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

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灰色理论及改良方法对我国垃圾产量的预测

中图分类号：７５Ｘ０献标志码：Ａ文章编号：０６５７２１）０ — ０１０１０ — ３７（０６０５ — ４１
自的特点。传统的单个预测模型只能从某个角度提供相
１引言
应的有效信息，因此利用单项预测方法进行预测的缺
近一二十年来，由于自然资源的不断开发利用和社陷表现为信息源的不够广泛性。本文以我国城市为例，会经济的发展，特别是随着人口的高度集中和城市化的研究应用灰色系统理论、多元线性回归模型、改良线性迅速发展，世界各国的垃圾均以较快速度增长，由此回归模型、组合灰色系统回归模型等，建立城市生活垃产生的垃圾给生态以及人类的生存环境带来了巨大的威圾产量预测的综合数学模型，具有较好的预测精度『２】。
Ｃｍｎａｉａｏ］ｏｍｕｉｔｎｌｌｍｌｃｏＰｔ
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陈国艳，张衍国，朱九龙，曾纪进
（．１清华大学，北京１０８；２福建省丰泉环保控股有限公司，福州３００）０４．０５０７
摘要：了给城市环境规划提供理论依据，需要对城市生活垃圾产量进行预测，以期揭示其变化规律为
表１００２０年中国生活垃圾清运量及其主要影响因素２０－０８
值化法，灰色关联度的分辨系数取即，
０５得到关联度ｒＸ，ｉ（＝，，，．，（。Ｘ）ｉｌ２３４５６，，，）计算结果如下：
ｒｌｒ（Ｘ０Ｘ）＝０．；＝，１９５９ｒ２ｒ（Ｘ０，Ｘ２）＝０．９９１；＝

生活垃圾产生量计算及预测方法标准

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《城市生活垃圾产量计算及预测方法》修订编制研究

《城市生活垃圾产量计算及预测方法》修订编制研究鲁宝智【摘要】结合标准CJ/T 106-1999的修订背景、修订原则等,对其主要修订内容进行了介绍和分析,对新标准《生活垃圾产生量计算及预测方法》 (CJ/T 106-2016)实施后的理解和应用具有重要作用.%We introduced and analyzed the main revision contents of the standard CJ/T 106-1999 with the revision background and revision principle,which plays an important role in the understanding and application of the new standard Calculation and Forecasting Methods for Municipal Solid Waste Generation Quantity (CJ/T 106-2016).【期刊名称】《环境卫生工程》【年(卷),期】2017(025)003【总页数】3页(P19-21)【关键词】生活垃圾;产生量;计算方法;预测方法【作者】鲁宝智【作者单位】天津市环境卫生工程设计院,天津300201【正文语种】中文【中图分类】X-650生活垃圾产生量是生活垃圾全过程管理与无害化处置工作中的基础数据，是其收集、运输及处理设施的规划与设计的重要依据，是实现生活垃圾减量化、资源化、无害化工作目标的关键参数［1］。

CJ/T106—1999城市生活垃圾产量计算及预测方法自2000年6月1日发布实施以来，在多年的应用中存在着适用范围小、计算方法具有局限性、预测方法单一等不足，原标准已不适用于当前生活垃圾产生量计算及预测的需求，根据《住房城乡建设部关于印发2014年归口工业产品行业标准制订修订计划的通知》（建标[2013]170号）的要求，由天津市环境卫生工程设计院、天津市市容环境工程设计研究所等单位承担对该标准的修订工作。

城市生活垃圾热值预测的研究

表 5 各个城市生活垃圾的组分百分比
芜湖
绍兴
北京
沈阳
1997 2857 1. 70 4. 00 0. 60 0. 00 67. 60 1. 00 2. 00 19. 50 56. 07 宁波
垃圾各组分的元素含量 (湿垃圾 ) 。
表 4 混合后垃圾的组分元素含量
%
表 1 南通市垃圾成分的元素和工业分析 %
垃圾成分塑料橡胶
纸张
C 34. 24 23. 02
H 5. 27 3. 35
S 0. 11 0. 07
O 5. 87 20. 59
N 0. 25 0. 21
纺织物 22. 27 2. 72 0. 17 15. 22 0. 82
纸张 / % 纺织物 / % 木竹 / % 瓜果皮厨余 / % 金属 / % 玻璃 / % 灰土 / % 水分 / %
金华
2002 5581 15. 70 12. 15 5. 06 6. 33 43. 07 3. 80 2. 03 11. 86 51. 56 武汉
1999 4009 9. 51 5. 06 1. 15 0. 90 57. 44 3. 18 3. 02 19. 72 51. 37
木竹
35. 05 4. 32 0. 07 29. 05 0. 47
瓜果皮厨余 11. 63 1. 53 0. 11 6. 89 1. 16
在上面的分析计算中 ,把所有垃圾各组分对
注 :资料来源于上海电气环保集团的南通如皋垃圾焚烧热电联产项目《垃圾调研和采样分析报告》
垃圾热值的贡献看作是一样的 ,这样做会产生一定的误差。因为表 4中各个垃圾组分的 C、H 和 S
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(

