基于图注意力Kolmogorov-Arnold网络和多注意力机制的车辆轨迹预测模型研究

本研究针对餐厨废油(WCO)回收率低的难题，基于计划行为理论(TPB)扩展框架，结合结构方程模型(SEM)和贝叶斯网络(BN)方法，揭示了行政因素(XZJ)、主观规范(ZGWS)和行为控制(KZ)对回收行为的关键影响，为制定精准干预策略提供了数据支撑，对推动生物柴油产业可持续发展具有重要意义。

　　

在全球可持续发展目标背景下，生物柴油作为清洁能源转型的关键角色，却面临原料供应不足的瓶颈。餐饮业产生的废弃食用油(WCO)本是优质生物柴油原料，但中国WCO利用率不足10%，远低于欧盟86%的专业回收率。更严峻的是，WCO若与普通餐厨垃圾混合处理，不仅造成资源浪费，其高粘度、易凝固的特性还会导致收集困难，甚至催生"地沟油"等食品安全问题。这种现状与中国"双碳"目标和能源安全战略形成强烈反差。

为破解这一难题，研究人员聚焦中国餐饮业最发达的广东省，创新性地将扩展计划行为理论(Extended TPB)与混合研究方法相结合。通过448份有效问卷，首次系统分析了行政因素、管理规范、经济激励等多维因素对餐饮从业者WCO回收行为的影响机制。研究发现，行政监管(XZJ)和主观规范(ZGWS)对回收意愿和行为具有直接显著影响，其中行政因素每提升1个单位可使回收行为概率增加23%；而行为控制(KZ)通过完全中介效应间接影响行为，证实个体执行能力是形成回收意愿的关键前提。值得注意的是，与传统认知不同，经济因素(JA)的效应未达显著水平，揭示在强监管环境下行为逻辑已从"经济驱动"转向"制度遵从"。

研究团队采用双阶段分析法：首先通过SmartPLS3构建结构方程模型(SEM)验证理论假设，随后运用GeNIe软件建立贝叶斯网络(BN)，采用Greedy thick-thinning算法进行拓扑学习。样本覆盖广东省深圳、东莞等4个梯度发展城市，采用线上线下混合调查法，通过10折交叉验证确保模型鲁棒性（AUC值0.73-0.83）。技术路线创新体现在三方面：一是将SEM的因果验证优势与BN的动态预测能力结合；二是通过离散化处理将潜变量转化为XZJ、DW等概率节点；三是设计6种情景模拟分析意愿-行为差距。

主要研究发现体现在四个层面：

1. 行政因素的关键作用
   SEM显示行政因素对行为的标准化路径系数达0.23(p<0.01)，BN敏感性分析进一步揭示，当道德态度(DW)处于高水平时，行政因素的干预效果提升37%。这表明"刚性监管+道德教化"组合策略最具成本效益。

2. 行为控制的传导机制
   行为控制(KZ)通过完全中介效应影响行为，其间接效应占比达52%。贝叶斯网络的反向推理显示，在"高行为-低意愿"情景中，KZ=medium的概率上升15%，证实设施便利性是弥补意愿缺口的关键。

3. 地域差异性规律
   对比深圳、梅州等城市发现，经济发达地区呈现"高意愿-中行为"特征（深圳占比31%），而客家文化深厚的梅州反而表现"中意愿-高行为"（28%），表明社会资本可部分替代经济因素的驱动作用。

4. 管理因素的阈值效应
   管理因素(GHC)的效应虽未达显著(p=0.06)，但其与行政因素的交互项解释18%的行为变异，提示企业级管理措施需在政策框架下才能充分发挥效能。

这项发表在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》的研究，其重要意义在于建立了首个针对中国餐饮业的WCO回收行为预测模型。实践层面，研究建议采取"三轨并行"策略：政府应出台《餐厨废油回收技术规范》细化操作标准；餐饮企业需将回收流程纳入员工KPI考核；行业协会可建立"绿色餐厅"认证体系。理论层面，研究突破传统TPB框架，证实制度环境会重塑行为决策机制，为发展中国家的环境行为研究提供了新范式。

特别值得注意的是，研究通过贝叶斯情景模拟发现，当行政监管强度提升至Q3分位数时，道德态度(DW)的边际效应提高2.3倍，这一发现为"制度-文化协同治理"提供了量化依据。未来研究可纵向追踪政策干预效果，或比较不同区域文化对行为传导路径的调节作用。该成果不仅为破解生物柴油原料困局提供钥匙，更对全球城市废弃物管理的理论创新具有启示意义。