摘要：成都市是我國新一線城市，近年來，隨著社會經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，垃圾產(chǎn)生量大幅度增加。優(yōu)化垃圾回收路徑對于城市的可持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要。以成都市為例，結(jié)合垃圾分類回收現(xiàn)狀，運(yùn)用灰色模型及反向傳播（Back Propagation，BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測垃圾產(chǎn)生量，通過最小生成樹模型規(guī)劃最優(yōu)路徑，運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)提高運(yùn)輸周轉(zhuǎn)效率，實現(xiàn)零庫存。隨著垃圾回收路徑的優(yōu)化，成都市可以更好地實現(xiàn)資源利用和環(huán)境保護(hù)的雙重紅利。

關(guān)鍵詞：垃圾回收路徑優(yōu)化；經(jīng)濟(jì)性分析；灰色模型；反向傳播（Back Propagation，BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；最小生成樹

中圖分類號：X705 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1008-9500（2024）08-0-03

DOI：10.3969/j.issn.1008-9500.2024.08.051

Economic Analysis of Garbage Recycling Path Optimization

—Taking Chengdu City as an Example

ZHAO Kaifang， CHEN Qiuting， GUO Ruiman

（Chengdu Normal University， Chengdu 631130， China）

Abstract： Chengdu city is a new first tier city in China， in recent years， with the rapid development of the social economy， the amount of garbage generated has increased significantly. The optimization of garbage recycling paths is crucial for the sustainable development of cities. Taking Chengdu city as an example， combined with the current situation of garbage classification and recycling， the grey model and Back Propagation （BP） neural network model are used to predict the amount of garbage generated， and the minimum spanning tree model is used to plan the optimal path， and the Internet of Things technology is used to improve transportation turnover efficiency and achieve zero inventory. With the optimization of the garbage recycling path， Chengdu city can better achieve the dual dividends of resource utilization and environmental protection.

Keywords： optimization of garbage recycling path; economic analysis; grey model; Back Propagation （BP） neural network model; minimum spanning tree

新時代，推進(jìn)人與自然和諧共生是生態(tài)文明建設(shè)的客觀要求，也是中國式現(xiàn)代化建設(shè)的精髓所在。隨著城市化進(jìn)程的加快，垃圾回收問題日益突出。垃圾回收是“無廢城市”建設(shè)中尤為關(guān)鍵的一環(huán)，目前國內(nèi)外垃圾回收路徑優(yōu)化的研究較少，研究視角大都是垃圾處理及垃圾分類。以成都市為例，首先使用灰色模型得到垃圾產(chǎn)生量的影響指標(biāo)，再利用反向傳播（Back Propagation，BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測區(qū)域垃圾產(chǎn)生量，最后通過最小生成樹模型優(yōu)化垃圾回收路徑，分析垃圾回收路徑優(yōu)化帶來的經(jīng)濟(jì)效益。

1 成都市垃圾產(chǎn)生量預(yù)測

近年來，成都市在經(jīng)濟(jì)、文化和科技等領(lǐng)域取得顯著進(jìn)步，同時生活垃圾產(chǎn)生量持續(xù)增長。為了更好地優(yōu)化垃圾回收路徑，有必要預(yù)測城市垃圾產(chǎn)生量[1]。城市垃圾產(chǎn)生量預(yù)測既可以使用多元回歸模型[2]，又可以使用灰色模型[3]，GM（1，1）模型是應(yīng)用最廣的灰色模型。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)合灰色模型，能夠直觀地預(yù)測城市垃圾產(chǎn)生量。成都市垃圾產(chǎn)生量的預(yù)測選擇灰色模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。城市垃圾產(chǎn)生量主要與城市常住人口、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、居民收入與消費(fèi)結(jié)構(gòu)等因素有關(guān)。選取較具代表性的因素進(jìn)行研究，統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。首先利用GM（1，1）模型對統(tǒng)計因素進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)度分析，然后對以上指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測，結(jié)果如表2所示。將預(yù)測數(shù)據(jù)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入層數(shù)據(jù)，輸出為2024年及2028年的垃圾產(chǎn)生量數(shù)據(jù)。通過表1數(shù)據(jù)對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，提高預(yù)測精度[4]，再導(dǎo)入表2數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。預(yù)測結(jié)果顯示，2025年與2028年成都市垃圾產(chǎn)生量分別為769萬t和923萬t。

目前，成都市生活垃圾采用混合收集運(yùn)輸模式，收運(yùn)過程可簡化為垃圾桶→垃圾中轉(zhuǎn)站→垃圾處理廠。根據(jù)當(dāng)?shù)厣罾幚砬闆r，經(jīng)核算，年垃圾收運(yùn)成本約為27 037.2萬元，年垃圾處理成本約為68 041.2萬元，前者在后者中的占比偏高。收運(yùn)人工、運(yùn)輸距離及轉(zhuǎn)運(yùn)次數(shù)是垃圾收運(yùn)成本的主要影響因素。因此，有必要合理規(guī)劃，縮短收運(yùn)距離，減少轉(zhuǎn)運(yùn)次數(shù)，降低垃圾收運(yùn)成本和總處理成本，提高經(jīng)濟(jì)效益。