基于灰色预测与BP神经网络的全球温度预测研究

基于灰色预测与BP神经网络的全球温度预测研究近年来，全球气候变化成为了全世界人们关注的焦点。

全球气温的变化对人类社会和自然环境都有着巨大的影响。

准确预测全球气温的变化越来越受到人们的关注。

本文将基于灰色预测与BP神经网络方法，对全球气温的变化进行预测和研究。

我们需要收集全球气温的历史数据，以了解全球气温的变化趋势。

然后利用灰色预测模型对全球气温进行初步预测。

灰色预测是一种建立在少量数据基础上的预测方法，适合用于时间序列数据的预测。

它可以通过对数据的累加和歧义进行处理，从而得到更加准确的预测结果。

然后，我们将使用BP神经网络对全球气温进行进一步预测。

BP神经网络是一种常用的预测模型，它可以通过训练得到最优的权重和偏置，从而提高预测的准确性。

我们将利用历史数据来训练BP神经网络，并将其用于预测未来的全球气温变化。

在进行全球气温的预测时，我们需要考虑许多因素，如大气环境、地球自转速度、地球表面温度变化等。

在建立模型时，我们需要考虑这些因素，并将其纳入预测模型中。

通过对这些因素的综合考虑，我们可以得到更加准确的全球气温预测结果。

在进行实验时，我们需要将数据分为训练集和测试集。

通过使用训练集进行模型训练，然后使用测试集进行模型验证，我们可以评估模型的预测效果。

通过对模型的不断优化和调整，我们可以得到更加准确的全球气温预测模型。

在进行全球气温预测时，我们还需要考虑不确定性的因素，如自然灾害、人为干扰等。

这些不确定性因素可能对全球气温的变化产生重要影响。

在进行预测时，我们需要对这些不确定因素进行分析和处理，以提高预测的准确性。

基于灰色预测与BP神经网络的全球气温预测研究将有助于我们了解全球气温的变化趋势，并为我们提供准确的全球气温预测结果。

这对我们对气候变化的研究和应对有着重要的意义。

希望本文的研究结果能为全球气温预测提供一定的参考和借鉴。

基于BP神经网络的灰色组合预测

基于BP神经网络的灰色组合预测【摘要】本文主要从建模机制方面考虑，采用灰色新陈代谢模型，新初值模型，改进离散灰色模型，对我国人口进行建模，结果表明，这三个模型都能提高模型的预测精度。

最后，针对单一模型的预测方法都会存在某些不足，本文从数据挖掘角度出发，引入BP神经网络，对上面GM（1，1）的改进模型，进行组合预测，并用实例证明了这一模型的可行性。

【关键词】灰色新陈代谢；BP神经网络；组合预测引言在预测时间中，对于同一问题，可以采用不同的预测方法。

不同的预测方法，往往各有其优劣点，仅仅是单个的预测方法，存在不足之处。

所以，我们希望能够将各种方法有效地组合起来，取长补短，尽可能提高预测精度。

组合预测就是综合利用各种预测方法提供的信息，以最优准则得到综合模型。

组合预测通常包括线性组合预测和非线性组合预测。

线性组合预测模型是各预测模型的凸组合，由于可能出现具有争议的负权重问题，而使得组合预测的方法受到一定限制。

非线性组合预测可以解决这种局限性，但是构造合适的，特别是通用性的非线性组合函数，目前为止，任然比较困难。

由于BP神经网络的学习过程也是对神经元的阈值和神经元之间的连接权重不断修改的过程。

如果把BP神经网络看成是一个从输入到输出的映射，则这个映射是一个高度非线性映射。

基于此文献提出了基于人工神经网络的非线性预测方法，在上述研究成果的基础上，本文采用基于BP神经网络的非线性组合预测模型来进行预测。

1、主要目的和研究方法本文从建模机制方面考虑，首先采用灰色新陈代谢模型，新初值模型，改进离散灰色模型，对我国人口进行建模，结果表明，这三个模型都能提高模型的预测精度。

