基于加权平均的CC-GRA-Lasso模型对生活垃圾清运量影响因素研究.pdf

年 月第 卷 第 期 基于加权平均的 模型对生活垃圾清运量影响因素研究收稿日期:通讯联系人基金项目:安徽省首批研究生联合培养基地(皖教秘科 号)国家重点研发计划()作者简介:陈俊()男安徽芜湖人副教授博士 :.陈 俊宋子慧湛宗胜李 雪汪雨同(合肥学院 生物食品与环境学院安徽 合肥)摘 要:城市生活垃圾清运量的影响因素较多为有效筛选主要影响因素采用相关系数()、灰色关联度()和 回归三种模型对合肥市生活垃圾清运量 个影响因素数据进行分析选用 权重法对三种分析方法进行加权算术平均计算出 的权重为 、的权重为 、的权重为 基于此构建 组合模型最终筛选得到排名前 的主要因素为社会销售品零售总额、第三产业增加值、煤气天然气、年人均可支配收入、年人均消费支出、和年末总人数 根据筛选出来的结果采用 神经网络对合肥市城市生活垃圾 年清运量进行预测合肥市在 年生活垃圾清运量将达到 万吨关键词:城市生活垃圾影响因素 组合模型加权平均中图分类号:.文献标识码:文章编号:()():.()().:对生活垃圾清运量的影响因素进行分析能够为城市生活垃圾的收集、运输和处理提供参考依据 随着城市生活垃圾清运量的持续增长可结合各因素与城市生活垃圾的变化趋势运用分析模型找出影响城市生活垃圾在城市化进程中变化的主要因素 刘菊芳等采用皮尔逊相关性分析衡量了变量指标之间的相关关系筛选出人口、社会消费品零售总额、全社会固定资产投资总额、第三产业 和居民人均消费支出作为城市生活垃圾的主要影响因素 刘力铭利用关联度分析和岭回归分析的方法量化各因子对垃圾产量的影响最后筛选出了社会消费品零售总额、居民人均可支配收入、城镇化率、接待入境旅游人数等 个变量用于后续预测 然而单一的模型不能准确地筛选出生活垃圾清运量的主要影响因素 基于此采用相关系数()、灰色关联度()和 回归分析研究多因素对合肥市城市生活垃圾清运量的影响并运用加权平均组合法构建出 组合模型以筛选出生活垃圾清运量的主要影响因素 历史数据收集以安徽省合肥市为例通过查阅文献从内在因素、自然因素、个体因素、社会因素等 个方面选取了年末总人数()、()、城镇居民恩格尔系数()、第三产业增加值()、年人均可支配收入()、年人均消费支出()、社会消费品零售总额()、人均住宅面积()、文盲率()、建成区面积()、煤气天然气()、城市绿化面积()、普通高校在校学生()等 个影响城市生活垃圾的因素 各影响因素 年数据由安徽省统计年鉴和合肥市统计年鉴整理获得(见图)图 个因素变化趋势 变量的选取主要以内在因素和个体因素为主由表 可知城镇居民恩格尔系数、文盲率与城市生活垃圾清运量呈负相关其余变量呈正相关 根据 年数据的变化趋势采用不同的分析方法对生活垃圾清运量的主要影响因素展开研究 影响因素筛选及分析.影响因素筛选选用了、回归分析三种模型对城市生活垃圾清运量影响因素进行筛选分别得出不同的主要影响因素.影响因素筛选通过皮尔逊相关系数判断城市生活垃圾清运量与影响因素之间的相关程度 将 个因素数据导入 中记录相关系数其排序结果如图 所示 由图 可知相关系数排名前 的因素分别为:社会销售商品零售总额、年人均可支配收入、煤气天然气、第三产业增加值、年人均消费支出和年末总人数 其中社会销售品零售总额与城市生活垃圾的相关性最好图 皮尔逊相关系数.