摘 要：隨著社會(huì)環(huán)境保護(hù)意識(shí)的提高和可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)的推進(jìn)，綠色供應(yīng)鏈管理（GSCM）變得越來(lái)越重要了。文章深入探討了人工智能（AI）技術(shù)在綠色供應(yīng)鏈廢棄物管理中的應(yīng)用，旨在優(yōu)化廢棄物回收流程、提升其分類效率及處理效果。通過(guò)構(gòu)建深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)融合的技術(shù)框架，研究人員實(shí)現(xiàn)了廢棄物管理的智能化升級(jí)，有效減少了廢棄物的產(chǎn)生，顯著提升了資源回收利用率，并切實(shí)減輕了環(huán)境負(fù)擔(dān)。并且通過(guò)案例研究，驗(yàn)證了所提模型的有效性，為企業(yè)提供了一種既經(jīng)濟(jì)又環(huán)保的廢棄物管理解決方案。

關(guān)鍵詞：人工智能；綠色供應(yīng)鏈；廢棄物管理；深度學(xué)習(xí)；資源回收

中圖分類號(hào)：F274；X322 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2025.06.028

Optimization Analysis of Waste Management in Green Supply Chains by Using Artificial Intelligence

ZHU Lihong

（Taiyuan City Vocational Technical College， Taiyuan 030000， China）

Abstract： Green Supply Chain Management （GSCM） has become increasingly important in the context of rising environmental awareness and the promotion of sustainable development goals. This paper delves into the innovative application of artificial intelligence （AI） within the realm of waste management in green supply chains， with the goal of optimizing the waste recycling process， improving its sorting efficiency and treatment effect. The researchers adopt a technology framework based on deep learning and machine learning to intelligently upgrade waste management， thereby reducing waste， improving resource recycling rates， and alleviating environmental burdens. Through case studies， the effectiveness of the proposed model is verified， offering enterprises an economical and environmentally friendly waste management solution.

Key words： artificial intelligence; green supply chain; waste management; deep learning; resource recycling

0" " 引" " 言

在全球范圍內(nèi)，廢物污染的嚴(yán)重性及危害已經(jīng)到了觸目驚心的地步，每年產(chǎn)生的城市固體廢物高達(dá)21億～23億噸，且廢物管理不善導(dǎo)致每年有數(shù)十萬(wàn)人死于相關(guān)疾病。此外，廢物污染不僅威脅人類健康和經(jīng)濟(jì)繁榮，還會(huì)加劇氣候變化、自然環(huán)境和生物多樣性的喪失。綠色供應(yīng)鏈作為連接生產(chǎn)、分配和消費(fèi)各環(huán)節(jié)的關(guān)鍵橋梁，其廢棄物管理效率直接影響著環(huán)境保護(hù)和資源再利用。例如，天能電池集團(tuán)股份有限公司通過(guò)綠色供應(yīng)鏈管理，實(shí)現(xiàn)了從物料采購(gòu)、加工、包裝、運(yùn)輸、使用到最終產(chǎn)品的資源回收再利用，從而達(dá)到了環(huán)保、節(jié)能、降碳的目的。人工智能技術(shù)，特別是深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，憑借其卓越的數(shù)據(jù)處理能力和模式識(shí)別精度，為廢棄物管理開(kāi)辟了新的優(yōu)化路徑。本文旨在展示AI技術(shù)如何助力綠色供應(yīng)鏈中的廢棄物管理，通過(guò)技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)廢棄物減量化、資源化和無(wú)害化。

1" " 數(shù)據(jù)收集與處理

1.1" " 數(shù)據(jù)收集

在綠色供應(yīng)鏈的廢棄物管理中，數(shù)據(jù)收集是關(guān)鍵的第一步。通過(guò)將物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設(shè)備部署于供應(yīng)鏈各個(gè)環(huán)節(jié)，可以實(shí)時(shí)收集有關(guān)廢棄物的多維度數(shù)據(jù)。這些IoT設(shè)備通常包括傳感器、掃描器和GPS設(shè)備，能夠監(jiān)測(cè)并記錄廢棄物的類型、重量、體積、地理位置以及時(shí)間戳等信息[1]。例如，一個(gè)典型的供應(yīng)鏈節(jié)點(diǎn)，如制造工廠，可能會(huì)通過(guò)重量傳感器來(lái)監(jiān)控廢物產(chǎn)出量，通過(guò)條碼掃描器識(shí)別廢物類型，并通過(guò)GPS設(shè)備記錄廢物轉(zhuǎn)移的地理位置。表1列出了在供應(yīng)鏈中通過(guò)IoT設(shè)備收集的主要數(shù)據(jù)類型及其采集方法。