2、BP神经网络误差反向传播网络简称（Error Back Proragation，BP）BP网络。

杭州市生活垃圾产生量预测研究

统计与管理二○一六·四问题研究学生对饮食很不满意。

三、促进新疆籍大学生思想政治教育工作的对策新疆籍大学生是民族地区各项事业的建设者和接班人。

作为高校学生工作者，必须站在民族团结、祖国统一的战略高度探索新疆籍学生教育管理的有效途径。

（一）以核心价值观为主题，加强爱国主义教育爱国主义、民族团结教育是大学生思想政治教育的重要组成部分，在防范境内外敌对势力分裂祖国的图谋、培养社会主义事业建设者方面具有重要意义。

高校应通过定期开展丰富的爱国主义、民族团结教育活动，让学生充分了解和意识到爱国主义和民族团结对国家、对民族生存的重要意义。

用汉语班和民族班联谊的方式，增进民族沟通交流、促进民族团结。

通过爱国主义、民族团结教育强化新疆籍大学生的责任意识，提高道德修养，增强其社会责任感[1]。

（二）以服务学生为中心，加强引导与服务以人为本，在教育中坚持服务学生、发展学生的理念，从思想深处贴近新疆籍大学生，参照他们的实际情况进行全程式贴近服务，走进宿舍、走进网络、走进心理，走向常州、走向市场、走向操场，让思想政治教育内容在“润物细无声”处贴近新疆籍大学生，进而达到教育的效果和目的，增加与他们的友谊，提高思想政治教育的吸引力、说服力、感染力。

严格落实国家对新疆籍学生的各项资助政策，尤其是针对个别经济特别困难的少数民族学生，要重点资助，通过一系列的的国家的各项奖、助、贷、补政策[2]，让他们感觉到在他乡的温暖。

学校也积极自筹渠道，在新生报到时通过绿色通道向新疆籍学生给予政策倾斜，通过校内勤工助学岗位等多种途径，有效地解决学生的实际问题。

（三）以心理教育为纽带，加强道德认知与健康由于居住与生活环境的改变，新疆籍大学生，尤其是民考民的学生在进入大学后面临许多困难，由此容易引发心理问题。

学校除定期开展的心理键康教育课程之外，要邀请心理专家根据新疆籍大学生的实际情况，有针对性地开展心理讲座、心理沙龙、团体辅导、素质拓展与心理剧等活动，普及心理健康常识，教授心理调节方法。

基于GA-BP神经网络的建筑垃圾产量预测--以东西部代表省份比较为例

基于GA-BP神经网络的建筑垃圾产量预测--以东西部代表省
份比较为例
郭容;姚潞;孙洪浩;许茜;王东;刘红梅
【期刊名称】《建设科技》
【年(卷),期】2022()19
【摘要】为研究中国建筑垃圾的产生情况,以东西部江苏省和四川省两个代表省份为例,构建模型对建筑垃圾产量进行分析和预测。

本文运用建筑面积估算法计算出2000年至2020年的建筑垃圾产量,并采用Pearson相关性进行影响因素分析。

在此基础上,建立GA-BP神经网络模型对不同地区的代表省份进行垃圾产量预测。

研究结果显示,优化的GA-BP神经网络模型预测精度比BP神经网络更高。

用此模型预测的江苏省和四川省2028年建筑垃圾产量分别为314.66百万吨和179.34百万吨。

本研究结果有助于垃圾管理部门为东西部地区制定科学有效的建筑垃圾资源化管理策略。

【总页数】4页(P82-85)
【作者】郭容;姚潞;孙洪浩;许茜;王东;刘红梅
【作者单位】南通大学交通与土木工程学院;南通大学杏林学院;中国电子系统工程第二建设有限公司二分公司
【正文语种】中文
【中图分类】F42
【相关文献】
1.我国地方政府行政成本的比较分析——以东西部省份的比较为例
2.基于多因素的建筑安全GA-BP神经网络事故预测模型研究
3.基于多层次分析法的扶贫综合绩效评估
——以东、中、西部七个省份为例4.中国企业自主品牌创新外部支持效果比较研究——以东中西部有代表性省份为例5.基于GA-BP神经网络的重庆市生活垃圾量预测模型研究
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灰色系统理论对我国垃圾产量的预测

