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申请/专利权人：南京邮电大学;深圳市数字城市工程研究中心

摘要：一种基于城市人口流动的垃圾用地部署建模的方法，首先收集和预处理社区点的人口以及垃圾产量的相关数据得到原始数据集；然后建立灰色预测模型并引入多元线性回归模型以进行垃圾产量的预测；最终根据垃圾产量的预测结果，结合原始数据集中的历年的垃圾产量，对管辖该社区点的垃圾站点进行容量阈值评估，进而使得垃圾站点得到有效利用并且容量负载均衡。本方法通过灰色预测模型与多元回归模型相结合，提高预测效果，同时集合预测结果以及历史数据得到容量阈值评估，进而能够达到城市垃圾站点建设资源的有效利用和容量负载均衡，使得垃圾站选址问题得到较好地解决，尽可能地满足周边社区居民生活所需的同时保证不会带来垃圾处理造成的环境影响。

主权项：1.一种基于城市人口流动的垃圾用地部署建模的方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：步骤1，收集和预处理社区点的人口以及垃圾产量的相关数据，并对数据进行特征提取，通过相关性分析以及级别校验和数据修正，得到原始数据集；步骤1的具体步骤如下：步骤1-1，收集该社区点历年来的相关数据，包括社区的常住人口、总户数、平均每户人口、迁入人口、迁出人口和垃圾产量的多项数据；步骤1-2，根据步骤1-1收集到的数据为每一年的社区点数据生成社区点向量其中n为需统计的年数，向量包括常住人口x1，总户数x2，平均每户人口x3，迁入人口x4，迁出人口x5和垃圾产量x6；步骤1-3，对已得出的社区点向量进行相关性分析，相关系数γ的取值范围为-1≤γ≤1，当γ≥0时为正相关，反之为负相关；相关性分析这里使用的是Pearson相关系数，用于分析两个连续变量之间的关系，是一种线性相关系数，计算公式为： 其中，和为样本的标准分数，和为样本均值，n样本个数；步骤1-4，对社区点向量进行级别校验，得到级别比ρk，所有的ρk均落在区间满足条件的社区点向量加入原始数据集X中；对不满足条件的社区点向量进行数据修正，接着重复步骤1-4进行再校验，其中1≤i≤n；计算数据序列的级比公式： 其中，ρk为级比，x0k与x0k+1为邻均值；步骤1-5，由步骤1-4的数据预处理，得到原始数据集X＝{X1,X2,…,XM}，其中M为社区点个数；步骤2，根据得到的原始数据集，建立灰色预测模型并引入多元线性回归模型，以进行垃圾产量的预测；步骤2中，所述灰色预测模型中应用GM1,1模型；步骤3，根据步骤2得到的垃圾产量的预测结果，结合原始数据集中的历年的垃圾产量，对管辖该社区点的垃圾站点进行容量阈值评估，进而使得垃圾站点得到有效利用并且容量负载均衡；步骤3的具体步骤如下：步骤3-1，收集步骤2得到的社区点的垃圾产量预测值以及原始数据集中已有的今年垃圾产量数据步骤3-2，利用公式得到管辖区域的垃圾站点容量阈值C，其中为社区点的垃圾产量预测值，为该社区点对垃圾站点容量阈值评估的影响因子；步骤3-3，完成区域的垃圾站点容量阈值评估，结束流程。

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