重庆市城市生活垃圾产生量预测_卜长明

《重庆市城市生活垃圾产生量预测_卜长明》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、第31卷第9期西南大学学报(自然科学版)2009年9月Vol131No19JournalofSouthwestUniversity(NaturalScienceEdition)Sep12009文章编号:1673-9868(2009)09-0138-04¹重庆市城市生活垃圾产生量预测1122卜长明,冯国建,彭义,王华11重庆大学土木工程学院,重庆400045;21西南大学工程技术学院,重庆400710摘要:提出了用于预测垃圾产生量的变权重组合预测模型,该模型通过把单项预测模型进行组合分析,以误差平方和最小为准则,求出最优加权组

2、合系数,建立组合预测模型.通过实例分析,表明其预测精度高于各单项模型预测值,在城市生活垃圾产生量的预测工作中有一定的应用价值.关键词:城市生活垃圾;产生量;变权重组合预测中图分类号:X33文献标识码:A随着国家的城市化和居民生活消费水平的提高,城市垃圾的增长十分迅速.这些生活垃圾大多随意堆[1]放,对环境造成严重影响.目前垃圾处理的方式主要有卫生填埋、堆肥与焚烧处理,卫生填埋具有成本低廉(是焚烧法的1/15~1/8,是堆肥处置法的1/5~1/3)、适用范围广、技术相对完善等优点而成为现阶[2]段垃圾处理的首选.城市在建造垃圾

3、填埋场之前,必须对该地区的未来垃圾产量进行合理预测.若对城市垃圾产生量的估计过高,相应的填埋场库容设计必然增大,各种投资亦相应增加,将导致物力财力的巨大浪费;若对垃圾产量估计过低,在未达到填埋场设计使用年限时就将被迫关闭,不得不投资另行建造其他填埋场或对填埋[3]场进行扩容,同样会导致物力财力的浪费.因此在建造填埋场之前对该地区的未来的垃圾产量进行预测是十分有必要的.[4][5][6]垃圾产量预测常采用的算法有灰色模型法、线性回归模型法、神经网络算法等.这些方法都有各自的特点,本文采用了一种较新的预测算法:组合预测模型法来预

4、测未来的城市垃圾产量.1变权重组合模型[7-9]对城市生活垃圾产生量预测问题,取n种预测模型,N个时间点,并假设:y(t)为第t期的垃圾实C际产生量,t=1,2,,,N;yi(t)为第i个模型的第t期的垃圾产生量预测值;wi(t)为第i个预测模型在第t期的加权值,且满足nEwi(t)=1i=1,2,,,n;t=1,2,,,Ni=1则变权重组合预测模型可表示为:nCCy(t)=Ewi(t)yi(t)i=1C其中y(t)为变权重组合预测模型的第t期值.设eit为第i种模型在第t期的预测误差:Ceit=y(t)-yi(t)¹收稿日

5、期:2008-11-05基金项目:重庆市市政委应用基础研究项目(200511).作者简介:卜长明(1982-),男,江西赣州人,博士研究生,主要从事土木工程方面的研究.第9期卜长明,等:重庆市城市生活垃圾产生量预测139最佳变权系数wi(t)可利用最小二乘法求得,即取NC2222minS=E[y(t)-y(t)]=min[e1+e2+,+eN]w,,,wt=11N又nCet=y(t)-y(t)=Ewi(t)[yi(t)-y(t)]i=1T=[w1(t),,,wn(t)][e1t,,,ent]T=[e1t,,,ent][w

6、1(t),,,wn(t)]故e1t2e2tTTet=[w1(t),,,wn(t)]##[e1t,,,ent]#[w1(t),,,wn(t)]=WtAtWtsent其中TWt=[w1(t),,,wn(t)]e1te1t,e1tentTe2te1t,e2tentAt=[e1t,,,ent]#[e1t,,,ent]=sssente1t,entent即NN2TSt=Eet=EWtAtWtt=1t=1此外,权系数均为非负数,故该问题转化为用规划方法求解非负权重组合预测模型,即minS约束条件为:TRWt=1WtT其中:R=[1,,

7、,1],为n维向量.可得-1AtRTWt=T=[w1t,w2t,,,wnt]RAtRt=1,2,,,N2实例分析本文以重庆市1996-2005年生活垃圾产生量(见表1)为分析对象,选取对数曲线模型、线性回归预测模型和指数曲线模型作为单项预测模型进行分析.根[2]据人口数,以及我国人均年产垃圾产生量440kg,图1重庆市1996-2005年的垃圾产生量可以计算得到重庆市1996-2005年的垃圾产生量,见图1.从该图可以看出,重庆市每年的垃圾产生量是逐渐增加的.表1重庆市1996-2005年人口数[10]年份199619971

8、99819992000人口数/万人30221773042192305916930721343091109年份20012002200320042005人口数/万人30971913113183313011031441233169116140西南大学学报(自然科学版)投稿网址http://xbg