ａａｓｎｔｅｒｓａｃ．ｕｌｃｎｉｅｉｇｖｒｕｎｌｎｅｆｔｒＭ（，ｒｄｃｉｑａｉｓｏｅｍｌｖｒｔｌｅｒｎｌｉｏｅｅｒｈＦｌｏｓｒａｏｓｉｆｅｃａｏｓｙｓｈｙｄｎｉｕｃ，Ｇ１１ｅｉｏｅｕｔｎｆｔｕｔａｉｅｉａ）ｐｔｎｏｈｉａｎ
ＡｂｔａｔＩｒｅｒｖｄｈｏｅｉａａｉｒｕｂｎｅｖｒｎｎａｌｎｉｇｉｉｎｅｅｏｐｅｉｔｒｄｃｉｎｏＷｓｒｃｎｏｄｒｔｐｏｉｅｔｅｒｔｌｓｓｏｒａｎｉｏｍｅｔｌａｎｎ．ｔｓｅｄｄｔｒｄｃｏｕｔｆＭＳｏｃｂｆｐｐｏ
ｒｇｅｓｏｄｌｓｂｉｐｂｓｄｏａｅａｉｎａａｙｉａｄｕｉｇｔｅｍｏｔｅｅａｔｖａｔｒｆＷｒｄｃｉｎＴｅｍａｎｅｒｓｉｎｍｏｅｕｌｕａｅｎｇｙｒｌｔｎｌｓｓｎｓｎｓｒｌｖｎｅｆｃｏｓｏｗａｔｒｏｈｉｆＭＳｐｏｕｔ．ｈｉｏｆｃｏｓｏｉｄｌｎｌｅｃｎｅｆｔｇｄｔｒｏｓｄｒｄＴｅｐｅｉｔｎｄｔｒｅ１ｒａｏａｌｎｌｂｅａｔｒｆｈｓｍｏｅｆｎｉｇｔｔｎａａｗｅｅｃｎｉｅｅ．ｈｒｄｃｉａａｗｅｅｉａ．ｅｓｎｂｅａｄｒｉｌ．ｔｉｕｈｉｉｏｄｅａ
势，提出了预测模型，并进行分析研究。模型充分考虑了影响垃圾产量的多种因素，并通过灰色关联度分析，选取与垃圾产量最为相关的５因素，建立了包括多个因素指标的Ｇ１１测模型。该模型考虑了城市生活垃圾产量的主要个Ｍ（，预）

城市生活垃圾产生量及组分的预测方法研究

城市生活垃圾产生量和组分是城市生活垃圾如表１所示 …。
从清运到最终处置整个决策系统的关键参数，准
表１我国部分城市生活垃圾组分来源及影响因素
确预测城市生活垃圾的产生量和组分是合理进行城市生活垃圾规划的先决条件，是对生活垃圾进行全过程管理的基础性工作 …。目前的预测方法
维普资讯
・
６・
第１４卷第４期２００６年８月
环境卫生工程
ＥｎｉｏｖｒｎｍｅｔｌＳａｉａｉｎＥｎｉｅｒｎｎａｎｔｔｏｇｎｅｇｉ
Ｖ０．１Ｎｏ４１４．Ａｕｕｓ２０６ｇｔ０
组分的预测模型。对上海的实例分析表明，可得到较好的预测结果。
关键词：城市生活垃圾产生量；城市生活垃圾组分；影响因素；预测模型
中图分类号：Ｘ９文献标识码：Ａ７９
文章编号：１００５—８０（０６４— ０６— ３２６２０）００００
ｐｔｅａｉｌｓｐｏｏｅｕｒｃｐｔｒｐｓｄ，ｔｅｃｓｔｄｎＳａｇａｈｗｄａｈｇｐａｗａｈａｅｓｕｙｏｈｎｈｉｓｏｅｉｈ—ａｃｒｃｅｗｅｈｒｐｅｉｔｄａｄｍｅｓｒｄｖｌｅ．ＫｅｒｓＭｕｉｉａｄｍｅｔｓｕｐｔＭｕｉｉａｏｓｉｗｓｅｃｍｐｎｎ；Ｉｆｅｃｎａｔｒ；Ｐｅｉｔｎｍｏｅｙｗｏｄ：ｎｃｐｌｏｓｃｗａｔｏｔｕ；ｉｅｎｃｐｌｍｅｔａｔｏｏｅｔｎｕｎｉｇｆｃｏｄｃｌｓｒｄｃｉｄｌｏ

