期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于机器学习算法的城市生活垃圾修正主压缩指数预测模型
1
作者
楼杨帆
张振营
《浙江理工大学学报(自然科学版)》
2025年第1期88-95,共8页
为准确预测老垃圾填埋场竖向扩容设计中城市生活垃圾的修正主压缩指数,首先采集西安江村沟垃圾填埋场不同填埋龄期的垃圾试样,通过室内试验测定120组试样的基本土工参数和修正主压缩指数,并利用决策树、随机森林、人工神经网络和极端梯...
为准确预测老垃圾填埋场竖向扩容设计中城市生活垃圾的修正主压缩指数,首先采集西安江村沟垃圾填埋场不同填埋龄期的垃圾试样,通过室内试验测定120组试样的基本土工参数和修正主压缩指数,并利用决策树、随机森林、人工神经网络和极端梯度提升树这4种机器学习算法建立修正主压缩指数预测模型;其次收集国内外其他生活垃圾填埋场的试验数据,将其与24组试验数据组合,构建测试集;再次选取均方根误差、平均绝对误差以及判定系数作为评价指标,得到最佳预测效果的模型,并将该模型与文献预测模型的预测结果进行对比;最后采用SHAP(SHapley Additive exPlanations)值法对最佳预测效果的模型进行参数影响分析。结果表明:在4种机器学习算法中,人工神经网络的预测效果最佳,且具有更好的泛化能力;与文献预测模型相比,人工神经网络预测模型的预测效果更好;干重度对修正主压缩指数的影响程度最显著,且与修正主压缩指数呈负相关关系。该研究构建的预测模型,可以直接使用容易获取的基本土工参数来预测修正主压缩指数,不需要费时费力的压缩试验。研究结果可为老垃圾填埋场的竖向扩容设计提供参考依据。
展开更多
关键词
城市生活垃圾
基本土工参数
修正主压缩指数
机器学习
预测模型
SHAP值法
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于机器学习算法的城市生活垃圾修正主压缩指数预测模型
1
作者
楼杨帆
张振营
机构
浙江理工大学建筑工程学院
出处
《浙江理工大学学报(自然科学版)》
2025年第1期88-95,共8页
基金
国家自然科学基金项目(51978625,51678532)。
文摘
为准确预测老垃圾填埋场竖向扩容设计中城市生活垃圾的修正主压缩指数,首先采集西安江村沟垃圾填埋场不同填埋龄期的垃圾试样,通过室内试验测定120组试样的基本土工参数和修正主压缩指数,并利用决策树、随机森林、人工神经网络和极端梯度提升树这4种机器学习算法建立修正主压缩指数预测模型;其次收集国内外其他生活垃圾填埋场的试验数据,将其与24组试验数据组合,构建测试集;再次选取均方根误差、平均绝对误差以及判定系数作为评价指标,得到最佳预测效果的模型,并将该模型与文献预测模型的预测结果进行对比;最后采用SHAP(SHapley Additive exPlanations)值法对最佳预测效果的模型进行参数影响分析。结果表明:在4种机器学习算法中,人工神经网络的预测效果最佳,且具有更好的泛化能力;与文献预测模型相比,人工神经网络预测模型的预测效果更好;干重度对修正主压缩指数的影响程度最显著,且与修正主压缩指数呈负相关关系。该研究构建的预测模型,可以直接使用容易获取的基本土工参数来预测修正主压缩指数,不需要费时费力的压缩试验。研究结果可为老垃圾填埋场的竖向扩容设计提供参考依据。
关键词
城市生活垃圾
基本土工参数
修正主压缩指数
机器学习
预测模型
SHAP值法
Keywords
municipal solid waste
basic geotechnical parameters
modified primary compression index
machine learning
prediction model
SHAP value method
分类号
X799.3 [环境科学与工程—环境工程]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器学习算法的城市生活垃圾修正主压缩指数预测模型
楼杨帆
张振营
《浙江理工大学学报(自然科学版)》
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
