人工智能對綠色供應鏈廢棄物管理的優化分析

摘 要：隨著社會環境保護意識的提高和可持續發展目標的推進，綠色供應鏈管理（GSCM）變得越來越重要了。文章深入探討了人工智能（AI）技術在綠色供應鏈廢棄物管理中的應用，旨在優化廢棄物回收流程、提升其分類效率及處理效果。通過構建深度學習與機器學習融合的技術框架，研究人員實現了廢棄物管理的智能化升級，有效減少了廢棄物的產生，顯著提升了資源回收利用率，并切實減輕了環境負擔。并且通過案例研究，驗證了所提模型的有效性，為企業提供了一種既經濟又環保的廢棄物管理解決方案。

關鍵詞：人工智能；綠色供應鏈；廢棄物管理；深度學習；資源回收

中圖分類號：F274；X322 文獻標志碼：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，廢物污染的嚴重性及危害已經到了觸目驚心的地步，每年產生的城市固體廢物高達21億～23億噸，且廢物管理不善導致每年有數十萬人死于相關疾病。此外，廢物污染不僅威脅人類健康和經濟繁榮，還會加劇氣候變化、自然環境和生物多樣性的喪失。綠色供應鏈作為連接生產、分配和消費各環節的關鍵橋梁，其廢棄物管理效率直接影響著環境保護和資源再利用。例如，天能電池集團股份有限公司通過綠色供應鏈管理，實現了從物料采購、加工、包裝、運輸、使用到最終產品的資源回收再利用，從而達到了環保、節能、降碳的目的。人工智能技術，特別是深度學習與機器學習技術，憑借其卓越的數據處理能力和模式識別精度，為廢棄物管理開辟了新的優化路徑。本文旨在展示AI技術如何助力綠色供應鏈中的廢棄物管理，通過技術手段實現廢棄物減量化、資源化和無害化。

1" " 數據收集與處理

1.1" " 數據收集

在綠色供應鏈的廢棄物管理中，數據收集是關鍵的第一步。通過將物聯網（IoT）設備部署于供應鏈各個環節，可以實時收集有關廢棄物的多維度數據。這些IoT設備通常包括傳感器、掃描器和GPS設備，能夠監測并記錄廢棄物的類型、重量、體積、地理位置以及時間戳等信息[1]。例如，一個典型的供應鏈節點，如制造工廠，可能會通過重量傳感器來監控廢物產出量，通過條碼掃描器識別廢物類型，并通過GPS設備記錄廢物轉移的地理位置。表1列出了在供應鏈中通過IoT設備收集的主要數據類型及其采集方法。

收集到的這些數據將被傳輸至中央數據庫，以供后續進行數據預處理及深入分析。

1.2" " 數據預處理

數據預處理是確保數據質量和后續分析準確性的關鍵步驟。在廢棄物管理領域，預處理包括去噪聲、處理缺失值、異常值檢測和歸一化等步驟。這些步驟對于準備機器學習和深度學習模型的訓練數據集尤為重要[2]。

去噪聲是數據預處理的首要步驟。在廢棄物管理數據中，噪聲可能來自設備故障、操作錯誤或外部環境因素。例如，重量傳感器在受到臨時堆積物遮擋時，可能會誤記重量信息。為了去除這些噪聲，可以采用平滑技術，如滾動平均或中值濾波器，來平滑時間序列數據。在實際應用中，數據缺失是常見問題。缺失數據有多種處理方法，如插值法、回歸分析法或利用機器學習算法預測缺失值。對于廢棄物數據，如果某一傳感器數據缺失，可以使用相鄰時間點的數據來估計缺失值。異常值可能源于設備故障、數據錄入錯誤或某些非典型事件。在廢棄物管理中，異常值檢測對于確保數據集的一致性和可靠性至關重要。常用的異常值檢測方法包括統計測試（如Z-score或Grubbs' test）和基于聚類的方法。歸一化是指調整數據尺度，使其落在特定范圍（如0～1或-1～1），這對大多數機器學習算法至關重要?？梢詫χ亓亢腕w積等連續變量進行歸一化處理，以避免某些特征在模型訓練過程中占據主導地位。

從技術層面來看，數據預處理可借助Python等編程語言得以實現，Pandas庫用于數據清洗，而歸一化和異常值處理則依賴于Scikit-learn庫。對于更復雜的數據處理需求，TensorFlow或PyTorch等深度學習框架為其提供了有力支持。通過這兩個階段的詳細論述，研究人員可以確保所收集的廢棄物管理數據的高質量特性，為AI模型提供準確可靠的訓練基礎，進而在綠色供應鏈管理中實現高效的廢棄物處理和資源回收。

2" " 特征工程

在廢棄物管理的機器學習領域，特征工程發揮著提升模型性能的核心功能。它涉及從原始數據中精心提取關鍵特征，這些特征能夠助力機器學習算法更高效地捕捉預測規律。在廢棄物管理系統中，特征包括廢棄物的物理組成、化學屬性、分解周期、環境影響等，每種特征都對廢棄物的分類和處理預測起著至關重要的作用[3]。

