生活垃圾填埋场渗滤液产量预测研究的开题报告.docx

生活垃圾填埋场渗滤液产量预测研究的开题报告 摘要： 随着城市化进程的不断加快，生活垃圾的产生量也在不断增加。而生活垃圾经过处理后，会产生大量的渗滤液，对自然环境造成影响。因此，本文选择研究生活垃圾填埋场渗滤液产量预测问题。本文首先对生活垃圾填埋场渗滤液的产生机理进行了研究，然后选择支持向量机、随机森林、神经网络等常见的预测方法进行实验，最后通过实验结果评估各种方法的预测效果。 关键词：生活垃圾填埋场；渗滤液；支持向量机；随机森林；神经网络；预测 一、研究背景 随着我国城市化进程的不断加快，生活垃圾的产生量也在不断增加。生活垃圾是指日常生活中产生的可回收物、厨余垃圾、有害垃圾等，而这些垃圾经过处理后，会产生大量的渗滤液。生活垃圾填埋场渗滤液的产生机理是：填埋场中的生活垃圾在不断分解，同时受到降雨等自然因素的影响，产生的水分通过渗滤作用，渗入垃圾下面的填土中，并与垃圾中分解出来的有机物质和化学物质发生反应，形成有毒有害物质的混合液体 —— 渗滤液。 渗滤液是有毒有害的物质，对自然环境和人体健康造成影响。因此，对渗滤液进行合理的处理和控制是必要的。而对于渗滤液的处理和控制，又需要对其产量进行准确预测，以便制定相应的处理和控制措施。因此，本文选择研究生活垃圾填埋场渗滤液产量预测问题。 二、研究内容 本文主要研究生活垃圾填埋场渗滤液产量预测问题。具体地，本文将采用支持向量机、随机森林、神经网络等常见的预测方法，对生活垃圾填埋场渗滤液的产生量进行预测，最后通过实验结果评估各种方法的预测效果。 三、研究方法 本文将采用支持向量机、随机森林、神经网络等常见的预测方法，对生活垃圾填埋场渗滤液的产生量进行预测。对于支持向量机、随机森林等方法，本文将选取不同的核函数、决策树深度等超参数，进行试验，以获得最佳的预测效果。对于神经网络方法，本文将采用不同的神经网络结构，进行试验。 具体地，本文将按照以下步骤进行研究： 1. 对生活垃圾填埋场渗滤液的产生机理进行研究，分析影响渗滤液产生的因素。 2. 对于已有的渗滤液数据，按照时间序列将其分为训练集和测试集。 3. 分别采用支持向量机、随机森林、神经网络等方法对渗滤液产生量进行预测。 4. 通过实验结果评估各种方法的预测效果，选择最佳的预测方法。 四、研究意义 1. 对生活垃圾填埋场渗滤液产生量进行准确预测，有助于制定相应的处理和控制措施，降低渗滤液的对自然环境和人体健康的影响。 2. 生活垃圾的处理一直是人们关注的热点问题，在我国加强生态文明建设的背景下，本研究对城市化进程和环境保护具有积极的促进作用。 3. 本研究采用多种预测方法进行比较，可以为生活垃圾填埋场渗滤液的预测问题提供可靠的理论依据，并丰富相关领域的研究方法。 五、研究计划 本研究的时间安排如下： 2019.12 - 2020.03：对生活垃圾填埋场渗滤液的产生机理进行研究，建立产生量预测模型。 2020.04 - 2020.06：采用支持向量机、随机森林、神经网络等方法对生活垃圾填埋场渗滤液的产生量进行预测，并评估各种方法的预测效果。 2020.07 - 2020.08：撰写论文和报告，准备答辩。