10、印度城市市政固体垃圾产生量的预测与分析

印度城市垃圾预测与分析

印度城市市政固体垃圾产生量的预测与分析

1. 研究区域概况

印度古老城市古瓦哈蒂在印度东北部地区的行政管理和贸易中占据重要地位,它涵盖了阿萨姆邦坎鲁普都会区的很大一部分。古瓦哈蒂的地理扩张源于短期内的人口激增,其人口从1951年的43,615人增长到2011年的968,549人,城市平均人口密度达每平方公里4468人。目前,该市有60个市政选区,最近新增了纳伦吉选区,它也属于坎鲁普都会区。城市中心、老城区、商业区和新建住宅区的人口密度最大,这反映了城市密度的增加和土地使用的复杂性。

古瓦哈蒂仅占阿萨姆邦土地面积的1.94%,但在2020 - 2021年人均GDP达280,650卢比(约3700美元),是印度东北部经济最活跃的地区之一。据2019年中央污染控制委员会(CPCB)报告,该市每天约产生550吨垃圾。非政府组织与市政公司之间一系列未解决的冲突,导致垃圾上门收集出现异常。尽管古瓦哈蒂市政公司(GMC)多次努力改善垃圾管理状况,但垃圾收集和处理仍陷入混乱,急需合理规划。

此外,印度政府在2015年规划的智慧城市卡查尔(北纬24.7821°,东经92.8577°)和英帕尔(北纬24.8170°,东经93.9368°),根据2011年人口普查,人口分别约为1,736,391人和277,196人。随着城市化进程,这两个城市平均每天产生250 - 390吨固体废物,导致固体废弃物管理(SWM)系统不完善。若不妥善处理,大量垃圾将阻碍城市可持续发展并危害居民健康。

2. 材料与方法

本研究使用Python 3.8进行数据分析和预测模型的实现。编写Python脚本实现数据加载、预处理和集成的自动化。在i7 - 4790 CPU @ 3.60 G

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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