Deep learning-model forudsiger affaldsophobning og bestemmer, hvor ofte affald skal indsamles

Indledning:

Effektiv affaldshåndtering er afgørende for at opretholde rene og sunde samfund. At bestemme den optimale frekvens for affaldsindsamling er afgørende for at forhindre overløb af affald, reducere miljøpåvirkningen og optimere ressourceallokeringen. Traditionelle metoder til at bestemme indsamlingsplaner er afhængige af empiriske data og manuelle observationer, som kan være tidskrævende og unøjagtige. Dette papir præsenterer en dyb læringsmodel, der forudsiger affaldsophobning og bestemmer den optimale affaldsindsamlingsplan for et givet område.

Metode:

Dataindsamling:

Der indsamles historiske affaldsindsamlingsdata, herunder oplysninger om affaldstype, indsamlingsfrekvens og affaldsbeholderkapacitet. Disse data tjener som grundlaget for træning af deep learning-modellen.

Dataforbehandling:

De indsamlede data er forbehandlet for at håndtere manglende værdier, outliers og inkonsekvenser. Datanormalisering anvendes for at sikre, at alle funktioner er på samme skala.

Deep Learning Model:

En dyb læringsmodel, såsom et tilbagevendende neuralt netværk (RNN) eller et konvolutionelt neuralt netværk (CNN), anvendes til forudsigelse af affaldsophobning. Modellen tager historiske affaldsindsamlingsdata som input og forudsiger affaldsopsamlingstendensen for et bestemt sted over tid.

Træning og validering:

Deep learning-modellen trænes på de forbehandlede data. Forskellige træningsparametre er indstillet for at optimere modellens ydeevne. Et valideringssæt bruges til at evaluere modellens nøjagtighed og generalisering.

Forudsigelse af affaldsophobning:

Den trænede deep learning-model bruges til at forudsige affaldsophobning for forskellige lokationer og tidsperioder. Disse forudsigelser giver indsigt i affaldsopsamlingsmønstrene og hjælper med at bestemme den optimale affaldsindsamlingsfrekvens.

Generering af dynamisk indsamlingsplan:

Baseret på forudsigelserne om affaldsophobning udvikles en algoritme til at generere optimerede affaldsindsamlingsplaner. Algoritmen overvejer faktorer som affaldstype, containerkapacitet og forudsagte akkumuleringshastigheder for at bestemme den mest effektive indsamlingsfrekvens for hvert sted.

Resultater:

Modelpræstationsevaluering:

Den dybe læringsmodel demonstrerer høj nøjagtighed i forudsigelse af affaldsophobning, der overgår traditionelle metoder. Evalueringsmålinger såsom Mean Absolute Error (MAE) og Root Mean Squared Error (RMSE) bruges til at kvantificere modellens ydeevne.

Optimerede indsamlingsplaner:

De optimerede affaldsindsamlingsplaner genereret af algoritmen resulterer i betydelige omkostningsbesparelser og forbedret affaldshåndteringseffektivitet. Tidsplanerne er skræddersyet til specifikke steder og affaldstyper, hvilket sikrer, at affaldsbeholdere tømmes, før de når deres kapacitet, og minimerer affaldsoverløb.

Konklusion:

Den dybe læringsmodel, der præsenteres i dette papir, giver en nøjagtig og effektiv metode til forudsigelse af affaldsophobning og optimeret generering af affaldsindsamlingsplaner. Ved at udnytte historiske data og kraftfulde deep learning-teknikker tilbyder modellen betydelige forbedringer i forhold til traditionelle affaldshåndteringsmetoder. Modellens dynamiske karakter giver mulighed for løbende tilpasning baseret på skiftende affaldsmønstre, hvilket sikrer bæredygtig og omkostningseffektiv affaldshåndteringspraksis.