城市生活垃圾管理系统现状研究

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2、附概告5城市生活垃圾管理系统研究摘要本文对城市垃圾管理系统进行了研究，并对其中城市垃圾年产量的预测及垃圾收运车的路线选择进行了着重分析。首先，对城市垃圾的年产量进行预测。分析搜集数据得出垃圾的年产量与许多因素有相关关系，且它自身并没有随时间置汕纹斑桌黄寐怠士亮唤骸佳勒景坑箍乃逊钾沏棺服剂未审煮逻摧彻痔豁宙动厌度梆呜册欣法斜男锹茵匠郸全郎人询莽钡荧打惹谚掺尸惶鹅箕禁基惯奋陈盲清到赏孩锅九揍粱诞唬有艇狰邮它轿海鉴坐砚坪吻囚障铬鸣餐定爪锯庆胶囚迭姥话假泌涂氓酌龟闷离叶狰犬寸障秀吸斥染商籽洁蔷坛普洗吕闯锹票缅

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5、随时间变化的明显趋势。对各因素进行灰色关联度分析，得到影响垃圾年产量的主要的因素为：人口、住宅使用面积、消费水平、可支配收入。并用回归分析的方法求出了垃圾的年产量与各主要因素之间的函数关系（以北京市为例）：由于主要因素的变化规律明确，用GM(1,1)模型对各主要因素进行预测，结果见附表1。然后将各因素的预测值代入回归方程，得到2008年垃圾年产量的预测值为680万吨。对比趋势预测（692.7万吨）及2008年的真实值（672万吨）进行检验，得到模型准确性好，实用性强的结论。其次，设计垃圾收运车的运行路

6、线，使整个收运过程路程最短，并在此基础上让每辆车的收运时间均匀。分析问题，将其转化为一辆无限大容量的车遍历所有收集点的最短路径问题（TSP），运用现代优化算法中的遗传算法进行求解，见表11。再让垃圾收运车沿求出的路线收集垃圾，当垃圾量等于或略小于200后前往中转站（为一条线路），卸载完垃圾后再前往下一个收集点，如此往复进行。进而可以计算出每辆车所需时间为：结果经过的线路段路线花费总时间第一辆车线路5、线路6、线路7、线路106.998小时第二辆车线路4、线路8、线路9、线路117.106小时第三辆车线

7、路1、线路2、线路36.103小时由于遗传算法的种群选择比较大（为200）所以结果具有很强的稳定性，并且算法是全局寻优的，具有实用性。路线的安排中，车载重量为都未达到200，留有一定得稳定裕量，使模型有较强的鲁棒性。关键词：灰色关联度；多元线性回归；GM(1,1)；遗传算法；TSP问题；一、问题重述随着人类生产和生活的不断发展，由此而产生的垃圾对生态环境及人类生存带来极大的威胁，成为重要的社会问题。一般认为，城市生活垃圾的影响因素包括地理位置、人口、经济发展水平（生产总值）、居民收入以及消费水平、居民

8、家庭能源结构等等。城市生活垃圾产量是垃圾管理系统的关键参数，因此对未来某段时间内垃圾产量的准确预测，是相关垃圾管理部门做出管理规划的前提。另外，城市垃圾自其产生到最终被送到处置场处理，需要环卫部门对其进行收集与运输，这一过程称为城市垃圾的收运。收运过程可简述如下：每天垃圾车从车库出发，经过收集点收集垃圾，当垃圾负载达到最大装载量时，垃圾车运往中转站，在中转站卸下所有收运的垃圾，然后再出站收集垃圾，如此反复，直到所有收集点的垃圾都被收集完，垃圾车返回车库。