【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及面向我国污水资源化利用以及生活垃圾减量化、资源化的需求，提出一种基于机器学习xgboost方法来预测城市生活污水的产生量、城市生活垃圾产生量，从而为之后生活污水、生活垃圾资源化提供理论支持，属于市政工程、环境工程、数学建模与计算机技术交叉领域。
技术介绍
1、围绕高质量发展主题，对于污水以及生活垃圾减量化、再利用、资源化的需求更加迫切，这与低碳发展的目标是协同一致的。同时生活污水的处理以及生活垃圾管理规划与民生息息相关，引发了广泛的关注。但由于我国各个区域之间存在区域差异，如：生活污水和垃圾的处理技术与管理模式、消费模式、经济水平等，生活污水与生活垃圾的总量不清晰，为满足日后的生活污水以及生活垃圾的精细化管理、资源化利用，需要对生活污水以及生活垃圾进行时间和空间尺度上的细化。生活污水与生活垃圾产量预测的相关研究，已经证明生活污水与生活垃圾的产生与人口社会结构特征之间存在明显的关系。然而，相对于粗放的人口数量统计，考虑年龄结构可以更加清晰的解释经济、科技、文化教育等方面造成的影响，因此提出本专利技术。
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【技术保护点】
1.基于人群年龄解析的生活污水与生活垃圾产率协同预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于人群年龄解析的生活污水与生活垃圾产率协同预测方法，其特征在于，步骤S1获取2000-2020年人口数据的过程为：
3.根据权利要求1所述基于人群年龄解析的生活污水与生活垃圾产率协同预测方法，其特征在于，步骤S3中两个机器学习模型获取过程为：
4.根据权利要求1所述基于人群年龄解析的生活污水与生活垃圾产率协同预测方法，其特征在于，步骤S4根据2021-2040年每年各年龄组的人口数量的预测过程为：
【技术特征摘要】
1.基于人群年龄解析的生活污水与生活垃圾产率协同预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于人群年龄解析的生活污水与生活垃圾产率协同预测方法，其特征在于，步骤s1获取2000-2020年人口数据的过程为：
3.根据权利要求1所...
【专利技术属性】
技术研发人员：李俐频，尚炫龙，田禹，赵天瑞，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学人工智能研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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