
【基金项目】
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安徽财经大学研究生创新项目（ACYC2021433）;安徽财经大学研究生教学研究课题（cxjhjyzda1803）； 安徽省教育厅教研课题（2020jyxm0037,2020zyrc02,2020mooc005）；
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城市生活垃圾清运量的可靠预测是垃圾精准管理的前提条件。首先通过主成分分析和相关性分析，确定了影响城市生活垃圾清运量的主要因素，在传统支持向量机（SVM）的基础上，引入粒子群算法（PSO）对SVM参数进行优化，构建了基于PSO-SVM的城市生活垃圾清运量预测模型，并对模型进行了评价分析。最后对安徽省城市生活垃圾数据为基础，确定了影响垃圾清运量的5个主导指标，运用PSO-SVM模型对清运量进行预测，结果表明，该模型比传统的线性回归模型预测精度更高，误差更小，适应性更强。
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