基于物聯網的東陽市農村垃圾收運智能化系統研究

0 引言

隨著鄉村振興戰略的深人實施，農村人居環境治理已成為推進生態文明建設的重要抓手。農村生活垃圾分類與資源化利用是改善農村人居環境的關鍵舉措，但目前農村垃圾治理仍面臨諸多挑戰。與城市相比，農村地區垃圾產生點分散、收運體系不完善、基礎設施薄弱，同時，農村居民環保意識相對滯后、分類習慣尚未形成，這些因素制約著農村垃圾分類工作的深入開展。

當前，物聯網、大數據、人工智能等新一代信息技術的迅速發展為解決農村垃圾分類管理難題提供了新思路。智能化收運系統可以實現垃圾分類投放的精準監管、收運過程的高效調度及資源化處理的科學決策。農村地區在網絡基礎設施、居民認知水平、地理環境等方面具有特殊性，需要結合實際情況設計適應性的智能化解決方案。

研究立足于東陽市農村垃圾分類收運管理實踐，探索構建基于物聯網的智能化系統，旨在通過技術創新破解農村垃圾分類治理難題。研究通過物聯網感知技術實現垃圾分類投放的實時監測，利用邊緣計算提升數據處理效率，基于機器學習算法優化收運決策，并創新性地引入行為經濟學理論設計激勵機制，形成了一套完整的智能化管理方案。這不僅有助于提升農村垃圾分類收運效率，也為推進農村生態文明建設提供了科技支撐，對構建農村人居環境治理的長效機制具有重要的理論價值和實踐意義。

1基于物聯網的東陽市農村垃圾分類收運系統設計

1.1 系統設計邏輯

1.1.1 總體架構

在東陽市農村垃圾分類收運系統的設計過程中，通過調研發現，東陽市農村生活垃圾處理面臨的核心問題主要包括垃圾分類執行效率低、收運管理不規范、監管手段落后及居民參與度不高等[1]。因此，系統需要實現實時監測垃圾分類情況、優化收運路線、提供數據分析支持及建立居民激勵機制等核心功能。

基于物聯網技術構建的東陽市農村垃圾分類收運系統采用分層架構設計，從底層到頂層依次為網絡層、感知層、平臺層和應用層，如圖1所示。通過這種分層架構設計，實現了從數據采集、傳輸、處理到應用的全流程智能化管理，為提升農村垃圾分類收運效率提供了技術支撐[2]。

網絡層主要負責數據傳輸，采用5G、NB-IoT和LoRa等多種通信技術，確保數據傳輸的穩定性和可靠性。

感知層通過布置智能垃圾桶、視頻監控設備、RFID讀寫器、GPS定位模塊和環境傳感器等物聯網終端，實現對垃圾分類投放、收運車輛位置和環境參數的實時監測。

平臺層是系統的核心，包含數據處理平臺、分析決策平臺和智能調度平臺。數據處理平臺負責對采集的數據進行清洗、存儲和初步處理；分析決策平臺運用大數據分析技術，對垃圾分類效果、收運效率等關鍵指標進行分析評估；智能調度平臺則基于分析結果，實現收運路線優化和人員調度。統一數據中心為各個平臺提供數據支撐，確保數據的統一管理和共享。

應用層面向不同用戶群體提供垃圾分類管理、收運調度管理和數據可視化等功能[3]。垃圾分類管理模塊實現對分類投放的監督和指導；收運調度管理模塊支持對收運人員和車輛的智能調度；數據可視化模塊則通過直觀的界面展示系統運行狀況和各類統計數據。

1.1.2 運行流程

東陽市農村垃圾分類收運系統的運行流程始于居民垃圾分類投放環節。居民通過RFID身份識別卡進行身份驗證后，將分類垃圾投放至智能垃圾桶4。智能垃圾桶裝載的重量傳感器、紅外傳感器和圖像識別模塊實時采集垃圾投放數據，包括垃圾類別、重量和投放時間等信息。這些數據通過NB-IoT或LoRa網絡實時傳輸至數據處理平臺。

數據處理平臺對采集的原始數據進行預處理，包括數據清洗、標準化和結構化存儲。經過處理的數據被輸入分析決策平臺，該平臺運用機器學習算法對垃圾分類準確率、垃圾產生量和填充率等指標進行分析[5]?；诜治鼋Y果，智能調度平臺通過啟發式算法生成最優收運路線，并結合車輛GPS定位信息和道路實時狀況，動態調整收運計劃。

