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基于多模型拟合的西安市生活垃圾量预测
  • ISSN号:1002-8331
  • 期刊名称:《计算机工程与应用》
  • 分类:TP39[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术] O29[理学—应用数学;理学—数学]
  • 作者机构:[1]陕西师范大学数学与信息科学学院,西安710062
  • 相关基金:国家自然科学基金(No.61173190,No.61202317,No.61373150,No.61272436,No.61402275); 陕西自然科学基础研究计划(No.2012JQ8023)
中文摘要:

大城市生活垃圾预测是政府环卫部门安全评价、规划和决策的基础。以西北最大城市西安为例,在分析现状基础上得出目前影响西安市生活垃圾产量的三个显著的驱动因子:西安市辖区建成区土地面积、城镇居民人均可支配收入和市区户籍人口。先建立GM(1,1)灰色预测模型和最小二乘法多项式拟合人均可支配收入增长模型,对三个影响因素指标分别进行预测;后建立多元线性回归模型,结合前期三个指标预测值,预测2011—2020年西安市生活垃圾产生量。显著性F检验表明多模型拟合预测合理,预测结果有意义。

英文摘要:

The scientific prediction of municipal solid waste is the basis of the government department of sanitation safe assessment, planning and decision-making. This paper takes Xi'an city, the biggest central city in Northwest China, as an example. By qualitative and quantitative analysis of the factors which affect the waste output, three significant factors which include city's built-up area, urban per capita disposable income and the urban population are used as predictive indexes.The GM(1,1)grey forecasting model and the polynomial fitting model based on least square method forecast the three indexes, and then a multivariate linear regression model is set up to forecast the emission of MSW of Xi'an 2010 to 2020 on the basis of the early prediction. Significant F test indicates that multiple integrated prediction model is reasonable, and prediction results are meaningful.

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期刊信息
  • 《计算机工程与应用》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华北计算技术研究所
  • 主编:怀进鹏
  • 地址:北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
  • 邮编:100083
  • 邮箱:ceaj@vip.163.com
  • 电话:
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-8331
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2127/TP
  • 邮发代号:82-605
  • 获奖情况:
  • 1. 2012年首批获得中国学术文献评价中心发布的 “...,2. 2001年获得新闻出版署“中国期刊方阵双效期刊”,3. 2008年首批入选国家科技部“中国精品科技期刊...,4.2003年-2011年连续获得工业和信息化部期刊最高...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:97887