例如，廢棄物的組成可以通過化學分析和物理測試確定，這些數據可以從廢棄物處理設施提供的詳細報告中獲得。通過分析這些報告，可以識別廢棄物中的主要成分，如塑料、金屬、有機物和非有機物等。此外，分解周期是通過實驗室測試和長期環境監測獲得的數據，這些數據揭示了如塑料袋需10～1 000年、塑料瓶需450年、廢紙2～6個星期等不同類型廢棄物在自然環境中分解所需的時間長度。例如，塑料瓶可能需要450年才能完全分解，而報紙可能幾周內就會分解。

借助機器學習技術，我們能從紛繁復雜的數據中提煉出關鍵特征，這些特征對于預測廢棄物的環境影響及確定最佳處理方式至關重要。為實現這一點，研究人員會應用各種特征選擇技術，如遞歸特征消除（RFE）、基于模型的特征選擇和自動特征選擇算法，這些方法可以識別和選擇對模型性能貢獻最大的特征。

實施特征工程時，研究人員的首要任務是進行數據集成，即將各類來源的廢棄物數據整合為一個統一的數據集。隨后，進行數據預處理，包括數據清洗、去噪和歸一化處理，以準備數據進行特征工程。在特征提取階段，研究人員會運用統計方法和機器學習算法，從預處理數據中挖掘并構建特征，例如計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練機器學習模型，如決策樹、隨機森林和神經網絡，這些模型能夠基于輸入的廢棄物特征對其進行有效的分類和預測。以下是一個關于如何通過特征工程提高廢棄物管理預測模型準確性的示例。

研究人員收集了來自100個不同城市的廢棄物處理數據，包括每種廢棄物的化學成分、分解時間和產出量。這些數據首先經由自動化腳本的清洗與格式化處理，剔除了錯誤及重復的記錄。接著，采用主成分分析（PCA）技術降低數據維度，從而凸顯出對廢棄物分解影響最為顯著的變量。接下來，應用遞歸特征消除方法確定最有影響力的特征集，這些特征在訓練隨機森林模型時被用于預測廢棄物的分類和處理優先級。

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

特征工程不僅增強了模型預測能力，還為廢棄物管理策略的制定提供了科學依據，使得廢棄物處理更加系統化和自動化了，顯著提高了廢棄物處理的效率和有效性。采用這些高級技術，不僅使廢棄物管理變得更加精確，還有助于環境保護和資源再利用。

3" " 模型訓練

模型訓練在機器學習領域是一個至關重要的步驟，它涉及基于所收集數據和精心設計的特征，使用復雜的算法來識別、分類廢棄物種類并預測其處理方式和路徑。深度學習模型，尤其是卷積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN），基于其在圖像識別和序列數據處理方面的高效表現，成為了首選的工具[5]。

運用自動化工具從多個數據源（如城市廢棄物管理系統、環境監控站點等）收集數據，這些數據涵蓋了廢棄物的物理形態、成分分析、產生地、收集時間等信息。例如，數據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，如倫敦大學學院學生收集的飲料廢棄物分類數據集；或者包含垃圾袋、塑料瓶等廢棄物的圖像和標注，如垃圾檢測數據集；甚至包括固體廢物產生量、綜合利用量等統計數據，如甘肅省固體廢物統計數據集。通過預處理步驟對這些數據進行清洗、標準化處理和轉換，以適應深度學習模型的輸入要求。

特征工程階段，采用如主成分分析（PCA）等技術進行降維處理，或利用自動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數據表現力，還能幫助模型聚焦于決策過程中最關鍵的信息。接下來，選取適合的模型架構是關鍵步驟。對于圖像數據，CNN特別有效，因為它們可以捕捉圖像中的局部關聯并通過層級結構提取復雜圖案。對于時間序列數據，如廢棄物處理時間或環境監測數據，RNN或其變種如長短時記憶網絡（LSTM）被用捕捉數據的時間依賴性。

模型訓練過程涉及設置適當的損失函數和優化器。在分類任務中，交叉熵損失函數因其能夠量化模型預測與真實標簽間的差異而被廣泛應用。為實現損失函數最小化，我們采用諸如Adam或隨機梯度下降（SGD）等優化器來調整網絡權重。在訓練過程中，數據被分為訓練集和驗證集，其中訓練集用于學習模型參數，驗證集用于調整超參數并防止模型過擬合。

將訓練后的模型在測試集上評估，這個測試集之前未被模型見過，以確保評估的公正性和客觀性。衡量模型性能的主要指標包括準確率、召回率和F1分數等。例如，在分類塑料和金屬廢棄物時，模型可以達到95%的準確率，這充分展示了其對這些類別的卓越識別能力。

