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《昆明理工大学》 2008年
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城市生活垃圾规划管理智能决策支持系统

李劲  
【摘要】:城市生活垃圾治理是城市社会经济发展总体规划中的一项重要内容,对垃圾进行科学的治理,对于保护城市环境,促进区域社会经济的可持续发展有着十分重要的作用。但目前,在实际管理过程中,主观随意性太强,缺乏一定的科学决策,片面追求形式而忽视质量,注重局部治理,而没有从全局出发,综合治理,从而使垃圾管理流于形式。另外,在管理的技术方法上,虽然计算机的应用已逐步代替了传统的手工方法,但管理中的决策过程仍以人工为主,且信息管理主要限于属性数据,而没有涉及到空间布局的决策过程。因此,本论文针对当前城市生活垃圾治理中存在的问题,以建立相应的辅助决策模型为核心,将其与人工智能技术、GIS技术相结合,建立城市生活垃圾规划管理智能决策系统,为科学合理、快速高效地规划管理城市生活垃圾提供技术支持。 智能决策系统(简称IDSS)是将人工智能技术引入到决策支持系统中形成的一种新型信息系统,主要解决半结构、非结构化的决策问题。本文对MSWIDSS (Municipal Solid Waste Intelligence Decision Support System)的原理、模型、实现方法等关键技术作了探索性研究,提出了“城市生活垃圾规划管理智能决策方法”,并结合应用实际,突出研究了决策模型体系的组织和模型库系统的构建、智能模型与可视化模型的建立及其实现方法。 首先,本文在查阅大量国内外文献的基础上,对城市生活垃圾治理研究做了全面的综述。从城市生活垃圾治理业务的实际出发,定义了城市生活垃圾治理系统的概念及内涵。以城市生活垃圾治理可持续发展的角度,指出了对城市生活垃圾治理系统实施规划管理的必要性,并论述了其原理。在此基础上,进一步提出了城市生活垃圾规划管理的关键问题就是垃圾处理处置设施的定量与定位以及系统规划,由此构建了垃圾治理决策模型库的模型组织体系。针对昆明市的实际和特点,通过决策模型库、数据库以及专家知识库的协作进行多层次决策,首次设计并实现了一个较完善的昆明城市生活垃圾规划管理智能决策系统。 其次,从城市生活垃圾规划管理的实际应用角度出发,将传统的数学建模与人工智能建模技术相结合,通过垃圾处置设施选址的多准则专家决策支持模型、垃圾产生量及组分的网络预测模型的建立,阐明了如何应用智能模型解决城市生活垃圾治理系统中不确定的、非结构化以及难于精确数学建模的问题,使得常规应用系统具有了智能决策的功能。 第三,在传统BP网络算法基础上,引入最优化方法中的Levenberg-Marquardt算法,开发了基于LMBP算法(BP神经网络Levenberg-Marquardt算法)的城市生活垃圾网络预测模型,该模型性能稳定,收敛速度快。与当前常用的城市生活垃圾预测模型(如:灰色预测模型、人口增长法)相比,该模型预测精度最高。 第四,针对复杂的垃圾处置设施选址需要借助大量领域专家知识的特点,以垃圾焚烧厂选址为例,首次建立了“多属性加权评估决策准则表”。该表内容详细且客观,是将专家知识转换成系统的知识数据库,并结合数学规划模型、多属性加权法进行垃圾焚烧厂选址的基础。 第五,以昆明市为例,通过实地详细的调研,并结合昆明市的实际情况和垃圾治理现状,首次用规划管理决策模型对昆明市生活垃圾治理系统进行了较全面的优化,为昆明市政府决策者进行规划提供辅助决策依据。 第六,在决策模型构建的基础上,将其与GIS进行高效集成。以ARCGIS为基础平台,以VS.NET为开发工具,采用类库开发方式,实现了数据库管理、图形数据和基础数据的可视化查询、城市生活垃圾处理处置设施数量确定、城市生活垃圾处理处置设施空间定位、系统规划、图表输出等功能。系统由数据库、模型库及相应的管理系统和人机交互界面等部分构成,采用了模型驱动的运行方式,并通过较为完备的模型接口函数实现模型与数据之间的连接,系统界面友好,操作简单,灵活性强。 总之,根据MSWIDSS的功能、目标、技术要求、体系结构及设计原则,分别从决策模型组织体系、数据库系统、模型库系统、人工智能建模以及GIS组件技术等方面,阐述了MSWIDSS系统的实现机制。最后,设计并实现了面向城市生活垃圾的MSWIDSS应用系统。
【学位授予单位】:昆明理工大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:F299.23;TU993.3

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