影响因素筛选灰色关联度分析是一种多因素统计分析模型其原理是研究两个或多个序列(序列可以理解为系统中的因素或者指标)构成的曲线的几何相似程度 越相似越说明它们的变化具有某种紧密的联系也就是关联度高 计算过程如下:()()()()()()()()()式中:为分辨系数取.()为序列 与 在第 点的绝对值、分别为子母两序列差的最小和最大绝对值为关联度系数为关联度值根据 得出的关联度表关联度越接近 说明相关性越好如图 所示排名前 的影响因素为年人均可支配收入、年人均消费支出、城市绿化面积、建成区面积、社会销售品零售总额和人均住宅面积其中年人均可支配收入关联度第一 人均可支配收入是城镇居民生活水平的一个直观体现年人均可支配收入越高居民的消费水平也越高其增长趋势基本与城市生活垃圾同水平变化陈俊等 基于加权平均的 模型对生活垃圾清运量影响因素研究图 灰色关联度.回归影响因素筛选 回归是一种压缩估计其分析原理是在 回归的基础上加入了 正则化项使得 回归模型对因素变量具有选择功能它可以将模型中一些不重要变量的标准化系数压缩为 进而将对结果有较大影响的变量突显出来 常用于处理由于所选择的变量过多而导致的多重共线性问题 如公式()所示 ()()式中:为标准化系数 为生活垃圾清运量为影响因素 为样本数量 为惩罚系数在进行 回归分析之前需要对因素之间进行共线性分析如表 所示表 线性回归系数值影响因素非标准化系数 标准误差标准化系数.由表 可知 值均大于 值大于表明线性回归模型无法通过检验且因素之间存在共线性关系使用十折交叉验证的 回归找到正则化线性回归模型的系数 图 是 回归的交叉验证拟合图纵坐标为 横坐标为 其中表示在最小均方误差 之上选择一个 值该 值使均方误差与最小 之间不超过一个标准误差 表示使均方误差最小化的正则化参数 的值通过 计算可知使均方误差最小化的正则化参数 图 是根据 回归分析筛选出来的变量系数结果显示年末总人数、城镇居民恩格尔系数、年人均可支配收入、社会消费品零售总额、文盲率、建成区面积、城市绿化面积和普通高校在校学生影响因素的回归系数显著其中社会销售品零售总额的影响最大年末总人数次之 这是因为社会销售品零售总额是居民消费需求的直观体现而人口数量的增长与生活垃圾的增加有直接关系二者对城市生活垃圾清运量都有着较大的影响图 回归交叉验证拟合图蚌埠学院学报 年 月 第 卷 第 期(总第 期)图 回归标准化系数.组合模型基于前面三种模型对因素变量的分析得出的影响因素结果各不相同为使得筛选结果更加准确可靠筛选出最佳结果运用加权平均组合法构建 组合模型从而得到最终的筛选结果 采用 权重法计算权重使用 计算其结果如表 所示表 权重值项目指标变异性指标冲突性信息量 权重/相关系数.关联度.标准化系数.结果显示相关系数()的权重为 、关联度()的权重为 、标准化系数()的权重为 得到加权组合 模型的计算公式为:(.)()式中:为加权平均值 为单一方法值经计算结果如表 所示 由表 可知各影响因素的加权平均组合结果从大到小排序为:排名前 的分别为:社会销售品零售总额、年末总人数、年人均可支配收入、年人均消费支出、煤气天然气和第三产业增加值 其结果与 模型的分析结果相似但 模型操作简单一般只能用于定性分析 模型要求对各因素的最优值进行确定主观性过强 回归模型解决了多因素之间的多重共线性问题但其筛选出的主要因素较少难以用于城市生活垃圾清运量的数据预测 组合模型结合了前面三种模型的分析结果运用加权平均提高了模型的精度最终筛选出来的城市生活垃圾清运量影响因素涉及人口数量、经济发展水平、居民生活水平和城市建设四个方面分析结果更加精准表 加权组合平均值变量.