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基于灰色理論和SVM的建筑廢棄物產量預測

2021-06-04 09:49:38譚茹文申紫薇
四川建筑 2021年2期
關鍵詞:產量建筑模型

譚茹文, 申紫薇

(四川大學建筑與環境學院,四川成都 610065)

城市化進程的推進必產生大量的建筑廢棄物,據統計,目前我國的建筑廢棄物產量位居世界第一。填埋與非法傾倒是現在大多數建筑廢棄物的處置方式,這些行為不僅會導致安全隱患,而且還會消耗大量稀缺的城市土地資源,對環境及經濟與生態的平衡造成極大破壞。我們必須鼓勵建筑廢棄物資源化行為,促進經濟社會的持續健康發展。

準確預測建筑廢棄物的年產量是對其資源化處置及資源化行業發展的基礎,本文在確定建筑廢棄物產量的主要影響指標以及查閱2006~2019年各指標數據的前提下,運用灰色理論建立灰色預測模型,估算與預測2020~2025年的影響指標的數據。在傳統的統計分析方法中,大多采用線性回歸法即通過建立回歸分析模型來進行預測,當該方法面對繁多的不確定因素且樣本數據較少時穩定性即準確性表現較差[1]。故本文選取預測效果更好、誤差更小的支持向量機(SVM)建立了建筑廢棄物產量預測模型,并準確預測了我國未來5年的建筑廢棄物產量。最終針對預測結果,提出相關管理見解。

1 影響指標分析與預測

從歷史上看,我國經濟的增長與建筑活動的增加密切相關,建筑活動又在一定程度上影響著建筑廢棄物的產量。本文通過查閱相關文獻,發現與建筑廢棄物年產量相關的主要影響因素有人口數量、GDP、建筑行業產值、建筑施工面積、建筑新建面積、商品房銷售面積、房地產開發用地及城市固體廢棄物的產量等[2-3]。灰色預測模型就是通過少量的、不完全的指標數據信息,建立灰色微分預測模型,對指標數據做出比較穩定的中、長期預測。我們在查閱上述人口數量及建筑行業產值等8個影響指標與建筑廢棄物產量相關性的基礎上,根據中國統計年鑒[4]及相關主管部門資料,進行相關數據分析、灰色預測模型建立及未來5年數據的預測。灰色模型建立的相關數據如下表1所示。

首先,利用灰色理論模型建立了自變量人口數量x1、GDPx2、建筑行業產值x3、建筑施工面積x4、建筑新建面積x5、商品房銷售面積x6、房地產開發用地x7及固體廢棄物x8這8個指標以時間t為序列的8個灰色預測微分方程模型如下:

x′1(t+1)=2668.32e0.0049t-2655.17

x′2(t+1)=2831654.16e0.1015t-2620783.2

x′3(t+1)=632508.6e0.1091t-590951

x′4(t+1)=1221.16e0.0419t-1180.14

x′5(t+1)=254.45e0.0474t-246.52

x′6(t+1)=108.98e0.007t-102.79

x′7(t+1)=-101.19e-0.0425t+104.85

x′8(t+1)=446.74e0.0475t-431.59

其次,據此計算2018~2025年影響指標的預測值,見表2。

2 SVM預測模型

我們共收集了20年的8個影響指標數據,其分布見表1與表2,建筑廢棄物產量的已知數據yi見表3。在以上數據基礎上,本節建立SVM預測模型,預測我國2020~2025年建筑廢棄物的年產生量。

首先,將2006~2017年建筑廢棄物產量的12個樣本進行劃分,選取前10個樣本即2006~2015年建筑廢棄物的年產量作為訓練樣本,剩下2個樣本即2015~2017年建筑廢棄物年產量作為測試樣本。在Matlab環境中,將歸一化處理后的輸入集數據和輸出集數據分別導入到SVM預測模型中,支持向量機的起始參數為:懲罰系數C=1.51572,核函數的寬度系數σ2=0.25。最后的訓練與測試結果見圖1與圖2,從圖中我們可以發現該預測模型擬合度較高,具有一定推廣性。為了對預測模型進行更深入的分析,采用平均相對誤差eMAPE對模型性能進行評價,其計算公式如下:

表1 2006~2017年建筑廢棄物產量及影響指標數據

表2 2018~2025年影響指標數據的預測值

表3 2006~2017年建筑廢棄物年產量 單位:×108 t

圖1 訓練結果

圖2 測試結果

最后導出支持向量機對2020~2025年建筑廢棄物年產量的預測結果,見表4。通過計算,可以發現eMAPE模型的平均相對誤差值為3.63 %,詳見表5,該結果表明建筑廢棄物年產量的預測值和實際值之間的誤差較小,該模型具有較高的預測精確度。

表4 2020~2025年建筑廢棄物預測產量 單位:×108 t

4 結束語

本文首先利用灰色預測模型準確預測出近5年人口、建筑行業產值等8個影響指標的數據,在這些數據基礎上,繼續通過預測效果更好的SVM建模,預測出近5年我國建筑廢棄物產量,可以看到隨著人口數量、經濟與建筑業的發展,我國建筑廢棄物的產生量以前所未有的速度逐年增加,到2025年有望達到36×108t產值。

表5 模型性能分析 單位:×108 t

針對這個現象,有必要迫切對建筑廢棄物的特性和管理進行更多的研究并迅速采取行動,比如,一方面在設計階段通過延長新建筑物和現有建筑物的使用壽命從源頭來減少建筑廢棄物的產生。建筑廢棄物減量化有極限,但資源化無盡頭,另一方面,需要政府管理部門有所作為,制定相關建筑廢棄物管理政策來建立健全管理制度。通過采取必要措施支持和鼓勵建筑廢棄物資源化行業的發展,進而擴張資源化市場,提高建筑廢棄物的終端處置能力,從而將建筑廢棄物轉化為可用資源,減少建筑廢棄物的同時,還可以避免嚴重的環境,經濟和社會影響。

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