组合预测模型在城市垃圾产量预测中的研究与应用

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组合预测模型在城市垃圾产量预测中的研究与应用

杨晗熠^1,,
吴育华¹

1.
天津大学管理学院, 天津 300072

A Study and Application of Combination Forecast Model in Waste Production

YANG Han-yi^1,,
WU Yu-hua¹

1.
School of Management Tianjin University,Tianjin 300072

摘要:为了给城市环境规划提供依据，我们要对城市垃圾产量进行预测，以期揭示其变化规律和发展趋势。本文从分析城市垃圾产量变化规律着手，给出了城市垃圾产量预测的常用模型，进而确定组合预测模型。通过层次分析确定组合预测权系数，将目前常用的垃圾产量预测模型有机地结合起来，建立了垃圾产量组合预测的结构模型。算例结果表明，该组合预测模型在预测准确性方面能得到改进，能对城市垃圾产量进行有效的预测。
- 组合预测/
- 城市垃圾量/
- 灰色预测/
- 人工神经网络/
- 线性回归
Abstract:We have to forecast the production of waste, based on the result of which urban environment design is planned. In addition, this could also reveal the rules and trends governing waste production. This paper analyzes the principles of waste production, by building some models that normally are used to forecast the production of waste, and decides the model of combination forecast. The paper decides on the weight Coefficient, which combines different structure model, to build forecast model for waste production. The results of the cases show that this forecast model has good forecasting precisions and could forecast the production of waste in a city efficiently.
- combination forecast/
- waste production in city/
- gray model/
- neural network/
- linear regression

[1]	李琳，左其亭. 城市用水量预测方法及应用比较研究[J]. 水资源与水工程学，2005，16（3):6-10.
[2]	张宏伟.城市供水系统运行决策支持系统[D].天津大学，2001，9-53.
[3]	储诚山，张宏伟,郭军. 基于遗传算法和BP神经网络的用水量预测[J].中国农村水利水电，2006，4（3):36-38.
[4]	陈磊，张土乔. 基于最小二乘支持向量机的时用水量预测模型[J].哈尔滨工业大学学报，2006，38（9)：1528-1530.
[5]	曹连海，王安明等. 偏最小二乘回归神经网络在城市生活用水量预测中的应用[J]. 华北水利水电学院学报2005 26（2) 9-11.
[6]	陈华友。组合预测权系数确定的一种合作对策方法[J]. 预测，2003 22（1):75-77.
[7]	王应明.基于相关性的组合预测方法研究[J].预测，2002，21（2)：58-62.
[8]	周宗放，唐小我. 路应金{Eik}要正交条件下变权组合预测的误差界[J] 管理工程学报，2003 17（3):8-11.
[9]	姚晔，连之伟等. 基于AHP的空调负荷组合预测研究[J]. 哈尔滨工业大学学报，2004 36（9):1269-1271.
[10]	王莲芬，许树柏。层次分析法引论[M].北京：中国人民大学出版社，1990.
[11]	BATES J M，GRANGER C。The Combination of Forecast[J].Operation Research Quarterly.1969（20)：451-468.
[12]	刘德钊,周海东.GNNM（1，1)模型在城市用水量预测中的应用[J].山东建筑大学学报，2006 21（4):335-337.
[13]	唐小我.组合预测误差信息矩阵研究[J].电子科技大学学报，1992，21（4)：448-454.
[14]	陈华友.基于预测有效度的组合预测模型研究[J].预测，2001，，20（3)：72-73.
[15]	陈华友，侯定丕.基于预测有效度的优性组合预测模型研究[J].中国科学技术大学学报，2002，32（2)：l72-l80.
[16]	陈华友，侯定丕.基于标准差的预测有效度的组合预测模型[J].系统工程学报，2003，18（3)：203-2l0.
[17]	陈华友.基于Thei1 不等系数的优性组合预测模型的性质研究[J].电子科技大学学报，2004，33（1)：lO5-l08.
[18]	周洪宝，闵珍. 基于时间序列的城市用水量预测问题的研究[J]. 微计算机信息，2006，22（10):82-84.
[19]	李玉华，王征. 蚂蚁算法在日用水量预测中的应用研究[J]. 哈尔滨工业大学学报，2005，31（1):60-62.
[20]	Yong-Huang Lin, Pin-Chan Lee. Novel high-precision grey forecasting model[J]. Automation in Construction，16（2007) 771–777.
[21]	LeanYu, ShouyangWang, Kin Keung Lai. Neural network -based mean -variance skewness model for portfolio selection [J]. Computers & Operations Research 35 （2008) 34 - 46.
[22]	Paulo S.A. Freitas , Antonio J.L. Rodrigues. Model combination in neural-based forecasting [J]. European Journal of Operational Research 173 （2006) 801-814.

