基于BP神经网络和灰色关联度组合模型的城市生活垃圾清运量预测

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	基于BP神经网络和灰色关联度组合模型的城市生活垃圾清运量预测
	于涛 ; 黄涛 ; 潘膺希 ; 杨林海 ; 王龙
刊名	安全与环境学报
	2013-08-25
期号	2013年04期页码:94-97
关键词	环境工程学生活垃圾灰色关联度 BP神经网络预测模型
ISSN号	ISSN：1009-6094
英文摘要	运用灰色关联度分析方法确定城市生活垃圾清运量主要影响因素,将其作为BP神经网络的输入向量,建立能满足兰州市生活垃圾清运量预测要求的BP神经网络预测模型。结果表明,兰州市城市生活垃圾清运量的主要影响因素为城市非农业人口、GDP、社会消费品零售总额、城市居民人均消费性支出和城市居民人均年可支配收入。建立了城市生活垃圾清运量BP神经网络预测模型,将模型的预测结果与实际值相比较,证明模型具有较好的可行性和适用性。从2009年至2015年,兰州市城市生活垃圾清运量的增长率达到42.78%,并在2015年达到171.51万t。灰色关联度分析能够较好地为建立BP神经网络预测模型筛选输入变量。
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语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/156965]
专题	石油化工学院外国语学院
作者单位	1.西南交通大学地球科学与环境工程学院; 2.兰州理工大学石油化工学院
推荐引用方式 GB/T 7714	于涛,黄涛,潘膺希,等. 基于BP神经网络和灰色关联度组合模型的城市生活垃圾清运量预测[J]. 安全与环境学报,2013(2013年04期):94-97.
APA	于涛,黄涛,潘膺希,杨林海,&王龙.(2013).基于BP神经网络和灰色关联度组合模型的城市生活垃圾清运量预测.安全与环境学报(2013年04期),94-97.
MLA	于涛,et al."基于BP神经网络和灰色关联度组合模型的城市生活垃圾清运量预测".安全与环境学报 .2013年04期(2013):94-97.