2 成都市垃圾回收路徑優(yōu)化

2.1 用最小生成樹尋找最優(yōu)路徑

最小生成樹是一種圖論算法，用于尋找一個無向圖中的一棵包含所有頂點的樹，該樹所有邊的權(quán)值之和最小。最小生成樹在解決城市規(guī)劃問題時具有重要的應(yīng)用價值，通過貪婪算法進(jìn)行求解，貪婪算法是最接近人類日常思維的一種問題求解方式。最小生成樹可以探索符合實際且經(jīng)濟(jì)效益最高的垃圾回收路線。最小生成樹模型屬于指派模型的一種，需要確定出發(fā)地。垃圾桶數(shù)量龐大且難以測算，因此未將垃圾產(chǎn)生地設(shè)為出發(fā)地，而是將垃圾回收站或存放站設(shè)為出發(fā)地，目的地為垃圾處理廠，轉(zhuǎn)運(yùn)點的凈流量為0，沒有弧的容量限制，目標(biāo)是到目的地的總距離最短，總成本最低。以成都市溫江區(qū)為例，采用AutoCAD軟件將該區(qū)垃圾處理站的分布簡化為點線圖，開展最小生成樹模型規(guī)劃。

2.2 最小生成樹模型求解

求解最小生成樹問題的貪婪算法有很多種，這里使用Kruskal算法計算[5]。考慮收運(yùn)距離及垃圾產(chǎn)生量與運(yùn)輸量，通過處理參數(shù)對收運(yùn)成本進(jìn)行測算。為便于規(guī)劃，測算均取整到個位。規(guī)劃后，運(yùn)輸車輛能夠以最低成本實現(xiàn)垃圾收運(yùn)。綜合成都市溫江區(qū)各站點的收運(yùn)距離、轉(zhuǎn)運(yùn)人工等因素，以前端收集-小型轉(zhuǎn)運(yùn)站-大型轉(zhuǎn)運(yùn)站-生活垃圾處理廠的模式為例，運(yùn)輸車負(fù)載質(zhì)量1 t的成本參數(shù)設(shè)為1，其他參數(shù)相應(yīng)進(jìn)行處理，得到垃圾收運(yùn)成本測算結(jié)果，如表3所示，并用最小生成樹算法計算。最小生成樹模型計算過程如圖1所示。經(jīng)計算，可將轉(zhuǎn)運(yùn)次數(shù)由原來的14次縮減為8次，每次轉(zhuǎn)運(yùn)成本預(yù)算參數(shù)值從79縮減為37，每次轉(zhuǎn)運(yùn)成本參數(shù)縮減50%，為垃圾收運(yùn)成本帶來約5%的削減。

3 優(yōu)化垃圾回收路徑帶來的經(jīng)濟(jì)效益

優(yōu)化生活垃圾的回收處理，增加經(jīng)濟(jì)效益，是城市化進(jìn)程加快和人口增長背景下十分重要的研究課題。傳統(tǒng)垃圾回收路徑存在效率低、資源浪費(fèi)等問題，根據(jù)垃圾處理廠、垃圾中轉(zhuǎn)站的分布情況，利用貪婪算法重新規(guī)劃線路，優(yōu)化收運(yùn)車輛的路線及數(shù)量，降低物流成本，同時確保每個回收點都得到有效覆蓋，減少垃圾的二次污染和運(yùn)輸資源的浪費(fèi)。可縮減垃圾收運(yùn)成本，提高收運(yùn)效率，提升城市形象和居民生活質(zhì)量，為城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來正外部性效益，帶來更大的社會凈福利。

4 結(jié)論

生活垃圾種類多樣，收運(yùn)處理方式存在差異。經(jīng)灰色模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測，2024—2028年，成都市垃圾產(chǎn)生量呈持續(xù)增長的態(tài)勢。采用最小生成樹模型規(guī)劃更具經(jīng)濟(jì)效益的垃圾回收路徑，縮減中轉(zhuǎn)次數(shù)，同時借助物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等工具實現(xiàn)零庫存周轉(zhuǎn)，提高垃圾收運(yùn)效率?？傮w來看，優(yōu)化垃圾回收路徑能帶來經(jīng)濟(jì)效益，減少資源浪費(fèi)，創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，帶來經(jīng)濟(jì)與環(huán)境的雙重紅利。

參考文獻(xiàn)

1 于 濤，黃 濤，潘膺希，等.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和灰色關(guān)聯(lián)度組合模型的城市生活垃圾清運(yùn)量預(yù)測[J].安全與環(huán)境學(xué)報，2013（4）：94-97．

2 楊小妮，張凱軒，楊宏剛，等.西安市城市生活垃圾產(chǎn)生量的多元回歸及ARIMA模型預(yù)測[J].環(huán)境衛(wèi)生工程，2020（2）：37-41．

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5 張 敏，陳雅琪，葉安寧.經(jīng)濟(jì)距離、最小支撐樹與信息產(chǎn)業(yè)鏈分析[J].新疆師范大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2023（2）：27-36.