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Estimation of municipal waste generation of Turkey using socio-economic indicators by Bayesian optimization tuned Gaussian process regression
Waste Management & Research ( IF 3.9 ) Pub Date : 2020-03-03 , DOI: 10.1177/0734242x20906877
Zeynep Ceylan 1
Affiliation  

Accurate estimation of municipal solid waste (MSW) generation has become a crucial task in decision-making processes for the MSW planning and management systems. In this study, the Gaussian process regression (GPR) model tuned by Bayesian optimization was used to forecast the MSW generation of Turkey. The Bayesian optimization method, which can efficiently optimize the hyperparameters of kernel functions in the machine learning algorithms, was applied to reduce the computation redundancy and enhance the estimation performance of the models. Four socio-economic indicators such as population, gross domestic product per capita, inflation rate, and the unemployment rate were used as input variables. The performance of the Bayesian GPR (BGPR) model was compared with the multiple linear regression (MLR) and Bayesian support vector regression (BSVR) models. Different performance measures such as mean absolute deviation (MAD), root mean square error (RMSE), and coefficient of determination (R2) values were used to evaluate the performance of the models. The exponential-GPR model tuned by Bayesian optimization showed superior performance with minimum MAD (0.0182), RMSE (0.0203), and high R2 (0.9914) values in the training phase and minimum MAD (0.0342), RMSE (0.0463), and high R2 (0.9841) values in the testing phase. The results of this study can help decision-makers to be aware of social-economic factors associated with waste management and ensure optimal usage of their resources in future planning.

中文翻译:

使用贝叶斯优化调整高斯过程回归的社会经济指标估计土耳其城市垃圾的产生

准确估计城市固体废物 (MSW) 的产生已成为 MSW 规划和管理系统决策过程中的一项关键任务。在本研究中,通过贝叶斯优化调整的高斯过程回归 (GPR) 模型用于预测土耳其的 MSW 生成。贝叶斯优化方法可以有效地优化机器学习算法中核函数的超参数,减少计算冗余,提高模型的估计性能。使用人口、人均国内生产总值、通货膨胀率和失业率等四个社会经济指标作为输入变量。将贝叶斯 GPR (BGPR) 模型的性能与多元线性回归 (MLR) 和贝叶斯支持向量回归 (BSVR) 模型进行了比较。不同的性能指标,例如平均绝对偏差 (MAD)、均方根误差 (RMSE) 和决定系数 (R2) 值用于评估模型的性能。通过贝叶斯优化调整的指数探地雷达模型表现出优异的性能,在训练阶段具有最小 MAD (0.0182)、RMSE (0.0203) 和高 R2 (0.9914) 值以及最小 MAD (0.0342)、RMSE (0.0463) 和高 R2 (0.9841) 值在测试阶段。这项研究的结果可以帮助决策者了解与废物管理相关的社会经济因素,并确保在未来的规划中优化利用其资源。不同的性能指标,例如平均绝对偏差 (MAD)、均方根误差 (RMSE) 和决定系数 (R2) 值用于评估模型的性能。通过贝叶斯优化调整的指数探地雷达模型表现出优异的性能,在训练阶段具有最小 MAD (0.0182)、RMSE (0.0203) 和高 R2 (0.9914) 值以及最小 MAD (0.0342)、RMSE (0.0463) 和高 R2 (0.9841) 值在测试阶段。这项研究的结果可以帮助决策者了解与废物管理相关的社会经济因素,并确保在未来的规划中优化利用其资源。不同的性能指标,例如平均绝对偏差 (MAD)、均方根误差 (RMSE) 和决定系数 (R2) 值用于评估模型的性能。通过贝叶斯优化调整的指数探地雷达模型表现出优异的性能,在训练阶段具有最小 MAD (0.0182)、RMSE (0.0203) 和高 R2 (0.9914) 值以及最小 MAD (0.0342)、RMSE (0.0463) 和高 R2 (0.9841) 值在测试阶段。这项研究的结果可以帮助决策者了解与废物管理相关的社会经济因素,并确保在未来的规划中优化利用其资源。通过贝叶斯优化调整的指数探地雷达模型表现出优异的性能,在训练阶段具有最小 MAD (0.0182)、RMSE (0.0203) 和高 R2 (0.9914) 值以及最小 MAD (0.0342)、RMSE (0.0463) 和高 R2 (0.9841) 值在测试阶段。这项研究的结果可以帮助决策者了解与废物管理相关的社会经济因素,并确保在未来的规划中优化利用其资源。通过贝叶斯优化调整的指数探地雷达模型表现出优异的性能,在训练阶段具有最小 MAD (0.0182)、RMSE (0.0203) 和高 R2 (0.9914) 值以及最小 MAD (0.0342)、RMSE (0.0463) 和高 R2 (0.9841) 值在测试阶段。这项研究的结果可以帮助决策者了解与废物管理相关的社会经济因素,并确保在未来的规划中优化利用其资源。
更新日期:2020-03-03
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