可解释人工智能与机器学习驱动的南非城市固体废物生成率多维度解析：基于PCA-SHAP-ANFIS的智能决策框架

本研究创新性地构建了融合主成分分析(PCA)、SHAP值解释(SHAP)、k均值聚类和自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的多阶段机器学习框架，破解了南非城市固废(MSW)生成的多因子非线性关联难题。通过17维社会经济-气象-基础设施变量分析，揭示拒绝服务覆盖率、人口密度和家庭收入为核心驱动因子(R2=0.8943)，为区域定制化废物政策提供XAI(可解释AI)支持。

　　

亮点

本研究采用多模态AI架构破解固废预测的"黑箱"困境：

1. PCA降维魔法：将17维原始变量浓缩为13个主成分(PCs)，保留90.3%数据方差，消除多重共线性干扰

2. k均值聚类侦察兵：发现3类固废生成"部落"——不同基础设施水平的社区展现鲜明废物产生特征

3. SHAP解读密码本：锁定拒绝服务覆盖率(权重32%)、相对湿度(18%)、人口密度(22%)为三大"废物推手"

4. ANFIS预测引擎：基于网格划分(GP)的模型表现最佳，训练集RMSE=0.1939，堪比专业环保顾问的预测精度

材料与方法

多元废物决定因子的PCA侦探工作

PCA像环保领域的"数据压缩大师"，将杂乱变量转化为正交PCs。PC1-PC3组成"三巨头"解释30.28%方差(PC1=10.82%，PC2=9.92%，PC3=9.54%)，其中PC1携带家庭收入、电价等经济信号，PC2则捕捉降雨量、湿度等气候指纹。

结论

这套AI组合拳不仅实现89.43%的预测准确率，更破解了南非各省的"废物基因"：

• 高收入社区呈现"消费型废物图谱"

• 高密度贫民区显示"基础设施依赖型"特征

• 沿海地区表现出独特的"气候敏感型"废物模式

  为发展中国家应对2050年全球38亿吨固废危机提供了智能决策蓝图。