基于三种机器学习算法的生活与工业固废产生量预测模型构建及管理应用研究

这篇研究创新性地采用人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）和多元线性回归（MLR）三种机器学习算法，构建了涵盖12项社会经济变量的固废产生-处置-分流预测框架。通过加拿大及四省案例验证，ANN模型展现出最优预测性能（R2达99.9%），预测2050年全国固废总量将达43.67百万吨，为可持续废物管理政策制定提供了高精度数据支撑。

　　

Abstract
准确预测固体废物量是可持续废物管理规划的核心挑战。本研究开创性地开发了融合人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）和多元线性回归（MLR）的机器学习框架，基于12项社会经济变量（包括人口、GDP、就业人数等），对加拿大及四省（阿尔伯塔、不列颠哥伦比亚、安大略、魁北克）2023-2050年的固废产生、处置和分流量进行系统预测。

Introduction
全球城市化进程加速导致市政固体废物（MSW）激增，不当处理引发甲烷排放等环境问题。尽管传统预测方法如时间序列分析存在局限，机器学习凭借处理非线性关系的优势崭露头角。研究创新点在于：首次同步预测生活与工业固废全流程（产生-处置-分流），引入商品生产行业就业人数等新预测变量，并通过相关性分析筛选关键驱动因素。

Method
研究构建了包含数据预处理、模型训练（70:15:15划分）和验证的完整框架。采用皮尔逊相关系数评估变量关联性，通过min-max标准化处理量纲差异。ANN采用多层前馈网络结构，SVM选用高斯核函数，MLR则建立多变量线性关系。性能指标包括均方误差（MSE）和决定系数（R²）。

Results and discussion

• 数据特征：加拿大1996-2022年固废总量增长41%，阿尔伯塔省人均废物量达1.36吨/年居全国之首。
• 模型表现：ANN在预测全国固废总量时R²达0.9963，显著优于SVM（0.98）和MLR（0.94）。2050年预测显示：
  • 加拿大总量：ANN 43.67 vs SVM 45.14 vs MLR 44.47百万吨
  • 省级差异：阿尔伯塔增长46.87%（工业扩张驱动），魁北克仅增3.59%
• 关键变量：人口与家庭收入对生活固废（RSWD）相关性最高（r=0.98），GDP与工业固废关联性强。

Provincial forecast
四省对比揭示显著地域差异：阿尔伯塔因能源产业密集导致非生活固废（NRSWD）增速超38%，而不列颠哥伦比亚凭借高效分流政策实现最低人均废物量。ANN预测205年各省固废量：安大略17.85>魁北克8.81>阿尔伯塔7.75>不列颠哥伦比亚5.36百万吨。

Conclusions
研究证实机器学习（尤其ANN）在固废预测中的优越性，其高精度预测可指导：

1. 生物质能源设施规划（如预测40万吨/年废物转化潜力）
2. 差异化政策制定（工业省侧重减排，人口大省优化收集）
3. 循环经济产业链设计（基于分流量预估再生资源供给）
   该方法经参数调整后可全球推广，为联合国可持续发展目标（SDG 12）提供技术支撑。