(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211023941.8 (22)申请日 2022.08.24 (66)本国优先权数据 202210661604.5 202 2.06.13 CN (71)申请人 哈尔滨工业大 学 地址 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西 大直街92号 (72)发明人 赵英　郭亮　刘东梅　潘奕霖　 (74)专利代理 机构 哈尔滨奥博专利代理事务所 (普通合伙) 23220 专利代理师 叶以方 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/26(2012.01) G06N 20/00(2019.01)G06K 9/62(2022.01) G06F 16/907(2019.01) (54)发明名称 地区产废量预测模型普适 性应用方法 (57)摘要 地区产废量预测模型普适性应用方法， 它涉 及一种产 废量预测模型普适性应用方法。 本发明 为了解决目前固废领域对于公开数据尚未能够 有效利用， 且有些地区固废管理较为落户， 固废 数据不完 备的问题。 本发 明的步骤为： 步骤一、 收 集各地区数据； 步骤二、 数据质量分析和预处理； 步骤三、 建立地区产废量预测模型； 步骤四、 构建 地区产废量预测模型库； 步骤五、 待预测地区与 模型库中城市的特征相似性检验； 步骤六、 预测 待预测地区产废量： 应用步骤五 中筛选的模型对 待预测地区进行产废量预测； 步骤七、 结果综合 评价和分析。 本发明属于环境保护领域。 权利要求书1页 说明书4页 附图1页 CN 115392566 A 2022.11.25 CN 115392566 A 1.地区产废量预测模型普适性应用方法， 其特征在于： 所述地区产废量预测模型普适 性应用方法是通过如下步骤实现的： 步骤一、 收集各地区数据； 步骤二、 数据质量分析和预处 理； 步骤三、 建立 地区产废量预测模型； 步骤四、 构建地区产废量预测模型库； 步骤五、 待预测地区与模型库中城市的特 征相似性检验； 步骤六、 预测待预测地区产废量： 应用步骤五中筛选的模型对待预测地区进行产废量 预测； 步骤七、 结果综合评价和分析。 2.根据权利要求1所述的地区产废量预测模型普适性应用方法， 其特征在于： 步骤一中 利用地区网络平台收集垃圾收运 量数据以及垃圾产生 量影响特 征数据。 3.根据权利要求1所述的地区产废量预测模型普适性应用方法， 其特征在于： 步骤二中 将收集到的数据进 行整理， 并进 行质量分析， 根据质量分析结果进 行数据的预 处理， 包括数 据的清洗、 异常值的去除、 数据离 散化、 语义 转换、 编码处 理。 4.根据权利要求1所述的地区产废量预测模型普适性应用方法， 其特征在于： 步骤三中 利用机器学习方法， 按照地区， 分别建立地区产废量预测模型； 建模的过程包括模型训练和 模型验证， 若模型验证满意， 则建模完成， 若不满意， 则需要回到步骤一或者步骤二重新收 集或者预处 理数据， 直到模型验证满意 为止。 5.根据权利要求1所述的地区产废量预测模型普适性应用方法， 其特征在于： 步骤四中 随着建立的地区产废量预测模型数量增多， 构建地区产废量预测模型库， 该模型库需要不 断的更新添加新的模型， 使得其较为完备， 为后续的模型适用性应用提供基础。 6.根据权利要求1所述的地区产废量预测模型普适性应用方法， 其特征在于： 步骤五中 当需要预测数据不完备地区的产废量时， 若待 预测地区的模型输入特征与模型库中已有地 区模型输入特征相似， 则模 型预测效果较好； 采用t检验或者F检验等方法， 检验两城市输入 特征是否相似， 若满足要求则被筛选， 作为待用模型， 若筛选出多个模型， 则可优选效果最 好的模型进行预测； 若不满足检验要求， 为了保证每次检索都能找到相似或趋于相 近的模 型， 因此降低检验要求， 直到找到 筛选模型为止 。 7.根据权利要求1所述的地区产废量预测模型普适性应用方法， 其特征在于： 步骤七中 对预测结果进 行评价和分析， 若模型相似性检验中， 检验要求较高， 则预测结果应该较为准 确； 若检验要求较低， 则预测结果的准确性需要 进一步分析， 结合 地区实际情况进行调整。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115392566 A 2地区产废量预测模型普适性应用方 法 技术领域 [0001]本发明涉及一种产废量预测模型普适 性应用方法， 属于环境保护领域。 背景技术 [0002] [0003]随着近年来数据的大量增长以及各地数据平台的发展成熟， 关于城市各项数据特 征都可以在线上平台方便地获取及调用， 不同领域之间的数据协调获取也变得更加方便。 从各类开放平台， 如各省份 或各城市的统计局获取的各维度数据对于各管理领域具有较大 的作用。 然而， 目前固废领域对于公开数据尚未能够有效利用， 且有 些地区固废管理较为落 户， 固废数据不完备(例如地区清运垃圾量未统计)， 因此这些地区无法建立产废模式预测 模型， 进而不能很好的对垃圾产生量的未来变化趋势进行判断， 这样进一步限制 了垃圾收 运、 垃圾处理等后续环节的规划。 因此本方法通过挖掘数据完备地区的产废模式， 从而服务 于尚未建立好固废管 理模式的城区管理决策人员， 为这些管理人员提供地区产废量和产废 模式的参 考， 根据预测的产废模式更好 规划固废处 理规模和措施。 发明内容 [0004]本发明为解决目前固废 领域对于公开数据尚未能够有效利用， 且有些地区固废管 理较为落户， 固废数据不完备的问题， 进 而提出地区产废量预测模型普适 性应用方法。 [0005]本发明为 解决上述问题采取的技 术方案是： 本发明的具体步骤如下： [0006]步骤一、 收集各地区数据； [0007]步骤二、 数据质量分析和预处 理； [0008]步骤三、 建立 地区产废量预测模型； [0009]步骤四、 构建地区产废量预测模型库； [0010]步骤五、 待预测地区与模型库中城市的特 征相似性检验； [0011]步骤六、 预测待预测地区产废量： 应用步骤五中筛选 的模型对待预测地区进行产 废量预测； [0012]步骤七、 结果综合评价和分析。 [0013]进一步的， 步骤一中利用地区网络平台收集垃圾收运量数据以及垃圾产生量影响 特征数据。 [0014]进一步的， 步骤二中将收集到的数据进行整理， 并进行质量分析， 根据质量分析结 果进行数据的预处 理， 包括数据的清洗、 异常值的去除、 数据离 散化、 语义 转换、 编码处 理。 [0015]进一步的， 步骤三中利用机器学习方法， 按照地区， 分别建立地区产废量预测模 型； 建模的过程包括模型训练和模型验证， 若模 型验证满意， 则建模完成， 若不满意， 则需要 回到步骤一或者 步骤二重新收集或者预处 理数据， 直到模型验证满意 为止。 [0016]进一步的， 步骤四中随着建立的地区产废量预测模型数量增多， 构建地区产废量 预测模型库， 该模型库需要不断的更新添加新的模 型， 使得其较为完备， 为后续的模型适用说　明　书 1/4 页 3 CN 115392566 A 3