伴随着经济的快速发展与城镇化进程的提速,人口快速向城市集聚,造成城市生活垃圾快速增长,天津市自从2012年后生活垃圾清运量以每年10%～15%的速度高速增长,清运的压力逐步增大,需要配套相应的垃圾处理设施。城市管理部门需要按照预估的城市生活垃圾清运量以规划生活垃圾处理设施,如果预测量过低,则可能导致处理设施不能消纳清运的生活垃圾,造成环境污染,降低居民的生活质量,同时也会加剧垃圾围城的风险;如果预测量过高,则可能导致设备闲置,浪费大量的资源。因此,准确的预测生活垃圾的清运量,对于城市管理部门合理规划垃圾处理设施,提升管理效率具有重要意义。首先,本文分析了天津市城市生活垃圾清运量情况,从无害化垃圾处理厂数量、无害化处理率、环卫工人数量等多个角度梳理并分析了天津市的生活垃圾无害化处理能力。通过阅读文献并结合天津市情况进行影响因素分析,最终选择了7种指标作为天津市城市生活垃圾清运量预测模型的输入指标。其次,基于目前城市生活垃圾清运量预测领域较少使用深度学习方法现状,本文选择了LSTM、GRU和ANN共3种不同类别的深度学习模型,每类模型构建4种不同的架构分别进行训练和检验,以验证每种模型的预测效果。通过不同类别的最优模型比对,实验结果表明LSTM模型的MAPE为9.27%,预测误差最小,因此本文选择了LSTM模型作为天津市城市生活垃圾清运量预测模型。此外,本文基于不同的情景预测了天津市的城市生活垃圾清运量,结果表明2023年将在341.96万吨～472.82万吨浮动。最后,本文从加强垃圾处理能力、推进垃圾分类、垃圾收储运输系统强化三大方面给出了生活垃圾管理优化策略,以供管理部门参考。