收集到的這些數(shù)據(jù)將被傳輸至中央數(shù)據(jù)庫(kù)，以供后續(xù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理及深入分析。

1.2" " 數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理是確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和后續(xù)分析準(zhǔn)確性的關(guān)鍵步驟。在廢棄物管理領(lǐng)域，預(yù)處理包括去噪聲、處理缺失值、異常值檢測(cè)和歸一化等步驟。這些步驟對(duì)于準(zhǔn)備機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集尤為重要[2]。

去噪聲是數(shù)據(jù)預(yù)處理的首要步驟。在廢棄物管理數(shù)據(jù)中，噪聲可能來(lái)自設(shè)備故障、操作錯(cuò)誤或外部環(huán)境因素。例如，重量傳感器在受到臨時(shí)堆積物遮擋時(shí)，可能會(huì)誤記重量信息。為了去除這些噪聲，可以采用平滑技術(shù)，如滾動(dòng)平均或中值濾波器，來(lái)平滑時(shí)間序列數(shù)據(jù)。在實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)缺失是常見(jiàn)問(wèn)題。缺失數(shù)據(jù)有多種處理方法，如插值法、回歸分析法或利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)缺失值。對(duì)于廢棄物數(shù)據(jù)，如果某一傳感器數(shù)據(jù)缺失，可以使用相鄰時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)缺失值。異常值可能源于設(shè)備故障、數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤或某些非典型事件。在廢棄物管理中，異常值檢測(cè)對(duì)于確保數(shù)據(jù)集的一致性和可靠性至關(guān)重要。常用的異常值檢測(cè)方法包括統(tǒng)計(jì)測(cè)試（如Z-score或Grubbs' test）和基于聚類的方法。歸一化是指調(diào)整數(shù)據(jù)尺度，使其落在特定范圍（如0～1或-1～1），這對(duì)大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法至關(guān)重要?？梢詫?duì)重量和體積等連續(xù)變量進(jìn)行歸一化處理，以避免某些特征在模型訓(xùn)練過(guò)程中占據(jù)主導(dǎo)地位。

從技術(shù)層面來(lái)看，數(shù)據(jù)預(yù)處理可借助Python等編程語(yǔ)言得以實(shí)現(xiàn)，Pandas庫(kù)用于數(shù)據(jù)清洗，而歸一化和異常值處理則依賴于Scikit-learn庫(kù)。對(duì)于更復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理需求，TensorFlow或PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架為其提供了有力支持。通過(guò)這兩個(gè)階段的詳細(xì)論述，研究人員可以確保所收集的廢棄物管理數(shù)據(jù)的高質(zhì)量特性，為AI模型提供準(zhǔn)確可靠的訓(xùn)練基礎(chǔ)，進(jìn)而在綠色供應(yīng)鏈管理中實(shí)現(xiàn)高效的廢棄物處理和資源回收。

2" " 特征工程

在廢棄物管理的機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，特征工程發(fā)揮著提升模型性能的核心功能。它涉及從原始數(shù)據(jù)中精心提取關(guān)鍵特征，這些特征能夠助力機(jī)器學(xué)習(xí)算法更高效地捕捉預(yù)測(cè)規(guī)律。在廢棄物管理系統(tǒng)中，特征包括廢棄物的物理組成、化學(xué)屬性、分解周期、環(huán)境影響等，每種特征都對(duì)廢棄物的分類和處理預(yù)測(cè)起著至關(guān)重要的作用[3]。

例如，廢棄物的組成可以通過(guò)化學(xué)分析和物理測(cè)試確定，這些數(shù)據(jù)可以從廢棄物處理設(shè)施提供的詳細(xì)報(bào)告中獲得。通過(guò)分析這些報(bào)告，可以識(shí)別廢棄物中的主要成分，如塑料、金屬、有機(jī)物和非有機(jī)物等。此外，分解周期是通過(guò)實(shí)驗(yàn)室測(cè)試和長(zhǎng)期環(huán)境監(jiān)測(cè)獲得的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)揭示了如塑料袋需10～1 000年、塑料瓶需450年、廢紙2～6個(gè)星期等不同類型廢棄物在自然環(huán)境中分解所需的時(shí)間長(zhǎng)度。例如，塑料瓶可能需要450年才能完全分解，而報(bào)紙可能幾周內(nèi)就會(huì)分解。

