| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第13页 |
| 1.2 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3 研究意义 | 第14页 |
| 1.4 国内外生活垃圾研究现状 | 第14-21页 |
| 1.4.1 国外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.4.2 国内研究现状 | 第15-19页 |
| 1.4.3 小结 | 第19-21页 |
| 第二章 预测模型概述 | 第21-29页 |
| 2.1 灰色关联度模型 | 第21页 |
| 2.2 多元回归模型 | 第21-22页 |
| 2.3 BP神经网络模型 | 第22-25页 |
| 2.4 支撑向量机模型 | 第25-29页 |
| 第三章 北京市生活垃圾产生现状及影响因素分析 | 第29-35页 |
| 3.1 北京市生活垃圾产生现状 | 第29-30页 |
| 3.2 北京城市生活垃圾处理情况 | 第30页 |
| 3.3 北京市生活垃圾物流情况 | 第30-31页 |
| 3.4 北京城市生活垃圾转运现状 | 第31-32页 |
| 3.5 北京城市生活垃圾处理中存在的问题 | 第32页 |
| 3.6 生活垃圾影响因素分析 | 第32-35页 |
| 3.6.1 内在因素 | 第32-33页 |
| 3.6.2 自然因素 | 第33页 |
| 3.6.3 个体因素 | 第33页 |
| 3.6.4 社会因素 | 第33-35页 |
| 第四章 北京城市生活垃圾计划量模型的构建 | 第35-55页 |
| 4.1 北京城市生活垃圾影响因素的灰色关联度分析 | 第35-36页 |
| 4.2 多元线性回归模型构建 | 第36-41页 |
| 4.2.1 模型的构建与检验 | 第36-38页 |
| 4.2.2 影响因素的预测 | 第38-41页 |
| 4.2.2.1 全社会用电量 | 第38-39页 |
| 4.2.2.2 居民消费水平 | 第39-40页 |
| 4.2.2.3 年末公园绿地面积 | 第40-41页 |
| 4.2.3 北京城市生活垃圾产生量的多元回归模型预测 | 第41页 |
| 4.3 BP神经网络模型的构建和检验 | 第41-44页 |
| 4.3.1 代码实现 | 第41-43页 |
| 4.3.1.1 数据标准化 | 第41-42页 |
| 4.3.1.2 BP神经网络模型的训练和测试 | 第42-43页 |
| 4.3.2 实验结果 | 第43-44页 |
| 4.4 支撑向量机模型的构建与检验 | 第44-45页 |
| 4.4.1 代码实现 | 第44-45页 |
| 4.4.2 实验结果 | 第45页 |
| 4.5 三种单项模型比较分析 | 第45-48页 |
| 4.6 组合模型的构建与检验 | 第48-55页 |
| 4.6.1 采用多元回归模型建立组合模型 | 第48-50页 |
| 4.6.2 采用支撑向量机模型建立组合模型 | 第50-51页 |
| 4.6.3 采用BP神经网络模型构建组合模型 | 第51-55页 |
| 第五章 结论与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 结论 | 第55页 |
| 5.2 展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第63-65页 |
| 作者和导师简介 | 第65-66页 |
| 附件 | 第66-67页 |