【摘 要】
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如今随着城市化进程的加快,城市生活垃圾问题一直困扰着世界各国人民,而我国也已步入城市生活垃圾高产国的行列。因此,在我国践行可持续发展观的背景下,对城市生活垃圾进行相关的分析与研究是至关重要的,同时也能为政府相关单位制定垃圾政策提供科学依据。本文以重庆市为例,根据搜集到的数据,首先利用关联度分析和岭回归分析的方法来量化各因子对垃圾产量的影响程度大小,并进行变量筛选。同时比较了单变量的GM（1,1）模
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如今随着城市化进程的加快,城市生活垃圾问题一直困扰着世界各国人民,而我国也已步入城市生活垃圾高产国的行列。因此,在我国践行可持续发展观的背景下,对城市生活垃圾进行相关的分析与研究是至关重要的,同时也能为政府相关单位制定垃圾政策提供科学依据。本文以重庆市为例,根据搜集到的数据,首先利用关联度分析和岭回归分析的方法来量化各因子对垃圾产量的影响程度大小,并进行变量筛选。同时比较了单变量的GM（1,1）模型与优化的GM（1,1）模型的预测能力,从中选出了相对最优的单变量预测模型。接着基于筛选后的数据,选用了GM（1,N）和岭回归这两个多元预测模型来建模,并对这两个模型的拟合与预测结果进行了分析。此外,利用选出的最优GM（1,1）单变量模型和线性函数获取了未来六年影响因子的数据,并将其分别代入这两个多元模型中。最后,基于最优变权组合法计算了两模型的最优权重,从而将两个多元单一模型进行了组合,得到了2020-2025年重庆市城市生活垃圾产量的最终预测结果,据此提出了相关的政策建议,这对于城市未来的垃圾管理规划是具有重大意义的。
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