此外，深度學習模型的訓練可能涉及復雜的計算流程，需要大量計算資源，通常在具有高性能GPU的計算平臺上進行。模型一旦部署，便可以實時接收新的廢棄物數據，并進行快速分類和處理路徑預測，極大地提高廢棄物管理系統的效率和響應速度。通過以下公式可以計算交叉熵損失。

其中C是類別數，yi是真實標簽的獨特編碼，pi是模型預測的概率。

這種方法論不僅為廢棄物管理領域理解并在應用深度學習模型上提供了系統框架，還通過詳細的數據分析和模型評估過程，確保了模型的有效性和可靠性?？萍简寗拥姆椒ㄊ箯U棄物管理領域能夠更科學地處理城市廢棄物，實現其高效利用，為環境保護事業貢獻力量。

4" " 優化算法應用

在廢棄物管理流程中，優化算法的應用已成為提高效率、降低能耗和成本的重要手段。特別是遺傳算法和粒子群優化（PSO）算法，因其在處理復雜優化問題方面的有效性而被廣泛使用。這些算法能夠優化廢棄物的收集、運輸和處理流程，實現資源配置和路徑規劃最佳化，進而節約成本和能源[6]。

遺傳算法是一種高效的優化搜索算法，它通過模擬自然選擇過程，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中，利用遺傳算法優化人工神經網絡，可以顯著降低預測誤差，提高系統性能。粒子群優化算法則是一種基于種群的優化技術，通過模擬鳥群狩獵行為來更新個體的位置和速度，以尋找最優解。這些算法可以應用于路線規劃、車輛調度和處理設施的布局優化。

首先，利用遺傳算法對廢棄物收集路線進行優化。設定初始種群為一組可能的收集路徑，每條路徑由一系列節點組成，節點表示廢棄物收集點。遺傳算法通過評估每條路徑的成本和時間效率，選擇最優路徑進入下一代。路徑的成本計算可以通過以下公式表示。

其中，di， i+1是從節點i到節點i+1的距離，c是單位距離成本，ti， i+1是相應的時間，v是單位時間成本。

在物流運輸的復雜場景中，粒子群優化算法被巧妙地應用于確定最優車隊規模及每輛車的行駛軌跡。每個粒子都象征著一種獨特的車隊配置策略，涵蓋了車輛數量、行駛路徑及負載分配。該算法通過細致比較各粒子的總成本及耗時情況，不斷迭代更新粒子狀態，力求找到能夠最大程度削減運輸成本并縮短時間的解決方案。

處理流程優化涉及廢棄物處理設施的運行參數調整，如溫度、壓力和處理時間等。遺傳算法可用于調整這些參數，以實現處理效率最大化和能耗最小化。例如，處理設施的能耗可以通過以下公式計算。

E=P×T

其中，P是設施運行的平均功率，T是運行時間。通過遺傳算法優化這些參數，可以有效降低能源消耗和運行成本。

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

這種方法論在廢棄物管理中的應用不僅顯著提高了操作效率，還有助于環境保護。通過智能優化算法，能夠實現資源的最大化利用和成本最小化，使得廢棄物管理過程更加經濟、高效，同時也符合可持續發展的要求。

5" " 結" " 語

綜上所述，通過整合人工智能技術，本研究為綠色供應鏈中的廢棄物管理提供了一種新的視角和方法。AI技術的運用不僅顯著提升了廢棄物處理的效率與精確度，更推動了資源的高效循環利用，有效減輕了環境壓力。隨著AI技術的進一步發展和成熟，其在綠色供應鏈管理中的作用將更加顯著，有望更廣泛實現環境和經濟的雙贏。

參考文獻：

[1] 易超群，楊亦民．綠色供應鏈中AI技術采納策略及其影響研究[J/OL]．系統工程理論與實踐，1-21[2025-01-11].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/11.2267.N.20240905.1148.010.html.

[2] 劉楊，孟君．綠色視角下輕化工產業綠色供應鏈環境成本管理研究[J]．造紙科學與技術，2024，43（6）：128-131.

[3] 姚景輝，王凱，劉俊豪，等．綠色供應鏈的廢棄物庫存風險管理[J]．中國市場，2020（14）：17-19.

[4] 聞迅．高層建筑廢棄物分類回收循環利用實行專業化管理方式的探討[J]．城市建設理論研究（電子版），2024（25）：172-174.

[5] 周春媚．基于改進深度學習模型的城市建設管理中廢棄物精細分類智能框架[J]．北京印刷學院學報，2024，32（8）：55-60.

[6] 郁宇軒，陳兆欽，開華珊，等．基于博弈分析的城市家用電子廢棄物回收管理對策研究——以無錫市為例[J]．中國資源綜合利用，2024，42（6）：74-77.

基金項目：山西省高等學校科技創新計劃項目“校園信息化系統建設研究——以某高校為例”（2024L570）

作者簡介：朱莉紅（1994—），女，山西朔州人，太原城市職業技術學院，助教，碩士，研究方向：綠色供應鏈、能源經濟。

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