生活垃圾清运量预测.影响因素预测利用 组合模型筛选出来 个主要影响因素采用 模型对每个影响因素序列的未来值进行预测结果如图 所示图 年影响因素的预测值陈俊等 基于加权平均的 模型对生活垃圾清运量影响因素研究.合肥市城市生活垃圾清运量预测利用 神经网络建立合肥市生活垃圾预测模型在 软件中对 年垃圾产量进行拟合预测其中训练集占数据的 测试集占 结果如表 所示表 基于 合肥市 年生活垃圾拟合预测年份实际值/万吨预测值/万吨绝对误差相对误差/.根据表 相对误差值算出 神经网络的平均相对误差为 选用 对合肥市 年城市生活垃圾产量进行预测结果如图 所示图 年城市生活垃圾清运量预测 结论对于生活垃圾清运量影响因素的筛选分析大多数学者采用的都是岭回归、灰色关联度、相关系数等单一分析方法 这些单一方法分析不够全面无法考虑到各因素之间的交互作用 通过三种模型对城市生活垃圾清运量的影响因素进行分析在三种不同筛选结果的基础上进一步选用 权重法计算权重得出三种模型的权重分别为:、和 根据权重对三种模型结果进行加权平均构建出新的组合模型 最终确定城市生活垃圾清运量的 个主要影响因素分别为:社会销售品零售总额、第三产业增加值、煤蚌埠学院学报 年 月 第 卷 第 期(总第 期)气天然气、年人均可支配收入、年人均消费支出、年末总人数 通过对影响因素变量的筛选为城市生活垃圾清运量的预测提供基础输入数据并为未来城市发展规划提供科学依据参考文献:汪平生陈俊陈召明等.合肥市生活垃圾产量多模型预测与分析.环境监测管理与技术():.傅妍芳刘赵文吴青青等.皖南地区生活垃圾产生量预测与影响因素分析.安庆师范大学学报(自然科学版)():.吴灵玲.基于系统动力学的深圳市生活垃圾产生量预测.武汉:华中科技大学.刘菊芳刘玉芳.基于神经网络的城市生活垃圾产生量预测 以新疆为例.新疆开放大学学报():.刘力铭.重庆市城市生活垃圾产量的影响因素分析及预测研究.重庆:重庆大学.安徽省统计局.统计年鉴.合肥:安徽省统计局.合肥市统计局.统计年鉴.合肥:合肥市统计局.赵世同查华超.基于灰色关联的蚌埠市现代物流业发展影响因素研究.蚌埠学院学报():.冯海琦赵玉梅王琳琳.山东省社会消费品零售额的影响因素分析 基于 回归模型.鲁东大学学报(自然科学版)():.刘丽萍.基于 回归法的人口出生率影响因素分析.牡丹江师范学院学报(自然科学版)():.(上接第 页).:.王奎华刘鑫吴君涛等.考虑横向惯性下填砂竹节管桩纵向振动特性.湖南大学学报(自然科学版)():.吴君涛王奎华肖偲等.静钻根植工法下变截面管桩纵向振动特性分析.岩石力学与工程学报():.():.:.刘屠梅赵竹占吴慧明.基桩检测技术与实例.北京:中国建筑工业出版社:.中华人民共和国建设部.建筑基桩检测技术规范:.北京:中国建筑工业出版社.袁大器.管桩缺陷反射波法检测的有限元数值模拟研究.哈尔滨:哈尔滨工业大学.王奎华梁一然吴君涛等.非对称缺陷对桩顶动力响应的影响及应用研究.湖南大学学报(自然科学版)():.王文杰.桥梁基桩完整性动力检测方法数值模拟研究.成都:西南交通大学.杨睿扬.基于小波分析法基桩低应变完整性检测数值模拟及应用研究.合肥:安徽建筑大学.李火兵贺怀建徐文强等.基于实体模型的基桩动测曲线 数值模拟及其应用.工程勘察():.陈俊等 基于加权平均的 模型对生活垃圾清运量影响因素研究