基于机器学习方法预测埃罗德市固体废物填埋场的废物产生预测和排放潜力

科学领域:

• 环境科学 环境科学
• 数据科学数据科学数据科学
• 城市规划 城市规划

背景情况:

• 准确预测城市固体废物 (MSW) 生产对于有效的城市环境管理至关重要.
• 了解废物排放动态有助于制定有针对性的减排战略.
• 印度埃罗德市需要一个强大的系统来预测废物趋势及其对环境的影响.

研究的目的:

• 开发和验证一个数据驱动的框架,用于预测埃罗德市的MSW产量和排放动态.
• 确定影响MSW产生的主要社会经济和废物类型学变量.
• 为了比较不同监督机器学习算法的废物预测性能.

主要方法:

• 利用了五年 (2019-2024) 的数据集,包括社会经济变量,废物类型和历史数量.
• 雇佣的监督机器学习算法:支持矢量机器 (SVM),随机森林 (RF) 和天真贝叶斯 (NB).
• 应用特征选择,近距离排名,数据预处理 (规范化,归算),空间区分和交叉验证 (80:20比).

主要成果:

• 支持矢量机 (SVM) 以96%的预测准确度表现出卓越的性能.
• SVM实现了最低的平均平方误差 (MSE = 4860) 和最小的计算延迟 (0.67秒).
• 塑料和有机废物被确定为主要预测因素;近距离矩阵分析和区域聚类增强了模型的解释性.

结论:

• 提出的数据驱动框架,特别是使用SVM,适用于实时城市固体废物预测和排放量化.
• 该模型为废物管理中的战略决策提供了一个可扩展的解决方案.
• 未来的改进包括整合实时传感器数据和深度学习,以优化废物处理和碳减排.