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申请/专利权人：清华大学

摘要：本申请提出了一种城市固废未来产生量的预测方法及系统，该方法包括：根据STEEP模型分析影响不同城市固体废物产生量的因素并分类；对于建筑废物、农业固体废物和危险废物，通过核密度分析法检查数据异常点，并根据麻雀算法优化后的霍尔特温特指数预测模型进行随时间变化的单因子影响的城市固体废物产生量的预测；对于生活垃圾与一般工业固体废物，通过随机森林机器学习方法计算各因素的重要性评分，筛选重要性满足条件的因素；根据麻雀算法优化后的霍尔特温特指数预测模型分别预测各个因素的未来产生量，形成数据集后，再根据精英遗传算法优化后的随机森林预测模型，进行城市固体废物产生量的预测。本申请能够精准的预测城市固废未来产生量。

主权项：1.一种城市固废未来产生量的预测方法，其特征在于，包括：对于城市固体废物中的生活垃圾、一般工业固体废物、建筑废物、农业固体废物和危险废物，根据STEEP模型分析影响不同城市固体废物产生量的因素并分类；对于建筑废物、农业固体废物和危险废物，结合实际数据可获得性，通过核密度分析法检查数据异常点，并根据麻雀算法优化后的霍尔特温特指数预测模型，进行随时间变化的单因子影响的城市固体废物产生量的预测；对于生活垃圾与一般工业固体废物，通过随机森林机器学习方法计算各因素的重要性评分，筛选保留重要性评分大于评分阈值的因素；以对应的筛选后的因素为输入，根据麻雀算法优化后的霍尔特温特指数预测模型得到多因子预测结果数据集，并将其输入到根据精英遗传算法优化后的随机森林预测模型，进行随时间变化的多因子影响的城市固体废物产生量的预测；所述根据STEEP模型分析影响不同城市固体废物产生量的因素并分类，包括：根据STEEP模型的内容，从社会、技术、经济、生态、政策五个层面分析不同城市固体废物产生量的因素并分类；其中，社会方面的因素包括人口数量、文化水平、生活方式，技术方面的因素包括生产技术、生产力水平；经济方面的因素分为宏观经济因素和微观经济因素，包含国民收入水平、国民生产总值情况、人均生产总值、居民的消费水平、居民可支配收入；生态方面的因素包含地理环境、季节、气候变化、城镇化率；政策方面的因素包括国家或地区的社会行为制度、道德规范和政府行政法规。

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权利要求：

百度查询： 清华大学 一种城市固废未来产生量的预测方法及系统