借助機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，我們能從紛繁復(fù)雜的數(shù)據(jù)中提煉出關(guān)鍵特征，這些特征對(duì)于預(yù)測(cè)廢棄物的環(huán)境影響及確定最佳處理方式至關(guān)重要。為實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，研究人員會(huì)應(yīng)用各種特征選擇技術(shù)，如遞歸特征消除（RFE）、基于模型的特征選擇和自動(dòng)特征選擇算法，這些方法可以識(shí)別和選擇對(duì)模型性能貢獻(xiàn)最大的特征。

實(shí)施特征工程時(shí)，研究人員的首要任務(wù)是進(jìn)行數(shù)據(jù)集成，即將各類來(lái)源的廢棄物數(shù)據(jù)整合為一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集。隨后，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、去噪和歸一化處理，以準(zhǔn)備數(shù)據(jù)進(jìn)行特征工程。在特征提取階段，研究人員會(huì)運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，從預(yù)處理數(shù)據(jù)中挖掘并構(gòu)建特征，例如計(jì)算廢棄物的平均分解速度、污染潛力值及再利用潛力。最后，這些特征可以被用于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，如決策樹(shù)、隨機(jī)森林和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這些模型能夠基于輸入的廢棄物特征對(duì)其進(jìn)行有效的分類和預(yù)測(cè)。以下是一個(gè)關(guān)于如何通過(guò)特征工程提高廢棄物管理預(yù)測(cè)模型準(zhǔn)確性的示例。

研究人員收集了來(lái)自100個(gè)不同城市的廢棄物處理數(shù)據(jù)，包括每種廢棄物的化學(xué)成分、分解時(shí)間和產(chǎn)出量。這些數(shù)據(jù)首先經(jīng)由自動(dòng)化腳本的清洗與格式化處理，剔除了錯(cuò)誤及重復(fù)的記錄。接著，采用主成分分析（PCA）技術(shù)降低數(shù)據(jù)維度，從而凸顯出對(duì)廢棄物分解影響最為顯著的變量。接下來(lái)，應(yīng)用遞歸特征消除方法確定最有影響力的特征集，這些特征在訓(xùn)練隨機(jī)森林模型時(shí)被用于預(yù)測(cè)廢棄物的分類和處理優(yōu)先級(jí)。

通過(guò)這樣的特征工程，模型的分類準(zhǔn)確率從初始的70%提高到了90%，顯示了高質(zhì)量特征工程在優(yōu)化廢棄物管理決策中的重要性。這種方法不僅優(yōu)化了資源分配，還提高了廢棄物處理效率，減少了環(huán)境污染[4]。

特征工程不僅增強(qiáng)了模型預(yù)測(cè)能力，還為廢棄物管理策略的制定提供了科學(xué)依據(jù)，使得廢棄物處理更加系統(tǒng)化和自動(dòng)化了，顯著提高了廢棄物處理的效率和有效性。采用這些高級(jí)技術(shù)，不僅使廢棄物管理變得更加精確，還有助于環(huán)境保護(hù)和資源再利用。

3" " 模型訓(xùn)練

模型訓(xùn)練在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域是一個(gè)至關(guān)重要的步驟，它涉及基于所收集數(shù)據(jù)和精心設(shè)計(jì)的特征，使用復(fù)雜的算法來(lái)識(shí)別、分類廢棄物種類并預(yù)測(cè)其處理方式和路徑。深度學(xué)習(xí)模型，尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），基于其在圖像識(shí)別和序列數(shù)據(jù)處理方面的高效表現(xiàn)，成為了首選的工具[5]。

運(yùn)用自動(dòng)化工具從多個(gè)數(shù)據(jù)源（如城市廢棄物管理系統(tǒng)、環(huán)境監(jiān)控站點(diǎn)等）收集數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)涵蓋了廢棄物的物理形態(tài)、成分分析、產(chǎn)生地、收集時(shí)間等信息。例如，數(shù)據(jù)集可能包含飲料廢棄物的圖像、分解速率、重金屬含量等參數(shù)，如倫敦大學(xué)學(xué)院學(xué)生收集的飲料廢棄物分類數(shù)據(jù)集；或者包含垃圾袋、塑料瓶等廢棄物的圖像和標(biāo)注，如垃圾檢測(cè)數(shù)據(jù)集；甚至包括固體廢物產(chǎn)生量、綜合利用量等統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，如甘肅省固體廢物統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)集。通過(guò)預(yù)處理步驟對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、標(biāo)準(zhǔn)化處理和轉(zhuǎn)換，以適應(yīng)深度學(xué)習(xí)模型的輸入要求。

