基于物聯(lián)網(wǎng)的東陽市農(nóng)村垃圾收運智能化系統(tǒng)研究

0 引言

隨著鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的深人實施，農(nóng)村人居環(huán)境治理已成為推進生態(tài)文明建設(shè)的重要抓手。農(nóng)村生活垃圾分類與資源化利用是改善農(nóng)村人居環(huán)境的關(guān)鍵舉措，但目前農(nóng)村垃圾治理仍面臨諸多挑戰(zhàn)。與城市相比，農(nóng)村地區(qū)垃圾產(chǎn)生點分散、收運體系不完善、基礎(chǔ)設(shè)施薄弱，同時，農(nóng)村居民環(huán)保意識相對滯后、分類習慣尚未形成，這些因素制約著農(nóng)村垃圾分類工作的深入開展。

當前，物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)的迅速發(fā)展為解決農(nóng)村垃圾分類管理難題提供了新思路。智能化收運系統(tǒng)可以實現(xiàn)垃圾分類投放的精準監(jiān)管、收運過程的高效調(diào)度及資源化處理的科學決策。農(nóng)村地區(qū)在網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施、居民認知水平、地理環(huán)境等方面具有特殊性，需要結(jié)合實際情況設(shè)計適應性的智能化解決方案。

研究立足于東陽市農(nóng)村垃圾分類收運管理實踐，探索構(gòu)建基于物聯(lián)網(wǎng)的智能化系統(tǒng)，旨在通過技術(shù)創(chuàng)新破解農(nóng)村垃圾分類治理難題。研究通過物聯(lián)網(wǎng)感知技術(shù)實現(xiàn)垃圾分類投放的實時監(jiān)測，利用邊緣計算提升數(shù)據(jù)處理效率，基于機器學習算法優(yōu)化收運決策，并創(chuàng)新性地引入行為經(jīng)濟學理論設(shè)計激勵機制，形成了一套完整的智能化管理方案。這不僅有助于提升農(nóng)村垃圾分類收運效率，也為推進農(nóng)村生態(tài)文明建設(shè)提供了科技支撐，對構(gòu)建農(nóng)村人居環(huán)境治理的長效機制具有重要的理論價值和實踐意義。

1基于物聯(lián)網(wǎng)的東陽市農(nóng)村垃圾分類收運系統(tǒng)設(shè)計

1.1 系統(tǒng)設(shè)計邏輯

1.1.1 總體架構(gòu)

在東陽市農(nóng)村垃圾分類收運系統(tǒng)的設(shè)計過程中，通過調(diào)研發(fā)現(xiàn)，東陽市農(nóng)村生活垃圾處理面臨的核心問題主要包括垃圾分類執(zhí)行效率低、收運管理不規(guī)范、監(jiān)管手段落后及居民參與度不高等[1]。因此，系統(tǒng)需要實現(xiàn)實時監(jiān)測垃圾分類情況、優(yōu)化收運路線、提供數(shù)據(jù)分析支持及建立居民激勵機制等核心功能。

基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)構(gòu)建的東陽市農(nóng)村垃圾分類收運系統(tǒng)采用分層架構(gòu)設(shè)計，從底層到頂層依次為網(wǎng)絡(luò)層、感知層、平臺層和應用層，如圖1所示。通過這種分層架構(gòu)設(shè)計，實現(xiàn)了從數(shù)據(jù)采集、傳輸、處理到應用的全流程智能化管理，為提升農(nóng)村垃圾分類收運效率提供了技術(shù)支撐[2]。

網(wǎng)絡(luò)層主要負責數(shù)據(jù)傳輸，采用5G、NB-IoT和LoRa等多種通信技術(shù)，確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定性和可靠性。

感知層通過布置智能垃圾桶、視頻監(jiān)控設(shè)備、RFID讀寫器、GPS定位模塊和環(huán)境傳感器等物聯(lián)網(wǎng)終端，實現(xiàn)對垃圾分類投放、收運車輛位置和環(huán)境參數(shù)的實時監(jiān)測。

