【摘 要】
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为研究中国建筑垃圾的产生情况，以东西部江苏省和四川省两个代表省份为例，构建模型对建筑垃圾产量进行分析和预测。本文运用建筑面积估算法计算出2000年至2020年的建筑垃圾产量，并采用Pearson相关性进行影响因素分析。在此基础上，建立GA-BP神经网络模型对不同地区的代表省份进行垃圾产量预测。研究结果显示，优化的GA-BP神经网络模型预测精度比BP神经网络更高。用此模型预测的江苏省和四川省2028
【基金项目】
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南通大学博士科研基金项目（2018-33）； 江苏省研究生科研与实践创新项目（KYCX20＿2832）；
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为研究中国建筑垃圾的产生情况，以东西部江苏省和四川省两个代表省份为例，构建模型对建筑垃圾产量进行分析和预测。本文运用建筑面积估算法计算出2000年至2020年的建筑垃圾产量，并采用Pearson相关性进行影响因素分析。在此基础上，建立GA-BP神经网络模型对不同地区的代表省份进行垃圾产量预测。研究结果显示，优化的GA-BP神经网络模型预测精度比BP神经网络更高。用此模型预测的江苏省和四川省2028年建筑垃圾产量分别为314.66百万吨和179.34百万吨。本研究结果有助于垃圾管理部门为东西部地区制定科学有效的建筑垃圾资源化管理策略。
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