基于PSO-SVM的校園垃圾自動(dòng)清運(yùn)量預(yù)測(cè)方法分析

摘要：為提高垃圾清運(yùn)量預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性、規(guī)范校園垃圾管理，引進(jìn)粒子群優(yōu)化—支持向量機(jī)（Particle Swarm Optimization-Support Vector Machine，PSO-SVM）模型，開展自動(dòng)清運(yùn)量預(yù)測(cè)方法的設(shè)計(jì)研究。根據(jù)校園垃圾站的記錄內(nèi)容，采集每日垃圾清運(yùn)量數(shù)據(jù)、垃圾類型分布數(shù)據(jù)，通過設(shè)定閾值，進(jìn)行采樣數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理；引進(jìn)PSO-SVM，建立垃圾清運(yùn)量與時(shí)間、季節(jié)、學(xué)生人數(shù)等因素之間的復(fù)雜關(guān)系模型；將提取的特征輸入到完成訓(xùn)練的模型中，得到預(yù)測(cè)的垃圾清運(yùn)量，引進(jìn)校正因子，進(jìn)行預(yù)測(cè)值的校正。（剩余5315字）