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电子固废回收全流程智能解析方法及系统技术方案

技术编号:32434982 阅读:86 留言:0更新日期:2022-02-24 19:07
本发明专利技术涉及一种电子固废回收全流程智能解析方法,包括获取电子固废产生量历史数据构建多元灰色模型,对多元灰色模型的预测值进行误差补偿,获得电子固废产生量预测值;基于预测值构建回收网点选址模型并对其进行求解,获得回收网点位置分布,根据回收网点位置分布构建分拣中心选址模型并对其进行求解,获得分拣中心位置分布;基于回收网点位置分布和分拣中心位置分布构建回收人员调度模型、回收车辆调度模型、长期供货模型及短期调货模型,分别对其进行求解,获得回收人员调度方案、回收车辆调度方案、长期供货方案及短期调货方案;对方案进行可视化处理。本发明专利技术针对电子固废回收全流程进行了智能解析,实现电子固废回收的信息化及智能化。化及智能化。化及智能化。

【技术实现步骤摘要】
电子固废回收全流程智能解析方法及系统


[0001]本专利技术涉及智能信息交互
,尤其是指一种电子固废回收全流程智能解析方法及系统。

技术介绍

[0002]联合国大学的报告指出中国是全球第一大电子固废产生国。据统计2019年中国电子固废报废量已达1013万吨,而回收量只有154.6万吨,回收率不足15.3%。由于废旧电子产品中含有大量的重金属及有毒物质,这些没有被回收的废旧电器电子产品不仅会造成环境的污染,同时也导致了资源的浪费。这一现状的原因是电子固废回收流程各环节间的信息交互不畅通甚至没有数字化,而且对已有的数据没有进行深度解析进一步导致回收流程效率低下。因此对废旧电器电子产品的回收全流程进行研究,针对各回收环节解析其数据,将有助于提升废旧电器电子产品的回收效果。
[0003]现在的电子固废回收进入互联网+回收模式,流程是消费者线上下单,回收人员上门回收到回收网点,回收网点送到分拣中心进行分拣,最后送到外拆解企业进行破拆。但是现有的电子固废回收流程各环节间的信息交互不畅通甚至没有数字化,而且对已有的数据没有进行深度解析,进一步导本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电子固废回收全流程智能解析方法,其特征在于,包括:S1:获取待预测地区的电子固废产生量以及影响固废产生量的历史数据,对所述历史数据进行归一化处理,利用归一化处理后的历史数据构建多元灰色模型,利用智能学习算法对多元灰色模型的预测值进行误差补偿,获得待预测地区的电子固废产生量预测值;S2:基于电子固废产生量预测值构建回收网点选址模型,利用智能算法对回收网点选址模型进行求解,获得回收网点位置分布,并根据所述回收网点位置分布构建分拣中心选址模型,利用智能算法对分拣中心选址模型进行求解,获得分拣中心位置分布;S3:基于所述回收网点位置分布构建回收人员调度模型,基于所述回收网点位置分布和所述分拣中心位置分布构建回收车辆调度模型,基于所述分拣中心位置分布构建长期供货模型及短期调货模型,利用智能算法分别对回收人员调度模型、回收车辆调度模型、长期供货模型及短期调货模型进行求解,获得回收人员调度方案、回收车辆调度方案、长期供货方案及短期调货方案;S4:对所述回收人员调度方案、回收车辆调度方案、长期供货方案及短期调货方案进行可视化处理。2.根据权利要求1所述的电子固废回收全流程智能解析方法,其特征在于:利用归一化处理后的历史数据构建多元灰色模型,利用智能学习算法对多元灰色模型的预测值进行误差补偿,获得待预测地区的电子固废产生量预测值的方法包括:S11:利用归一化处理后的历史数据构建多元灰色模型如下:其中,τ表示延迟时间,r表示历史时序数,t表示时序数;t=1,2,

r表示时序数,为X
i(0)
的一次累加结果,为Y
G(0)
的一次累加结果,Y
G(0)
为多元灰色模型的输出预测序列;a和u均为模型参数,a表示控制系数,u表示灰色作用量;S12:求解多元灰色模型的响应函数,所述响应函数的计算公式为:其中,rf表示待预测的时序数,S13:对所述响应函数中的卷积积分进行离散化处理,得到运算结果之后进行一阶累减,得到多元灰色模型的输出预测序列如下:Y
G(0)
(τ+t)=Y
G(1)
(τ+t)

Y
G(1)
(τ+t

1);S14:计算多元灰色模型的输出预测序列与实际的电子固废产生量之间的预测误差如下:σ
(0)
=Y
(0)

Y
G(0)
其中,Y
G(0)
={Y
G(0)
(τ+1),Y
G(0)
(τ+2),

,Y
G(0)
(τ+r)},
σ
(0)
={σ
(0)
(τ+1),σ
(0)
(τ+2),


(0)
(τ+r)};S15:利用智能学习方法对多元灰色模型的预测误差进行智能补偿,得到误差补偿序列;S16:将误差补偿序列与多元灰色模型的输出预测序列相加,得到最终的电子固废产生量预测结果如下:其中,表示最终的电子固废产生量智能预测结果,3.根据权利要求1所述的电子固废回收全流程智能解析方法,其特征在于:基于电子固废产生量预测值构建回收网点选址模型的方法包括:对所述电子固废产生量预测值进行归一化处理;基于归一化处理后的电子固废产生量预测值确定固废产生集中点;以最小化经济成本和最大化固废产生集中点覆盖率为目标构建回收网点选址模型。4.根据权利要求1所述的电子固废回收全流程智能解析方法,其特征在于:根据所述回收网点位置分布构建分拣中心选址模型的方法包括:将回收网点和分拣中心作为上层,拆解企业作为下层,基于上下两层的相互联系和制约构建分拣中心选址模型。5.根据权利要求1所述的电子固废回收全流程智能解析方法,其特征在于:基于所述回收网点位置分布构建回收人员调度模型的方法包括:将所述回收网点位置分布作为输入,回收人员调度方案作为输出构建回收人员调度模型。6.根据权利要求1所述的电子固废回收全流程智能解析方法,其特征在于:基于所述回收网点位置分布和所述分拣中心位置分布构建回收车辆调度模型包括:对所述回收网点位置分布和所述分拣中心位置分布进行归一化处理;将归一化处理后的回收网点位置分布和所述分拣...

【专利技术属性】
技术研发人员:栾小丽成程孙晓安刘飞
申请(专利权)人:江南大学
类型:发明
国别省市:

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