垃圾填埋場滲濾液水質(zhì)水量預(yù)測模型的建立及應(yīng)用的開題報告

垃圾填埋場滲濾液水質(zhì)水量預(yù)測模型的建立及應(yīng)用的開題報告一、選題背景和意義隨著城市規(guī)模的擴大和生產(chǎn)活動的增加，垃圾的產(chǎn)生量也在逐年增加。垃圾的處理一般包括焚燒、填埋等方法，其中填埋是目前用得比較普遍的方法。但垃圾填埋場所產(chǎn)生的滲濾液和有機廢氣的排放卻是環(huán)境污染的主要來源之一，對周圍環(huán)境造成很大危害。因此，科學(xué)化地控制滲濾液的產(chǎn)生和排放成為了現(xiàn)階段處理垃圾的重要工作之一。水質(zhì)和水量是垃圾填埋場滲濾液研究最為關(guān)注的兩方面。建立預(yù)測模型能夠有效地預(yù)測滲濾液中的水質(zhì)和水量，幫助管理人員開展排放控制工作，保護(hù)周圍環(huán)境，降低環(huán)境污染的程度。二、研究現(xiàn)狀和分析垃圾填埋場滲濾液水質(zhì)和水量預(yù)測方面，國內(nèi)外已經(jīng)展開了大量的研究。例如，利用多元線性回歸、支持向量機、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型進(jìn)行預(yù)測。但是大部分模型存在著預(yù)測精度低、對數(shù)據(jù)量的限制等問題。因此需要建立一種能夠更加準(zhǔn)確地預(yù)測滲濾液水質(zhì)和水量的預(yù)測模型，提高填埋場滲濾液的處理效果，保護(hù)周圍環(huán)境和提高生態(tài)效益。三、研究內(nèi)容和方法1.建立基于統(tǒng)計學(xué)模型的預(yù)測模型：利用統(tǒng)計學(xué)方法建立滲濾液水質(zhì)和水量預(yù)測模型，包括多元線性回歸、主成分回歸等。2.建立基于機器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測模型：利用機器學(xué)習(xí)方法建立預(yù)測模型，包括支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。3.建立綜合預(yù)測模型：基于以上基本模型對預(yù)測模型進(jìn)行綜合，建立基于統(tǒng)計學(xué)和機器學(xué)習(xí)相結(jié)合的預(yù)測模型。4.模型驗證和應(yīng)用：通過實地數(shù)據(jù)的收集與分析對模型進(jìn)行驗證，并在應(yīng)用中對滲濾液水質(zhì)和水量進(jìn)行預(yù)測，給填埋場管理提供參考依據(jù)。四、研究預(yù)期成果通過建立預(yù)測模型，能夠更加準(zhǔn)確地預(yù)測填埋場滲濾液水質(zhì)和水量，提高填埋場滲濾液的處理效果，保護(hù)周圍環(huán)境，降低環(huán)境污染的程度，對垃圾處理方面的環(huán)保工作有著重要的現(xiàn)實意義。五、研究計劃及進(jìn)度安排本研究分為四個階段：文獻(xiàn)綜述、建模、模型驗證、應(yīng)用與總結(jié)。計劃于2021年9月開始，2022年6月完成。1.第一階段（2021年9月-2021年10月）：進(jìn)行文獻(xiàn)綜述和資料收集，了解現(xiàn)有滲濾液水質(zhì)和水量預(yù)測研究的最新進(jìn)展。2.第二階段（2021年11月-2022年1月）：基于已有數(shù)據(jù)建立基礎(chǔ)模型，包括多元線性回歸、主成分回歸等。3.第三階段（2022年2月-2022年4月）：繼續(xù)完善模型，引入新的機器學(xué)習(xí)算法，包括支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，并對模型進(jìn)行對比研究。4.第四階段（2022年5月-2022年6月）：使用實地數(shù)據(jù)驗證模型的預(yù)測精度，并應(yīng)用到實際填埋場中，為管理人員提供參考依據(jù)。六、參考文獻(xiàn)1.Hu,Y.,Li,R.,Wang,Y.,…Zhang,J.(2021).Evaluatingtheeffectsofoperationalfactorsonthequantityofleachategenerationinasemi-aerobiclandfill:Usingtheextremegradient-boostingtree(XGB)andsupportvectorregression(SVR)models.ScienceoftheTotalEnvironment,750,142316.2.Liu,K.,Liu,F.,Zhai,D.,…Li,W.(2021).Quantifyingthegenerationandcharacteristicsofleachatefromamunicipalsolidwastelandfillusingaback-propagationneuralnetworkmodelandarandomforestmodel.ScienceoftheTotalEnvironment,791,148368.3.Luo,X.,Bi,X.,Chen,B.,…Wang,C.(2020).Predictionofleachategenerationinmunicipalsolidwastelandfillsusingmultiplelinearregressionandsupportvectorregression:Acomparisonstudy.WasteManagement,108,152-159.4.Zhang,X.,Huang,X.,Li,X.,…Liu,W.(2020).Statisticalanalysisandpredictionoflandfillleachategene