平臺層是系統(tǒng)的核心，包含數(shù)據(jù)處理平臺、分析決策平臺和智能調(diào)度平臺。數(shù)據(jù)處理平臺負責對采集的數(shù)據(jù)進行清洗、存儲和初步處理；分析決策平臺運用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對垃圾分類效果、收運效率等關(guān)鍵指標進行分析評估；智能調(diào)度平臺則基于分析結(jié)果，實現(xiàn)收運路線優(yōu)化和人員調(diào)度。統(tǒng)一數(shù)據(jù)中心為各個平臺提供數(shù)據(jù)支撐，確保數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理和共享。

應用層面向不同用戶群體提供垃圾分類管理、收運調(diào)度管理和數(shù)據(jù)可視化等功能[3]。垃圾分類管理模塊實現(xiàn)對分類投放的監(jiān)督和指導；收運調(diào)度管理模塊支持對收運人員和車輛的智能調(diào)度；數(shù)據(jù)可視化模塊則通過直觀的界面展示系統(tǒng)運行狀況和各類統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

1.1.2 運行流程

東陽市農(nóng)村垃圾分類收運系統(tǒng)的運行流程始于居民垃圾分類投放環(huán)節(jié)。居民通過RFID身份識別卡進行身份驗證后，將分類垃圾投放至智能垃圾桶4。智能垃圾桶裝載的重量傳感器、紅外傳感器和圖像識別模塊實時采集垃圾投放數(shù)據(jù)，包括垃圾類別、重量和投放時間等信息。這些數(shù)據(jù)通過NB-IoT或LoRa網(wǎng)絡(luò)實時傳輸至數(shù)據(jù)處理平臺。

數(shù)據(jù)處理平臺對采集的原始數(shù)據(jù)進行預處理，包括數(shù)據(jù)清洗、標準化和結(jié)構(gòu)化存儲。經(jīng)過處理的數(shù)據(jù)被輸入分析決策平臺，該平臺運用機器學習算法對垃圾分類準確率、垃圾產(chǎn)生量和填充率等指標進行分析[5]?；诜治鼋Y(jié)果，智能調(diào)度平臺通過啟發(fā)式算法生成最優(yōu)收運路線，并結(jié)合車輛GPS定位信息和道路實時狀況，動態(tài)調(diào)整收運計劃。

在收運執(zhí)行環(huán)節(jié)，系統(tǒng)通過移動終端向收運人員推送任務(wù)信息和最優(yōu)路線導航。收運車輛配備的RFID讀寫器在收運作業(yè)時自動記錄作業(yè)時間和處理量，環(huán)境傳感器實時監(jiān)測車廂內(nèi)部溫度、濕度等參數(shù)。這些作業(yè)數(shù)據(jù)通過5G網(wǎng)絡(luò)回傳至平臺，用于作業(yè)監(jiān)管和效率評估。

此外，系統(tǒng)還建立了閉環(huán)的數(shù)據(jù)反饋機制。通過對收運數(shù)據(jù)的累積分析，系統(tǒng)持續(xù)優(yōu)化垃圾分類投放點布局和收運路線規(guī)劃。同時，基于居民的分類投放記錄，系統(tǒng)自動計算積分獎勵，通過行為激勵模塊推送至居民端應用，形成正向的行為引導機制（圖2）。

1.2 系統(tǒng)功能模塊

1.2.1 數(shù)據(jù)采集模塊

數(shù)據(jù)采集模塊采用分布式多源傳感網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)（DistributedMulti-sourceSensorNetwork，DMSN），如圖3所示。在感知層，系統(tǒng)部署了基于STM32F4系列微控制器的智能垃圾桶終端，集成高精度稱重傳感器陣列和邊緣計算單元，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時采集和預處理[7]。垃圾填充率的計算采用改進的體積估算算法，其數(shù)學模型見式（1）。