基于灰色预测与BP神经网络的全球温度预测研究

基于灰色预测与BP神经网络的全球温度预测研究全球气候变化是当前全球关注的热点问题之一，预测全球温度变化趋势对于应对气候变化、制定相关政策具有重要意义。

本文将基于灰色预测和BP神经网络的方法，对全球温度进行预测研究。

介绍一下灰色预测模型。

灰色预测是一种非线性动态系统预测方法，该方法主要适用于时间序列较短、数据质量较差的情况。

灰色预测模型基于灰度关联度的原理，通过建立灰色微分方程，对非确定性的系统进行建模和预测。

灰色预测模型的关键是建立灰色微分方程。

灰色微分方程包括GM(1,1)模型和其它高阶模型。

其中GM(1,1)模型是最简单的一种，也是应用最广泛的一种。

GM(1,1)模型通过对原始数据进行累加生成累加生成数列，然后通过一次累加生成数列得到一次累加数列，通过两次累加生成数列得到两次累加数列，依此类推，直到累加生成数列的相关系数满足精度要求。

通过差分方程对一次累加数列进行逆向累加生成数列即可得到灰色模型的预测结果。

然后，介绍BP神经网络模型。

BP神经网络是一种基于反向传播算法的多层前馈网络，广泛应用于模式识别、数据建模、预测等领域。

BP神经网络模型通过调整网络的连接权值和偏置值，使得网络的输出与期望输出之间的误差最小化。

通过多次迭代训练，不断优化网络结构和参数，以提高模型的预测能力。

在本文的研究中，首先收集全球温度数据，建立时间序列。

然后，将数据分为训练集和测试集。

使用灰色预测模型和BP神经网络模型对训练集进行训练，并在测试集上进行预测。

对于灰色预测模型，将原始温度数据应用于GM(1,1)模型。

对原始数据进行累加生成数列，然后通过相关系数检验确定最优累加次数。

根据差分方程对数据进行逆向累加生成数列，得到预测结果。

对比灰色预测模型和BP神经网络模型的预测结果，并评估两种模型的预测能力。

通过对比分析，选择较为准确的预测模型，并对全球温度的未来变化趋势进行预测。

城市生活垃圾产量计算及预测方法

城市生活垃圾产量计算及预测方法方法一：国家统计数据分析通过分析国家统计局发布的相关数据，可以计算出城市居民人均生活垃圾产量。

国家统计局通常会发布城市居民人均生活垃圾产量的年度数据，可以通过计算这些数据的平均值来得到一个较为准确的城市生活垃圾产量。

方法二：抽样调查通过随机抽样的方法，选择一部分城市居民进行垃圾产量调查。

通过调查得到的数据，可以推算出整个城市的生活垃圾产量。

这种方法的优点是可以较精确地了解到居民的垃圾产量，但是代价较高且工作量较大。

方法三：物量平衡法物量平衡法基于城市的人口数量和人均垃圾产量，通过计算人口总量乘以人均垃圾产量得到城市的垃圾产量。

这种方法适用于数据收集困难的地区，但是在数据有限的情况下结果可能会有一定的偏差。

方法四：回归分析和预测模型通过历史数据的回归分析，可以建立城市生活垃圾产量的预测模型。

例如，可以将城市居民人口、生活水平、消费习惯等因素作为自变量，将垃圾产量作为因变量，使用回归分析方法建立模型。

然后，根据自变量的变化情况，预测未来的垃圾产量。

这种方法可以较精确地预测城市的垃圾产量，但是需要有足够的历史数据和统计分析技术。

方法五：城市规划和基础设施建设通过城市规划和基础设施建设，可以对城市的生活垃圾产量进行控制和预测。

例如，可以通过建立合理的垃圾分类和处理系统，减少废弃物的产生。

另外，可以通过提高城市环境意识，鼓励居民进行垃圾分类和减少消费，以降低垃圾产量。

总结起来，计算和预测城市生活垃圾产量可以采用国家统计数据分析、抽样调查、物量平衡法、回归分析和预测模型、城市规划和基础设施建设等方法。

不同方法有其优缺点，需要根据实际情况选择合适的方法进行计算和预测。

同时，为了更准确地计算和预测城市的生活垃圾产量，需收集多方面的数据（如人口数据、消费数据等），并结合各种方法的优点进行分析和建模。

灰色理论与BP神经网络耦合的粮食产量预报

灰色理论与BP神经网络耦合的粮食产量预报马斌强;雷丽娟;袁超;温建【期刊名称】《江西农业学报》【年(卷),期】2009(021)010【摘要】以河南省为例,选取影响粮食产量的8个农业生产条件为指标,以2000～2007年8个序列的数据分别建立新陈代谢GM(1,1)模型,得到一系列预测值.将8个指标1990年至2007年的原始数据作为BP神经网络的输入样本,粮食产量实际值作为输出样本,然后对网络进行训练,构建了BP神经网络.再将各新陈代谢GM(1,1)模型得到的8个农业生产条件的预测值作为BP神经网络的输入,得到的输出即为最终预测值.仿真实验表明,用灰色理论与神经网络耦合模型研究河南粮食产量的拟合精度和预测准确度都比较理想.