在收運執行環節，系統通過移動終端向收運人員推送任務信息和最優路線導航。收運車輛配備的RFID讀寫器在收運作業時自動記錄作業時間和處理量，環境傳感器實時監測車廂內部溫度、濕度等參數。這些作業數據通過5G網絡回傳至平臺，用于作業監管和效率評估。

此外，系統還建立了閉環的數據反饋機制。通過對收運數據的累積分析，系統持續優化垃圾分類投放點布局和收運路線規劃。同時，基于居民的分類投放記錄，系統自動計算積分獎勵，通過行為激勵模塊推送至居民端應用，形成正向的行為引導機制（圖2）。

1.2 系統功能模塊

1.2.1 數據采集模塊

數據采集模塊采用分布式多源傳感網絡架構（DistributedMulti-sourceSensorNetwork，DMSN），如圖3所示。在感知層，系統部署了基于STM32F4系列微控制器的智能垃圾桶終端，集成高精度稱重傳感器陣列和邊緣計算單元，實現數據的實時采集和預處理[7]。垃圾填充率的計算采用改進的體積估算算法，其數學模型見式（1）。

式中： F（t） 為 t 時刻的填充率， 為第 i 個分區的實測體積， 為權重系數（考慮垃圾壓縮率）， 為容器總體積。系統通過超聲波傳感器陣列獲取多點距離數據，結合卡爾曼濾波算法消除測量噪聲，實現 ±2cm 的測量精度。

邊緣處理層采用基于FPGA的可重構計算架構，實現數據的實時處理和特征提取。關鍵的數據預處理算法包括信息降噪處理和數據融合算法[8]。信號降噪處理采用小波變換結合自適應閾值法進行信號降噪，其中，小波系數的閾值計算公式見式（2）。

式中： σ 為噪聲標準差， N 為采樣點數。

數據融合算法采用改進的D-S證據理論進行多源數據融合，融合準確度達到 97.8% 。系統將不同傳感器數據通過時間戳對齊后，采用分層融合策略，實現數據的一致性處理。

傳輸層基于優先級的自適應傳輸策略，實時計算數據的時效性指數 ，見式（3）。

式中： T d 為數據時延， P r 為剩余電量， P m 為最大電量， α 和 β 為權重系數。系統根據 值動態選擇傳輸策略，當 時，啟動高優先級傳輸模式。

1.2.2 數據分析模塊

數據分析模塊采用多層級機器學習分析框架，結合時序預測和空間聚類算法，實現對垃圾分類、收運效率和居民行為的深度分析。核心算法包括基于LSTM的時序預測模型、改進的K-means空間聚類算法和基于XGBoost的分類評估模型。

在垃圾產量預測方面，系統采用改進的LSTM神經網絡模型，其核心計算過程見式（4）。

式中： 為遺忘門向量， 為輸入門向量， 為單元狀態向量， 為上一時刻隱狀態， 為當前輸入，

W 和 分別為權重矩陣和偏置向量。

為優化垃圾收運路徑，系統引入改進的空間聚類算法[9]。首先通過密度聚類確定垃圾投放熱點區域，聚類評估指標采用改進的輪廓系數計算，見式（5）。

式中： a（i） 為樣本 i 到同簇其他樣本的平均距離， b（i） 為樣本 i 到最近其他簇的平均距離?；诰垲惤Y果，系統使用改進的蟻群算法優化收運路徑，其核心啟發式函數見式（6）。

式中： 為路徑負載系數， 為節點間距離， 為信息素濃度 為路徑負載系數， 為權重系數。

在分類準確性評估方面，系統采用基于XG-Boost的多分類模型，其目標函數定義為式（7）。

式中： L 為損失函數， 為正則項 為基學習器。系統通過分析圖像特征、重量數據和投放行為特征，建立了垃圾分類準確性的評估模型。

該模塊通過多維度數據分析，顯著提升了垃圾分類的精準度和收運效率，為東陽市農村垃圾分類收運系統的智能化管理提供了有力的數據支撐。

1.2.3 行為激勵模塊

行為激勵模塊采用多維度評價與動態激勵相結合的機制，基于強化學習理論和行為經濟學模型，構建了自適應的居民行為引導體系[10]。該模塊通過實時評估居民垃圾分類行為，結合多agent博弈模型，動態調整激勵策略，實現精準化的行為引導（圖4）。

