基于长短期记忆网络的城市建筑垃圾产量预测
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1.上海交通建设总承包有限公司;2.河海大学港口海岸与近海工程学院

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中图分类号:

U294.1+3;TU993.3

基金项目:

国家自然科学基金面上项目(71974052);江苏省社会科学基金规划项目(18GLB013);教育部人文社会科学研究规划基金(18YJAZH092)。


LSTM-based forecasting for Urban Construction Waste Generation
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    摘要:

    准确地预测建筑垃圾产量对开展建筑垃圾资源化处理以及指导政府制定相关政策等具有重要意义。由于缺乏可靠的预测方法和历史数据,使得长期或短期规划内的建筑垃圾难以预测。为了有效解决建筑垃圾预测问题,从有限样本点的单变量时序数据出发,提出了一种基于3层长短期记忆(LSTM)网络的时间序列预测方法,涉及Dropout层与网络结构设计、网络训练与预测过程实现算法等。并以上海市建筑垃圾统计数据为例进行数值实验,通过与其他时间序列预测模型的实验对比,验证了LSTM预测模型在建筑垃圾产量预测的有效性和准确性。

    Abstract:

    Accurately predicting the amount of construction waste is of great significance for carrying out the recycling treatment of construction waste and guiding the government to formulate relevant policies. However, the lack of reliable forecasting methods and historical data makes it difficult to predict the construction waste in the long or short term planning. On the basis of the univariate time series data of limited sample points, this paper puts forward a short and long memory (LSTM) time series prediction method to effectively solve the problem of construction waste prediction, which involves network structure with Dropout layer and the algorithm of network training and prediction process. Taking Shanghai as a case city, compared with other time series prediction model, numerical experiments were conducted to verify the effectiveness and accuracy of the LSTM prediction model in the filed of predicting construction waste generation.

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  • 收稿日期:2020-01-21
  • 最后修改日期:2020-05-28
  • 录用日期:2020-06-24
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