【总页数】4页(P172-174,177)【作者】马斌强;雷丽娟;袁超;温建【作者单位】河南农业大学,理学院,河南,郑州,450002;河南农业大学,信息与管理科学学院,河南,郑州,450002;河南农业大学,理学院,河南,郑州,450002;河南农业大学,信息与管理科学学院,河南,郑州,450002【正文语种】中文【中图分类】F762.1【相关文献】1.基于BP神经网络的马铃薯气候产量预报模型 [J], 杨淑华;刘洁莉;梁进秋;杨春仓;秦雅娟;徐鑫;李腊平;张玉芳;2.基于BP神经网络的马铃薯气候产量预报模型 [J], 杨淑华;刘洁莉;梁进秋;杨春仓;秦雅娟;徐鑫;李腊平;张玉芳3.基于BP神经网络的农业气象产量预报系统 [J], 乔加新;周森鑫;马季4.基于遗传优化BP神经网络的水稻气象产量预报模型 [J], 罗梦森;景元书;熊世为5.BP神经网络模型在广西原料蔗产量预报中的应用 [J], 欧钊荣;谭宗琨;何燕;丁美花;杨鑫因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于灰色系统的城市生活垃圾产生量预测研究

基于灰色系统的城市生活垃圾产生量预测研究杨延梅;舒辉秀;周奇;赵彤;包为磊【期刊名称】《环境工程技术学报》【年(卷),期】2024(14)3【摘要】探究“无废城市”建设下城市生活垃圾产生量影响因素有助于指导城市制定有效的治理方案。

基于灰色系统,以11个国内“无废城市”建设试点城市为对象,采用灰色关联分析法研究城市生活垃圾产生量的相关影响因素,并通过灰色预测模型预测城市未来9年的生活垃圾产生量。

结果表明:1)城市的经济发展水平对生活垃圾产生量的影响最大,其相关影响因素的影响程度表现为地区生产总值>社会消费品零售总额>第三产业占比>人均GDP。

2)GM(1,1)模型预测10个试点城市生活垃圾产生量的结果表明,2023—2030年重庆市和深圳市的生活垃圾产生量年增长率基本保持不变,威海市、盘锦市、三亚市等8个城市的生活垃圾产生量年增长率逐年降低,以铜陵市的降低幅度最大,绍兴市最小。

3)加入5个相关影响因素的GM(1,N)模型预测6个试点城市生活垃圾产生量表明,2023—2030年盘锦市和重庆市的生活垃圾产生量年增长率呈下降趋势,深圳市、许昌市、三亚市、徐州市的年增长率逐年上升,增长幅度最大的是深圳市,最小的是徐州市。

研究结果可为“无废城市”建设背景下城市的固废管理提供有效策略支撑。

【总页数】8页(P1048-1055)【作者】杨延梅;舒辉秀;周奇;赵彤;包为磊【作者单位】重庆交通大学河海学院;中国环境科学研究院【正文语种】中文【中图分类】X705【相关文献】1.基于BP神经网络的城市生活垃圾产生量预测研究——以上海市为例2.基于灰色预测模型的辽宁省城市生活垃圾产生量预测3.基于BP神经网络模型的城市生活垃圾产生量预测研究4.基于新陈代谢灰色系统的宁夏一般工业固体废物产生量预测及对策研究5.基于灰色理论的建筑垃圾产生量的预测研究因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

《城市生活垃圾产量计算及预测方法》修订编制研究

Ｏｕｔｐｕｔ
ＬｕＢａｏｚｈｉ
（ＴｉａｎｊｉｎＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳａｎｉｔａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＤｅｓｉｇｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｔｉａｎｊｉｎ３００２０１）
１标准修订的背景
加生活垃圾产生量预测方法的种类，即增加增长
生活垃圾产生量是生活垃圾全过程管理与无
率预测法和多元线性回归预测法；③ 增加生活垃圾产生量计算及预测方法的应用。
环境卫生丁程
２０１７年６月第２５பைடு நூலகம் 第３期
ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳａｎｉｔａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｊｕｎｅ２０１７，Ｖｏ１．２５，Ｎｏ．３
市生活垃圾产量计算及预测方
【Ａｂｓｔｒａｃｔ】Ｗｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄａｎｄａｎａｌｙｚｅｄｔｈｅｍａｉｎｒｅｖｉｓｉｏｎｃｏｎｔｅｎｔｓｏｆｔｈｅｓｔａｎｄａｒｄｃｊ／Ｔ１ｏ６１９９９ｗｉｔｈｔｈｅｒｅｖｉｓｉｏｎ
ｃｕｌａｔｉｏｎａｎｄＦｏｒｅｃａｓｔｉｎｇＭｅｔｈｏｄｓｆｏｒＭｕｎｉｃｉｐａｌＳｏｌｉｄＷａｓｔｅＧｅｎｅｒａｔｉｏｎＱｕａｎｔｉｔｙ（ｑ／Ｔ１０６ —２０１６）

