第43卷第1期辽宁工业大学学报(自然科学版)Vol.43,No.12023年2月JournalofLiaoningUniversityofTechnology(NaturalScienceEdition)Feb.2023收稿日期：2022-06-22基金项目：安徽财经大学研究生创新项目（ACYC2021433）；安徽财经大学研究生教学研究课题（cxjhjyzda1803）；安徽省教育厅教研课题（2020jyxm0037，2020zyrc02，2020mooc005）作者简介：熊琳(1999-)，女，湖北随州人，硕士生。陈涛(1972-)，男，安徽太和人，副教授，硕士。DOI:10.15916/j.issn1674-3261.2023.01.014基于PSO-SVM的安徽省城市生活垃圾清运量预测模型研究熊琳，陈涛（安徽财经大学管理科学与工程学院，安徽蚌埠233030）摘要：城市生活垃圾清运量的可靠预测是垃圾精准管理的前提条件。首先通过主成分分析和相关性分析，确定了影响城市生活垃圾清运量的主要因素，在传统支持向量机(SVM)的基础上，引入粒子群算法(PSO)对SVM参数进行优化，构建了基于PSO-SVM的城市生活垃圾清运量预测模型，并对模型进行了评价分析。最后对安徽省城市生活垃圾数据为基础，确定了影响垃圾清运量的5个主导指标，运用PSO-SVM模型对清运量进行预测，结果表明，该模型比传统的线性回归模型预测精度更高，误差更小，适应性更强。关键词：粒子群算法；支持向量回归；城市生活垃圾清运量；机器学习中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：1674-3261(2023)01-0064-07ResearchonthePredictionModelofMunicipalSolidWasteCollectionandTransportationVolumeinAnhuiProvincebasedonPSO-SVMXIONGLin,CHENTao（SchoolofManagementScienceandEngineering,AnhuiUniversityofFinance&Economics,Bengbu233030,China）Abstract:Thereliablepredictionoftheamountofmunicipalsolidwaste(MSW)collectionandtransportationisaprerequisiteforaccuratewastemanagement.Firstly,throughprincipalcomponentanalysisandcorrelationanalysis,themainfactorsaffectingtheamountofMSWcollectionandtransportationaredetermined.Onthebasisoftraditionalsupportvectormachine(SVM),particleswarmoptimization(PSO)algorithmisintroducedtooptimizetheparametersofSVM,andapredictionmodelfortheamountofMSWcollectionandtransportationbasedonPSO-SVMisconstructed,andthemodelisevaluatedandanalyzed.Finally,basedonthedataofurbandomesticwasteinAnhuiProvince,fiveleadingindicatorsthataffecttheamountofMSWcollectionand...