式中： F（t） 為 t 時刻的填充率， 為第 i 個分區(qū)的實測體積， 為權(quán)重系數(shù)（考慮垃圾壓縮率）， 為容器總體積。系統(tǒng)通過超聲波傳感器陣列獲取多點距離數(shù)據(jù)，結(jié)合卡爾曼濾波算法消除測量噪聲，實現(xiàn) ±2cm 的測量精度。

邊緣處理層采用基于FPGA的可重構(gòu)計算架構(gòu)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時處理和特征提取。關(guān)鍵的數(shù)據(jù)預處理算法包括信息降噪處理和數(shù)據(jù)融合算法[8]。信號降噪處理采用小波變換結(jié)合自適應閾值法進行信號降噪，其中，小波系數(shù)的閾值計算公式見式（2）。

式中： σ 為噪聲標準差， N 為采樣點數(shù)。

數(shù)據(jù)融合算法采用改進的D-S證據(jù)理論進行多源數(shù)據(jù)融合，融合準確度達到 97.8% 。系統(tǒng)將不同傳感器數(shù)據(jù)通過時間戳對齊后，采用分層融合策略，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的一致性處理。

傳輸層基于優(yōu)先級的自適應傳輸策略，實時計算數(shù)據(jù)的時效性指數(shù) ，見式（3）。

式中： T d 為數(shù)據(jù)時延， P r 為剩余電量， P m 為最大電量， α 和 β 為權(quán)重系數(shù)。系統(tǒng)根據(jù) 值動態(tài)選擇傳輸策略，當 時，啟動高優(yōu)先級傳輸模式。

1.2.2 數(shù)據(jù)分析模塊

數(shù)據(jù)分析模塊采用多層級機器學習分析框架，結(jié)合時序預測和空間聚類算法，實現(xiàn)對垃圾分類、收運效率和居民行為的深度分析。核心算法包括基于LSTM的時序預測模型、改進的K-means空間聚類算法和基于XGBoost的分類評估模型。

在垃圾產(chǎn)量預測方面，系統(tǒng)采用改進的LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其核心計算過程見式（4）。

式中： 為遺忘門向量， 為輸入門向量， 為單元狀態(tài)向量， 為上一時刻隱狀態(tài)， 為當前輸入，

W 和 分別為權(quán)重矩陣和偏置向量。

為優(yōu)化垃圾收運路徑，系統(tǒng)引入改進的空間聚類算法[9]。首先通過密度聚類確定垃圾投放熱點區(qū)域，聚類評估指標采用改進的輪廓系數(shù)計算，見式（5）。

式中： a（i） 為樣本 i 到同簇其他樣本的平均距離， b（i） 為樣本 i 到最近其他簇的平均距離。基于聚類結(jié)果，系統(tǒng)使用改進的蟻群算法優(yōu)化收運路徑，其核心啟發(fā)式函數(shù)見式（6）。

式中： 為路徑負載系數(shù)， 為節(jié)點間距離， 為信息素濃度 為路徑負載系數(shù)， 為權(quán)重系數(shù)。

在分類準確性評估方面，系統(tǒng)采用基于XG-Boost的多分類模型，其目標函數(shù)定義為式（7）。

式中： L 為損失函數(shù)， 為正則項 為基學習器。系統(tǒng)通過分析圖像特征、重量數(shù)據(jù)和投放行為特征，建立了垃圾分類準確性的評估模型。

該模塊通過多維度數(shù)據(jù)分析，顯著提升了垃圾分類的精準度和收運效率，為東陽市農(nóng)村垃圾分類收運系統(tǒng)的智能化管理提供了有力的數(shù)據(jù)支撐。

1.2.3 行為激勵模塊

行為激勵模塊采用多維度評價與動態(tài)激勵相結(jié)合的機制，基于強化學習理論和行為經(jīng)濟學模型，構(gòu)建了自適應的居民行為引導體系[10]。該模塊通過實時評估居民垃圾分類行為，結(jié)合多agent博弈模型，動態(tài)調(diào)整激勵策略，實現(xiàn)精準化的行為引導（圖4）。

