基于量子机器学习与经济指标的生物医学废物生成优化建模研究

　　为解决生物医学废物(BMW)管理中的预测难题，研究人员采用支持向量回归(SVR)、窄神经网络(N-NN)和量子行为粒子群优化(QPSO-SVR)模型，结合GDP、人均收入等经济指标进行预测分析。结果表明N-NN预测精度最高达95%，验证了机器学习在优化废物管理系统中的潜力，为制定可持续公共卫生政策提供数据支撑。

　　

随着全球医疗体系扩张和城市化进程加速，生物医学废物(BMW)管理已成为公共卫生领域的重大挑战。这类含有病原体和有毒物质的特殊废弃物，若处理不当可能引发疾病传播、环境污染等一系列连锁反应。尤其在经济快速发展的地区，医疗废物产生量与GDP增长呈现显著正相关，但传统预测方法难以捕捉这种复杂的非线性关系。

针对这一难题，来自尼日利亚联邦大学的研究团队在《Biomass and Bioenergy》发表创新研究。他们首次将量子行为粒子群优化(QPSO)算法与机器学习结合，通过支持向量回归(SVR)、窄神经网络(N-NN)和QPSO-SVR三种模型，系统分析了经济指标与BMW生成的关联规律。研究团队从印度统计局、世界银行等权威机构获取数据，重点考察了总生物医学废物生成量(TQBG)、人均收入(PI)和医疗GDP占比(SGDP)等关键指标。

技术方法上，研究采用特征工程筛选输入变量，通过Augmented Dickey-Fuller(ADF)和Phillips-Perron(PP)检验数据平稳性，并运用Jarque-Bera(JB)测试验证分布特征。模型性能通过R²、MSE等统计指标和泰勒图进行多维评估。

3. 结果与讨论

3.1 数据特征分析

数据集显示BMW生成量存在显著差异（均值15253.18kg，标准差19471.19），呈现右偏分布（偏度1.68）。经济指标中，人均收入与医疗GDP分别呈现1.41和1.68的偏度，证实经济发展水平与废物产生量的非线性关联。

3.2 模型性能比较

N-NN在测试阶段表现最优（R²=0.9129，MSE=0.0057），其预测精度显著高于SVR（R²=0.8371）和QPSO-SVR（R²=0.8317）。泰勒图分析进一步验证N-NN在验证阶段具有最低标准差和最高相关性。

3.3 可靠性验证

ADF和PP测试确认TQBG、SGDP为平稳序列I(0)，而PI需一阶差分处理。JB测试表明数据不符合正态分布（p<0.01），这解释了神经网络在捕捉非线性特征时的优势。

4. 研究局限与展望

当前模型尚未整合生化检测数据等危险特性参数。未来研究可引入实时监测数据，并探索贝叶斯推断等方法来量化预测不确定性。

这项研究的突破性在于：首次将量子优化算法应用于BMW预测领域，证实N-NN模型95%的预测精度能有效支持废物管理决策。通过建立经济指标与BMW生成的量化关系，为发展中国家制定差异化的医疗废物政策提供了科学依据。特别是QPSO-SVR展现的强泛化能力，为开发自适应管理系统开辟了新路径，直接助力联合国可持续发展目标(SDGs)中可持续城市和社区的实现。