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改进的细菌觅食算法求解TSP问题
  • ISSN号:1001-7445
  • 期刊名称:广西大学学报(自然科学版)
  • 时间:2013.12.20
  • 页码:1436-1443
  • 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)
  • 相关项目:无线网络下编码混淆的匿名通信模型及应用
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
  • 《广西大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:广西大学
  • 主办单位:广西大学
  • 主编:陈保善
  • 地址:广西南宁市大学路100号广西大学西校区
  • 邮编:530005
  • 邮箱:gxuzrb@gxu.edu.cn
  • 电话:0771-3235713 3232390
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-7445
  • 国内统一刊号:ISSN:45-1071/N
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 全国高校自然科学优秀学报,广西优秀科技期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),德国数学文摘,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:9092