發(fā)布時間：2023-08-04 19:22

　　近年來,經(jīng)濟的發(fā)展帶來生活水平的不斷提高,消費結(jié)構(gòu)不斷升級,這就使得日常的生活垃圾日益增多,特別是一些超級城市,垃圾清運及填埋占地問題已成為污染城市衛(wèi)生環(huán)境、影響市民生產(chǎn)生活的社會問題。在國家大力推行垃圾焚燒發(fā)電,按照垃圾清運量分類推進垃圾焚燒設(shè)備設(shè)施建設(shè)的大背景下,更要做好城市生活垃圾產(chǎn)生系統(tǒng)的研究和城市生活垃圾全過程管理,其管理不僅要及時高效,還要避免對生活環(huán)境的二次污染。對其定量基數(shù),即城市生活垃圾清運量,要進行更為準(zhǔn)確的預(yù)測,以便為垃圾總量的減控和城市環(huán)境衛(wèi)生設(shè)施的規(guī)劃布局提供參考�，F(xiàn)有預(yù)測方法多采用增長率預(yù)測法和線性回歸預(yù)測法,其模型多為靜態(tài),往往難以得到高精度的預(yù)測結(jié)果。本文引入了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法擁有不錯的非線性擬合能力,在處理非線性問題中得到了廣泛的應(yīng)用,能夠有效解決各種問題。但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在初始賦值時,其權(quán)重和閾值是系統(tǒng)隨機賦予的,存在不確定性因素。所以本文利用人工蜂群算法,先對BP算法的權(quán)重和閾值進行優(yōu)化,再進行模型構(gòu)建。人工蜂群算法對蜂群的分工覓食行為進行了模擬,屬于群智能算法。該算法通過對各種選擇值進行優(yōu)劣比較及個體的局部尋優(yōu),找出群體最優(yōu)解。但人工...

【文章頁數(shù)】：55 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    第一節(jié) 課題研究背景
    第二節(jié) 課題的理論意義與實踐意義
        一、理論意義
        二、實踐意義
    第三節(jié) 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        一、傳統(tǒng)預(yù)測模型
        二、現(xiàn)代預(yù)測模型
    第四節(jié) 本文研究內(nèi)容與技術(shù)路線
        一、本文研究內(nèi)容
        二、技術(shù)路線
第二章 合肥市城市生活垃圾產(chǎn)生現(xiàn)狀及影響因素分析
    第一節(jié) 合肥市生活垃圾產(chǎn)生量概況
    第二節(jié) 合肥市城市生活垃圾清運量影響因素
    第三節(jié) 合肥市生活垃圾清運量影響因素灰色關(guān)聯(lián)度分析
第三章 基于改進人工蜂群算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化
    第一節(jié) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        一、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理
        二、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)以及算法過程
        三、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺點
    第二節(jié) 人工蜂群算法
        一、人工蜂群算法的生物背景
        二、人工蜂群算法原理
        三、人工蜂群算法的主要步驟
        四、人工蜂群算法的改進與測試對比
    第三節(jié) 改進人工蜂群算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化
    第四節(jié) 本章小結(jié)
第四章 合肥市生活垃圾清運量預(yù)測模型構(gòu)建
    第一節(jié) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本模型的建立
        一、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入與輸出的確立
        二、隱層的確立
        三、傳遞函數(shù)和訓(xùn)練函數(shù)的選取
    第二節(jié) IABC-BP模型的構(gòu)建
    第三節(jié) IABC-BP模型與BP模型的對比分析
    第四節(jié) 本章小結(jié)
第五章 研究結(jié)論與展望
    第一節(jié) 研究的結(jié)論
    第二節(jié) 未來展望
參考文獻
致謝



本文編號：3838857