城市垃圾产生量预测研究

快速增长以及城市居民消费水平的提高，城市垃圾
逐年增加。目前，我国城市垃圾全年产生量已接近１５ｔ．亿。城市垃圾数量庞大、组分复杂且不断变
式中：Ｔ—ｎ年后的年总产量
Ｔ一ｎ基准年垃圾年总产量
化，处理费用较高。垃圾占用大量土地、污染水体、污染大气、破坏植被，严重影响城市的市容景观和居民的生活环境。城市垃圾已成为各国政府急
城市垃圾产生量与城市规模、数量、城市经济
的发展程度、城市人口的多少及居民的收入、消费水平等诸多因素有关。通常考虑的因素包括人口、能源结构、生活方式和消费水平等…。分析这些因素与城市垃圾量的关系，对垃圾的产生量做出预测，不仅能为垃圾的综合治理提供依据，有效控制垃圾的增长，减轻环境污染，还能为城市建设规划
圾的产生量，其计算参数少、计算过程简单，且结
果通过检验都比较接近真实值。梁广生等也通过多元线性回归分析法，建立回归模型预测北京市
的生活垃圾产生量，预测值与真实值之间的误差均
小于１，精度较高。因此，本文将主要运用此法％进行预测。此外，杨先海等人运用Ｂ神经网络对城市Ｐ垃圾的产生量进行预测研究，其预测精度也比较高。总之，分析城市的垃圾成因，选择合适的方法才能做出精确的预测。
由于城市生活垃圾的产生量直接影响着垃圾收运和处理量的大小，垃圾产生量预测是否接近实际，关系到城市规划、城市有关基础设施的设置与可行性，所以在选择预测方法时要从城市的实际出发，研究垃圾的主要成分，分析其形成的决定性因素，选择最合适的预测方法。方法一：在获知基准年垃圾的产生量和该城市

城市生活垃圾产量计算及预测方法

城市生活垃圾产量计算及预测方法2014-04-041?范?围本标准规定了城市生活垃圾产量的计算方法和预测方法。

本标准适用与不同规模城镇、居民集中居住地区的生活垃圾的计算及预测。

2?引用标准下列标准所包含的条文，通过在本标准中引用而构成为本标准的条文。

本版本出版时，所有版本均为有效。

所有标准都会被修订，使用本标准的各方应探讨使用下列标准最新版本的可能性。

CJ/T3039—1995?城市生活垃圾采样和物理分析方法CJJ17—1988?城市生活垃圾卫生填埋技术标准3?定?义3.1?车载容积?垃圾车实际可载容积（m3）3.2?车辆吨位?垃圾车额定载质量（t）3.3?采样容重?垃圾单位体积的质量（t/m3）3.4?装载容积?垃圾车实际装载质量和装载容积比值（t/m3）3.5?垃圾产量?垃圾产生量。

4?影响城市生活垃圾产量计算及预测的因素计算和预测垃圾产量应考虑以下主要影响因素：人口、生活水平、燃料结构、人口密度、流动人口、气候以及收集方式。

5?垃圾产量计算方法5.1?垃圾产量计算的要求取连续几年的实际垃圾产量进行推算，预测未来年度的垃圾产量，使用式（2）计算时，应注意垃圾容重测试方法的正确性和清运量的准确性，在使用式（3）计算时，应注意居住人数的准确性。

5.2?垃圾容重的测定，按CJ/T3039规定执行。

5.3?垃圾样品的采集方法，按CJ/T3039规定执行。

5.4?城镇居民生活区划分参照CJJ17规定执行。

5.5?垃圾人均日产量的计算方法：在日产日清的情况下，计算居民区一天（24h）产出垃圾量与该区域人口数的比值，即人均日产量计算公式如下：R=PW/S×103式中：R—人均日产量，kg/人;P—产出地区垃圾的容重,kg/L;W—日产出垃圾容积,L;S—居住人数,人.5.6?垃圾产量计算方法注：混合区指两种或两种以上生活区特征的区域6?垃圾产量预测方法6.1?基数的选取与计算6.1.1?基数的选取垃圾产量的预算，在计算出近几年垃圾的产量的基础上预测以后年度的垃圾产量，必须以预测年相邻年度开始连续上朔6～8年的垃圾产量为基数。