采用改進的 算法，構建居民行為價值評估模型，其狀態價值函數定義為式（8）

式中： s t 為當前狀態， α 為學習率， γ 為折扣因子， 為即時獎勵。通過該模型，系統能夠對居民的分類行為進行動態評估，準確計算行為價值。

在積分獎勵機制設計中，系統引入基于熵權法的多維度評價模型，其信息熵計算公式為見式（9）。

式中： 為第 j 個指標的第 i 個歸一化值， m 為樣本數， 為權重。該模型綜合考慮分類準確率、參與頻次和行為持續性等因素，實現科學的積分分配。

為優化激勵策略的時效性，系統采用動態規劃算法計算最優激勵閾值，見式（10）。

式中： 為即時效用函數， β 為時間折現因子， 為未來狀態價值。該算法能夠根據居民響應情況，自適應調整激勵力度。

2垃圾分類智能化管理的實施與成效

2.1 實施概況

東陽市農村生活垃圾分類收運系統的智能化改造始于2014年，首期覆蓋16個鄉鎮街道的348個行政村、1083個自然村。系統實現了對生活垃圾的全程智能化管理，其中，自然村垃圾分類覆蓋率達99.91% ，行政村智能終端設備安裝基本全覆蓋，自然村智能終端設備安裝117個，占自然村總數的33.6% 。

到2018年深化改革階段，行政村實現了智能設備全覆蓋，行政村終端安裝率提升至 96% ，重點區域示范點達到2個，非示范村生活垃圾分類覆蓋率進一步提升。在設備部署方面，16個鄉鎮街道的1053個自然村配備了智能APP垃圾分類處理系統，覆蓋率達 97% ，累計產生 1463347 筆數據。其中，12個鄉鎮街道的248個自然村開展試點工作，超過3000個服務站的基礎設施全部建成。

在智能化設施建設方面，系統采用“物聯網 + 智能終端\"的技術路線，建成了包括智能垃圾桶、環境監測設備、車載終端等在內的物聯網感知設備網絡。同時建立了統一的數據中心平臺，實現了從數據采集、傳輸、處理到應用的全流程智能化管理。通過智能APP的推廣應用，系統實現了垃圾分類投放、收運調度、數據分析等功能的數字化升級，數據顯示居民參與度和分類準確率顯著提升，體現了智能化改造的顯著成效。

2.2 成效分析

東陽市農村生活垃圾分類收運系統的智能化改造實施以來，在垃圾分類管理效率、資源化利用水平和居民參與度等方面取得顯著成效。數據分析平臺的監測統計顯示，系統實現了多維度的優化提升，數據結果如表1所示。

數據分析表明，東陽市農村生活垃圾分類收運系統的智能化改造在4個維度均取得了顯著成效。在垃圾分類達標率方面，實施垃圾分類收運系統后提升至 95.7% ，垃圾收運效率提升 35.7% ，車輛運營成本降低 28.3% ；在資源化利用水平方面，可回收物回收率超過 80% ，有機垃圾資源化率達 85.3% ，無害化處理率提升至 99% ；在社會效益方面，居民日均參與率達 88.6% ，月均活躍用戶達10萬人次；在運營管理效能方面，問題處理響應時間縮短 65% ，監管效率提升 43.8% 。這些數據充分證明系統通過智能化手段實現了垃圾分類工作的規范化、科學化和高效化，為農村垃圾分類管理工作提供了可推廣的解決方案。

3結束語

農村生活垃圾分類收運智能化系統在實際運行中面臨網絡覆蓋不均衡、設備可靠性有待提升、垃圾識別難度大、基層操作維護能力不足等挑戰。研究基于東陽市農村垃圾分類收運智能化系統，通過多源數據融合、邊緣計算、機器學習等技術的綜合應用，在實踐中取得了顯著成效。系統創新性地解決了3個關鍵問題，一是通過分布式多源傳感網絡和邊緣計算架構，有效克服了農村地區網絡基礎設施薄弱的制約；二是利用改進的機器學習算法，提高了垃圾分類識別的準確性和收運路徑的優化效率；三是基于強化學習理論構建的自適應激勵機制，顯著提升了居民的參與度和分類準確率。這些創新為農村垃圾分類收運管理的智能化轉型提供了可借鑒的技術路徑。

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