[1]	廖华, 向福洲.中国“十四五”能源需求预测与展望. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2021, 23(2): 1-8.doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2021.7348
[2]	吕鑫, 祁雨霏, 董馨阳, 赵紫怡, 董维佳.2020年光伏及风电产业前景预测与展望. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2020, 22(2): 20-25.doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2020.7393
[3]	罗琦, 孙超.中国银行间利率向市场利率谱系的传导效率——基于非线性自回归分布滞后模型和中、美、欧对比. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2020, 22(4): 70-80.doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2020.3284
[4]	王琛, 李晴, 李历欣.城市生活垃圾产生的影响因素及未来趋势预测——基于省际分区研究. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2020, 22(1): 49-56.doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2020.1491
[5]	吕鑫, 吕一明, 胡长虹, 余畅, 赵鲁涛.2018年石化产业前景预测与展望. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2018, (2): 15-18,23.doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2018.5174
[6]	郝宇, 王泠鸥, 吴烨睿.新时代能源经济预测与展望. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2018, (2): 8-14.doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2018.5212
[7]	董维佳, 吕鑫, 胡长虹, 谭朝升, 余畅, 赵鲁涛.2016年石化产业前景预测与展望. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2016, (2): 18-21.doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2016.0204
[8]	孙梅, 邓星, 董同明.神经网络和卡尔曼算法在石油需求预测中的应用. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2013, (6): 10-15.
[9]	滕欣, 李健, 刘广为.中国碳排放预测与影响因素分析. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2012, (5): 11-18.
[10]	曹萍, 陈福集.GA-灰色神经网络的区域物流需求预测. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2012, (1): 66-70.
[11]	张瑾, 李德煌, 邵明星.国防技术成果军转民多元线性回归模型研究. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2011, (5): 72-77.
[12]	党跃臣, 徐娟.基于matlab的网民数量预测模型研究. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2010, (2): 47-49.
[13]	赵息, 刘峥然, 张亚楠.“已实现”β系数长记忆检验及建模预测研究. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2010, (1): 63-67.
[14]	刘炳胜, 王雪青, 林丽.基于PCA-BP神经网络组合的中国建筑业竞争力预测. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2010, (6): 61-64.
[15]	王晶高, 建设, 宁宣熙.嵌入知识的综合集成预测方法及其在企业收益额预测中的应用. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2009, (2): 61-63.
[16]	赵静娴, 杜子平.基于神经网络和决策树相结合的信用风险评估模型研究. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2009, (1): 76-79.
[17]	封云, 马军海.供应链需求预测的非线性方法研究. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2008, (5): 82-86.
[18]	陈婧, 韩伯棠, 姜莹.基于BP神经网络的多元化战略选择方法研究. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2006, (3): 79-81.
[19]	曾凤章, 王元华.神经网络在顾客满意度测评中的应用. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2005, (1): 45-47.
[20]	张华雨, 韩伯棠.人工神经网络在预测集成中的应用研究. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2001, (3): 15-17.

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组合预测模型在城市垃圾产量预测中的研究与应用

1. 天津大学管理学院, 天津 300072

收稿日期:2008-09-02

关键词:

摘要:为了给城市环境规划提供依据，我们要对城市垃圾产量进行预测，以期揭示其变化规律和发展趋势。本文从分析城市垃圾产量变化规律着手，给出了城市垃圾产量预测的常用模型，进而确定组合预测模型。通过层次分析确定组合预测权系数，将目前常用的垃圾产量预测模型有机地结合起来，建立了垃圾产量组合预测的结构模型。算例结果表明，该组合预测模型在预测准确性方面能得到改进，能对城市垃圾产量进行有效的预测。

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