基于灰色预测与BP神经网络的全球温度预测研究

基于灰色预测与BP神经网络的全球温度预测研究一、引言随着全球气候的变化，气温的预测对于人们的生活和生产都有着非常重要的意义。

而在科学研究中，预测全球气温的变化趋势也一直是一个备受关注的话题。

针对这一问题，研究人员提出了各种预测方法，其中基于灰色预测与BP神经网络的模型已经成为了一种主流的预测手段。

本文旨在通过对全球气温数据的分析，探讨基于灰色预测与BP神经网络的全球温度预测研究。

二、全球气温数据的分析为了进行全球气温的预测研究，首先需要对全球气温数据进行分析。

根据已有的气象观测数据，我们首先对全球气温的趋势进行了分析。

通过对比不同年份的温度数据，我们得出了全球气温整体上的上升趋势，这与已有的研究成果相符。

接下来，我们对全球气温数据进行了时间序列分析，通过对数据的周期性进行分析，我们发现在全球气温的变化中存在一定的周期性规律，这为我们建立预测模型提供了参考。

三、基于灰色预测的全球气温预测模型在建立全球气温预测模型时，我们以灰色预测模型为基础。

灰色预测是一种基于少量数据进行预测的方法，它适用于缺乏足够数据支持的预测问题。

在建立灰色预测模型时，首先需要对原始数据进行处理，通过对数据的累加、累减等操作，将原始数据转化为灰色数据序列，从而达到减少数据量和简化计算的目的。

通过对全球气温的原始数据进行灰色处理，我们得到了一组灰色数据序列。

然后，我们利用灰色预测模型对这组序列进行预测，通过对序列的发展规律进行分析，得出了未来全球气温的预测结果。

这一预测模型能够较好地反映全球气温的变化趋势，为我们的预测研究提供了重要的依据。

四、基于BP神经网络的全球气温预测模型除了灰色预测模型外，我们还建立了基于BP神经网络的全球气温预测模型。

BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，它通过对输入数据的学习和训练，能够得到一组适合于数据特征的预测模型。

在建立BP神经网络模型时，我们首先对全球气温数据进行了预处理，将原始数据转化为适合于神经网络输入的数据集。

基于灰色理论与BP神经网络预测成都市生活垃圾产生量

ａｌｒｙＧ１５ｒｄｃｉｏｅａｄＢｅｒｌｅｏｋｍｏｅ．ＴｅｐｅｉｉｎａｃｒｃｆｍｎｃａｓｌａｔｓｑａｔｙｂｅｇａＭ（，）ｐｅｉｔｎｍｄｌｎＰｎｕａｎｔｒｄ１ｈｒｄｔｃｕａｙｏｕｉｐｌｏｄｗｓｕｎｉｏｗｃｏｉｉｅｔ
年数据的拟合值，分析垃圾产生量与其影响因素之间的灰色关联度，出关联度最大的４个因素建立多变量再选的灰色Ｇ１５预测模型与ＢＭ（，）Ｐ神经网络模型，对垃圾产生量的预测精确度进行了对比，预测精度最高的并用
ａｄｍｕｉｉａｏｉａｔｓｑａｔｙａｄｉｎｕｎｉｇｆｃｏｓｗｅｅａａｙｅ．Ｆｕａｔｒｒｅｅｔｄｔｓａｌｈａｍｕｉａｉｎｎｃｐｓｌｗｓｅｕｎｉｎｔｉｆｅｃｎａｔｒｒｎｚｄｌｄｔｓｌｌｏｒｆｃｏｓｗｅｅｓｌｃｅｏｅｔｂｉｈｖｒ— ｓ
ＢＰ神经网络模型对未来年份的垃圾产生量进行了预测，为成都市垃圾处理处置规划提供了理论依据。
关键词：色预测；Ｐ神经网络；市生活垃圾产生量；测精度灰Ｂ城预中图分类号：７５Ｘ０文献标识码：Ａ
ＰｅｉｔｎｏｎｃｐｌｏｉｓｓＱａｔｙｒｄｃｏｆｉＭｕｉｉａｌＷａｔｕｎｉＳｄｅｔ
Ｃｈｎｄ．ｅｇｕ