一种基于二元线性回归预测模型的可变多工位称重系统和方法技术方案

本发明专利技术涉及垃圾分类、垃圾分拣领域，尤其涉及一种基于二元线性回归预测模型的可变多工位称重系统和方法。该基于二元线性回归预测模型的可变多工位称重方法，该称重方法方法中先验证预测垃圾的重量与用户投放次数x1，投放垃圾总重量x2之间的相关性后，然后构建二元线性回归方程将该垃圾种类的历史采集数据代入如下线性方程组即可求得参数该方案基于历史采集数据，确定二元线性回归分析预测法的模型和参数；然后把当天的新数据代入到确定的参数方程中可预测出当天每种垃圾种类的重量。该可变多工位称重方法，实现预测每天需要分拣每种垃圾种类的重量，从而可灵活匹配相应分拣工位数。从而可灵活匹配相应分拣工位数。从而可灵活匹配相应分拣工位数。

【技术实现步骤摘要】
一种基于二元线性回归预测模型的可变多工位称重系统和方法


[0001]本专利技术涉及垃圾分类、垃圾分拣领域，尤其涉及一种基于二元线性回归预测模型的可变多工位称重系统和方法。

技术介绍

[0002]城市垃圾处理是一个非常重要的问题，目前国内城市垃圾处理主要采用焚烧、填埋等传统方式，这些传统处理方式不仅效率低下，而且也会对自然环境甚至人类造成危害。城市生活垃圾主要包括金属、塑料、玻璃、纸类、织物等，其中大部分相对经济价值较高，可以回收再利用，因此可以对城市生活垃圾进行分类回收处理，减少垃圾的土地占用，减少污染，提高资源的利用率。
[0003]目前，可回收垃圾可通过遍布于城市各小区中的可回收垃圾箱进行回收，可回收垃圾箱可参考公告号为“CN216302206U”的在先专利附图10中所体现的方案。可回收垃圾箱通过吨包打包垃圾，需要运输到分拣中心进行分拣回收。但是在分拣流水线上，因每天的可回收垃圾中，不同类垃圾的量存在差异，如此难以准确安排每天的分拣工位人数，导致分拣人员分配不均衡，人效较低。

技术实现思路

[0004]为了解决上述问本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于二元线性回归预测模型的可变多工位称重方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1，确定待预测垃圾种类，构建该垃圾对应的二元线性回归分析预测法的回归方程为：式中：x1为用户投放次数，x2为投放垃圾总重量，为预测垃圾的重量；步骤2，将该垃圾种类的历史采集数据代入如下线性方程组即可求得参数具体是；具体是；具体是；步骤3，基于确定参数的二元线性方程将当天获取的数据代入公式中预测当天该类垃圾的重量；步骤4，重复上述步骤1
‑
3，确定每种垃圾预测量，安排每种垃圾对应的工位数；步骤5，对于当天回收的垃圾进行分拣，把分拣到的每类垃圾放入到工位称台装置内并自动称重，达到一定重量后系统提示操作员收集；步骤6，系统将获得重量、人员等数据上传到后台，并更新垃圾种类的历史采集数据。2.根据权利要求1所述的一种基于二元线性回归预测模型的可变多工位称重方法，其特征在于：其中步骤1包括如下步骤：步骤1.1，基于采集数据，检验与x1、x2之间的显著相关关系，以及x1、x2分别对的显著影响，确定与预测垃圾回收重量相关的自变量x1和x2；步骤1.2，构建二元线性回归分析预测法的回归方程为：3.根据权利要求2所述的一种基于二元线性回归预测模型的可变多工位称重方法，其特征在于：步骤1.1中：(1)通过F检验，检验与x1、x2之间的显著相关关系；其中，K为自变量和因变量总数，n为数据总数，S
R
为线性平方和，S
E
为剩余平方和，公式如下：如下：
4.根据权利要求2所述的一种基于二元线性回归预测模型的可变多工位称重方法，其特征在于：步骤1.1中：(2)通过t检验，检验x1、x2分别对的显著影响；对回归...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐克旭，王湧，黄正，余晓霞，李伟，
申请(专利权)人：浙江联运知慧科技有限公司，
类型：发明
国别省市：