基于Lasso回歸和ARIMA模型的城市生活垃圾產(chǎn)生量預(yù)測
——以寶雞市為例

房 妮， 俱國鵬， 惠姣姣， 雷 霽

（1.寶雞文理學(xué)院陜西省災(zāi)害監(jiān)測與機(jī)理模擬重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，陜西 寶雞 721016；2.寶雞文理學(xué)院數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院，陜西 寶雞 721016）

近年來，我國經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展，城市化進(jìn)程加快，但同時，城市生活垃圾產(chǎn)生量也迅速增長.國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，2019年我國城市生活垃圾清運(yùn)量已達(dá)24 206.2萬t，約為1999年城市生活垃圾清運(yùn)量的2.11倍［1-2］.大量生活垃圾的產(chǎn)生不僅造成了“垃圾圍城”和環(huán)境污染，也給城市衛(wèi)生管理工作帶來了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn).精確的城市垃圾產(chǎn)生量預(yù)測是研究城市垃圾管理和資源化利用方案的前提.近些年，我國學(xué)者將數(shù)理統(tǒng)計模型引入垃圾產(chǎn)生量預(yù)測中，開展了一系列理論與實(shí)踐研究：有學(xué)者采用灰色理論GM（1，1）模型對建筑垃圾［3］和餐廚垃圾［4］進(jìn)行了預(yù)測，但灰色模型只適用于限制條件少、通用性強(qiáng)的情況，不能模擬未來社會經(jīng)濟(jì)、人口和政策突變情況下生活垃圾的產(chǎn)生情況，計算也相對復(fù)雜［5］；也有學(xué)者運(yùn)用ARIMA(p,d,q)模型預(yù)測了垃圾產(chǎn)量發(fā)展趨勢［6］，但ARIMA(p,d,q)模型只考慮了時間因素對垃圾產(chǎn)生量的影響，不能反映垃圾產(chǎn)生量的諸多影響因素之間的內(nèi)在聯(lián)系；還有較多學(xué)者采用多元線性回歸法進(jìn)行垃圾產(chǎn)量預(yù)測［7-10］，但常由于影響因素之間的多重共線性問題而導(dǎo)致模型精度不高或由于對影響因素的定量化分析不夠精確而影響了預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性.

基于以上原因，本研究提出采用一種處理具有多重共線性數(shù)據(jù)的高級算法——Lasso回歸來進(jìn)行……