采用改進的 算法，構(gòu)建居民行為價值評估模型，其狀態(tài)價值函數(shù)定義為式（8）

式中： s t 為當前狀態(tài)， α 為學習率， γ 為折扣因子， 為即時獎勵。通過該模型，系統(tǒng)能夠?qū)用竦姆诸愋袨檫M行動態(tài)評估，準確計算行為價值。

在積分獎勵機制設(shè)計中，系統(tǒng)引入基于熵權(quán)法的多維度評價模型，其信息熵計算公式為見式（9）。

式中： 為第 j 個指標的第 i 個歸一化值， m 為樣本數(shù)， 為權(quán)重。該模型綜合考慮分類準確率、參與頻次和行為持續(xù)性等因素，實現(xiàn)科學的積分分配。

為優(yōu)化激勵策略的時效性，系統(tǒng)采用動態(tài)規(guī)劃算法計算最優(yōu)激勵閾值，見式（10）。

式中： 為即時效用函數(shù)， β 為時間折現(xiàn)因子， 為未來狀態(tài)價值。該算法能夠根據(jù)居民響應情況，自適應調(diào)整激勵力度。

2垃圾分類智能化管理的實施與成效

2.1 實施概況

東陽市農(nóng)村生活垃圾分類收運系統(tǒng)的智能化改造始于2014年，首期覆蓋16個鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道的348個行政村、1083個自然村。系統(tǒng)實現(xiàn)了對生活垃圾的全程智能化管理，其中，自然村垃圾分類覆蓋率達99.91% ，行政村智能終端設(shè)備安裝基本全覆蓋，自然村智能終端設(shè)備安裝117個，占自然村總數(shù)的33.6% 。

到2018年深化改革階段，行政村實現(xiàn)了智能設(shè)備全覆蓋，行政村終端安裝率提升至 96% ，重點區(qū)域示范點達到2個，非示范村生活垃圾分類覆蓋率進一步提升。在設(shè)備部署方面，16個鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道的1053個自然村配備了智能APP垃圾分類處理系統(tǒng)，覆蓋率達 97% ，累計產(chǎn)生 1463347 筆數(shù)據(jù)。其中，12個鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道的248個自然村開展試點工作，超過3000個服務(wù)站的基礎(chǔ)設(shè)施全部建成。

在智能化設(shè)施建設(shè)方面，系統(tǒng)采用“物聯(lián)網(wǎng) + 智能終端\"的技術(shù)路線，建成了包括智能垃圾桶、環(huán)境監(jiān)測設(shè)備、車載終端等在內(nèi)的物聯(lián)網(wǎng)感知設(shè)備網(wǎng)絡(luò)。同時建立了統(tǒng)一的數(shù)據(jù)中心平臺，實現(xiàn)了從數(shù)據(jù)采集、傳輸、處理到應用的全流程智能化管理。通過智能APP的推廣應用，系統(tǒng)實現(xiàn)了垃圾分類投放、收運調(diào)度、數(shù)據(jù)分析等功能的數(shù)字化升級，數(shù)據(jù)顯示居民參與度和分類準確率顯著提升，體現(xiàn)了智能化改造的顯著成效。

2.2 成效分析

東陽市農(nóng)村生活垃圾分類收運系統(tǒng)的智能化改造實施以來，在垃圾分類管理效率、資源化利用水平和居民參與度等方面取得顯著成效。數(shù)據(jù)分析平臺的監(jiān)測統(tǒng)計顯示，系統(tǒng)實現(xiàn)了多維度的優(yōu)化提升，數(shù)據(jù)結(jié)果如表1所示。