特征工程階段，采用如主成分分析（PCA）等技術(shù)進(jìn)行降維處理，或利用自動(dòng)編碼器從廢棄物圖像中提取核心特征。這樣的特征提取不僅能增強(qiáng)數(shù)據(jù)表現(xiàn)力，還能幫助模型聚焦于決策過(guò)程中最關(guān)鍵的信息。接下來(lái)，選取適合的模型架構(gòu)是關(guān)鍵步驟。對(duì)于圖像數(shù)據(jù)，CNN特別有效，因?yàn)樗鼈兛梢圆蹲綀D像中的局部關(guān)聯(lián)并通過(guò)層級(jí)結(jié)構(gòu)提取復(fù)雜圖案。對(duì)于時(shí)間序列數(shù)據(jù)，如廢棄物處理時(shí)間或環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，RNN或其變種如長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）被用捕捉數(shù)據(jù)的時(shí)間依賴性。

模型訓(xùn)練過(guò)程涉及設(shè)置適當(dāng)?shù)膿p失函數(shù)和優(yōu)化器。在分類任務(wù)中，交叉熵?fù)p失函數(shù)因其能夠量化模型預(yù)測(cè)與真實(shí)標(biāo)簽間的差異而被廣泛應(yīng)用。為實(shí)現(xiàn)損失函數(shù)最小化，我們采用諸如Adam或隨機(jī)梯度下降（SGD）等優(yōu)化器來(lái)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)重。在訓(xùn)練過(guò)程中，數(shù)據(jù)被分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，其中訓(xùn)練集用于學(xué)習(xí)模型參數(shù)，驗(yàn)證集用于調(diào)整超參數(shù)并防止模型過(guò)擬合。

將訓(xùn)練后的模型在測(cè)試集上評(píng)估，這個(gè)測(cè)試集之前未被模型見(jiàn)過(guò)，以確保評(píng)估的公正性和客觀性。衡量模型性能的主要指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)等。例如，在分類塑料和金屬?gòu)U棄物時(shí)，模型可以達(dá)到95%的準(zhǔn)確率，這充分展示了其對(duì)這些類別的卓越識(shí)別能力。

此外，深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練可能涉及復(fù)雜的計(jì)算流程，需要大量計(jì)算資源，通常在具有高性能GPU的計(jì)算平臺(tái)上進(jìn)行。模型一旦部署，便可以實(shí)時(shí)接收新的廢棄物數(shù)據(jù)，并進(jìn)行快速分類和處理路徑預(yù)測(cè)，極大地提高廢棄物管理系統(tǒng)的效率和響應(yīng)速度。通過(guò)以下公式可以計(jì)算交叉熵?fù)p失。

其中C是類別數(shù)，yi是真實(shí)標(biāo)簽的獨(dú)特編碼，pi是模型預(yù)測(cè)的概率。

這種方法論不僅為廢棄物管理領(lǐng)域理解并在應(yīng)用深度學(xué)習(xí)模型上提供了系統(tǒng)框架，還通過(guò)詳細(xì)的數(shù)據(jù)分析和模型評(píng)估過(guò)程，確保了模型的有效性和可靠性?？萍简?qū)動(dòng)的方法使廢棄物管理領(lǐng)域能夠更科學(xué)地處理城市廢棄物，實(shí)現(xiàn)其高效利用，為環(huán)境保護(hù)事業(yè)貢獻(xiàn)力量。

4" " 優(yōu)化算法應(yīng)用

在廢棄物管理流程中，優(yōu)化算法的應(yīng)用已成為提高效率、降低能耗和成本的重要手段。特別是遺傳算法和粒子群優(yōu)化（PSO）算法，因其在處理復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題方面的有效性而被廣泛使用。這些算法能夠優(yōu)化廢棄物的收集、運(yùn)輸和處理流程，實(shí)現(xiàn)資源配置和路徑規(guī)劃最佳化，進(jìn)而節(jié)約成本和能源[6]。

