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
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1、 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
2、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
3、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
4、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
5、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:()()()()()(
6、)()()()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
7、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
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