數(shù)據(jù)分析表明，東陽市農(nóng)村生活垃圾分類收運系統(tǒng)的智能化改造在4個維度均取得了顯著成效。在垃圾分類達標率方面，實施垃圾分類收運系統(tǒng)后提升至 95.7% ，垃圾收運效率提升 35.7% ，車輛運營成本降低 28.3% ；在資源化利用水平方面，可回收物回收率超過 80% ，有機垃圾資源化率達 85.3% ，無害化處理率提升至 99% ；在社會效益方面，居民日均參與率達 88.6% ，月均活躍用戶達10萬人次；在運營管理效能方面，問題處理響應時間縮短 65% ，監(jiān)管效率提升 43.8% 。這些數(shù)據(jù)充分證明系統(tǒng)通過智能化手段實現(xiàn)了垃圾分類工作的規(guī)范化、科學化和高效化，為農(nóng)村垃圾分類管理工作提供了可推廣的解決方案。

3結(jié)束語

農(nóng)村生活垃圾分類收運智能化系統(tǒng)在實際運行中面臨網(wǎng)絡(luò)覆蓋不均衡、設(shè)備可靠性有待提升、垃圾識別難度大、基層操作維護能力不足等挑戰(zhàn)。研究基于東陽市農(nóng)村垃圾分類收運智能化系統(tǒng)，通過多源數(shù)據(jù)融合、邊緣計算、機器學習等技術(shù)的綜合應用，在實踐中取得了顯著成效。系統(tǒng)創(chuàng)新性地解決了3個關(guān)鍵問題，一是通過分布式多源傳感網(wǎng)絡(luò)和邊緣計算架構(gòu)，有效克服了農(nóng)村地區(qū)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施薄弱的制約；二是利用改進的機器學習算法，提高了垃圾分類識別的準確性和收運路徑的優(yōu)化效率；三是基于強化學習理論構(gòu)建的自適應激勵機制，顯著提升了居民的參與度和分類準確率。這些創(chuàng)新為農(nóng)村垃圾分類收運管理的智能化轉(zhuǎn)型提供了可借鑒的技術(shù)路徑。

參考文獻：

[1]丁日熙，姚宏偉，王嘉琪，等.基于智能化技術(shù)改進農(nóng)村垃圾分類問題[J].農(nóng)機市場，2024（4）：63-65.

[2]艾玉.變鄰域模擬退火算法在農(nóng)村生活垃圾收運中的應用[J].計算機系統(tǒng)應用，2024，33（9）：192-200.

[3]毛長丹.基于RFID的智能垃圾分類回收系統(tǒng)設(shè)計[J].信息系統(tǒng)工程，2022（3）：96-99

[4]賈斯寧.一種用于農(nóng)村其他垃圾資源化處理的工藝探討[J].再生資源與循環(huán)經(jīng)濟，2024，17（2） ：37-40.

[5]李永濤，曾慶東，謝宗藝，等.農(nóng)村有機垃圾處理技術(shù)及方案探討[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)裝備，2023，44（5） ：64-67，76.

[6]王靜靜，于博洋，張贏月，等.吉林省農(nóng)村生活垃圾收運體系運行效率評價[J」.東北農(nóng)業(yè)科學，2024，49（1）：85-92.

[7]羅齊.農(nóng)村垃圾轉(zhuǎn)運站及垃圾收集點升級改造及管理策略[J].環(huán)境保護前沿，2023，13（4）：857-860.

[8]關(guān)文義，白恩碩，張瑾，等.基于AHP-FCE對農(nóng)村生活垃圾分類方案的優(yōu)化[J].安徽農(nóng)業(yè)科學，2024，52（22）：183-187.

[9]呂定基.基于“收集—轉(zhuǎn)運—處理”體系的農(nóng)村生活垃圾處理建設(shè)規(guī)劃[J.江西農(nóng)業(yè)，2024（20） ：56-58.

[10]樊彥瑞，李俊姣，張潤燕.河北省農(nóng)村居民對垃圾分類的認知、行為分析及對策研究[J].農(nóng)村實用技術(shù)，2023（10）：122-125.