遺傳算法是一種高效的優(yōu)化搜索算法，它通過(guò)模擬自然選擇過(guò)程，利用選擇、交叉和變異操作生成解的新種群。例如，在廢水處理控制系統(tǒng)中，利用遺傳算法優(yōu)化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以顯著降低預(yù)測(cè)誤差，提高系統(tǒng)性能。粒子群優(yōu)化算法則是一種基于種群的優(yōu)化技術(shù)，通過(guò)模擬鳥(niǎo)群狩獵行為來(lái)更新個(gè)體的位置和速度，以尋找最優(yōu)解。這些算法可以應(yīng)用于路線規(guī)劃、車輛調(diào)度和處理設(shè)施的布局優(yōu)化。

首先，利用遺傳算法對(duì)廢棄物收集路線進(jìn)行優(yōu)化。設(shè)定初始種群為一組可能的收集路徑，每條路徑由一系列節(jié)點(diǎn)組成，節(jié)點(diǎn)表示廢棄物收集點(diǎn)。遺傳算法通過(guò)評(píng)估每條路徑的成本和時(shí)間效率，選擇最優(yōu)路徑進(jìn)入下一代。路徑的成本計(jì)算可以通過(guò)以下公式表示。

其中，di， i+1是從節(jié)點(diǎn)i到節(jié)點(diǎn)i+1的距離，c是單位距離成本，ti， i+1是相應(yīng)的時(shí)間，v是單位時(shí)間成本。

在物流運(yùn)輸?shù)膹?fù)雜場(chǎng)景中，粒子群優(yōu)化算法被巧妙地應(yīng)用于確定最優(yōu)車隊(duì)規(guī)模及每輛車的行駛軌跡。每個(gè)粒子都象征著一種獨(dú)特的車隊(duì)配置策略，涵蓋了車輛數(shù)量、行駛路徑及負(fù)載分配。該算法通過(guò)細(xì)致比較各粒子的總成本及耗時(shí)情況，不斷迭代更新粒子狀態(tài)，力求找到能夠最大程度削減運(yùn)輸成本并縮短時(shí)間的解決方案。

處理流程優(yōu)化涉及廢棄物處理設(shè)施的運(yùn)行參數(shù)調(diào)整，如溫度、壓力和處理時(shí)間等。遺傳算法可用于調(diào)整這些參數(shù)，以實(shí)現(xiàn)處理效率最大化和能耗最小化。例如，處理設(shè)施的能耗可以通過(guò)以下公式計(jì)算。

E=P×T

其中，P是設(shè)施運(yùn)行的平均功率，T是運(yùn)行時(shí)間。通過(guò)遺傳算法優(yōu)化這些參數(shù)，可以有效降低能源消耗和運(yùn)行成本。

表2顯示了使用遺傳算法和粒子群優(yōu)化算法廢棄物管理的一些優(yōu)化結(jié)果。包括了不同策略下的能耗、成本和時(shí)間等核心指標(biāo)，顯示了優(yōu)化前后的對(duì)比。

這種方法論在廢棄物管理中的應(yīng)用不僅顯著提高了操作效率，還有助于環(huán)境保護(hù)。通過(guò)智能優(yōu)化算法，能夠?qū)崿F(xiàn)資源的最大化利用和成本最小化，使得廢棄物管理過(guò)程更加經(jīng)濟(jì)、高效，同時(shí)也符合可持續(xù)發(fā)展的要求。

5" " 結(jié)" " 語(yǔ)

綜上所述，通過(guò)整合人工智能技術(shù)，本研究為綠色供應(yīng)鏈中的廢棄物管理提供了一種新的視角和方法。AI技術(shù)的運(yùn)用不僅顯著提升了廢棄物處理的效率與精確度，更推動(dòng)了資源的高效循環(huán)利用，有效減輕了環(huán)境壓力。隨著AI技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展和成熟，其在綠色供應(yīng)鏈管理中的作用將更加顯著，有望更廣泛實(shí)現(xiàn)環(huán)境和經(jīng)濟(jì)的雙贏。

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作者簡(jiǎn)介：朱莉紅（1994—），女，山西朔州人，太原城市職業(yè)技術(shù)學(xué)院，助教，碩士，研究方向：綠色供應(yīng)鏈、能源經(jīng)濟(jì)。

引文格式：朱莉紅．人工智能對(duì)綠色供應(yīng)鏈廢棄物管理的優(yōu)化分析[J]．物流科技，2025，48（6）：111-114.