融合大数据与AI算法，实现从源头监测到末端处理的全生命周期智能化管理。
不仅仅是数据展示，更是基于深度学习与运筹优化的智能大脑。
集成LSTM长短期记忆网络，精准捕捉固废产量的季节性波动与长期趋势特征，误差率更低。
支持Pmedian成本权重、聚类K值等核心参数自定义调整，适应不同城市的实际管理需求。
打破数据孤岛，实现经济、人口、空间地理、固废成分的多源异构数据联动分析。
# LSTM Model Configuration
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=(X.shape[1], 1)))
model.add(LSTM(50, return_sequences=False))
model.add(Dense(25))
model.add(Dense(1))
# Pmedian Optimization
def optimize_transport(cost_matrix, p_facilities):
prob = LpProblem("Waste_Transport_Optimization", LpMinimize)
# ... Solving for optimal routes ...
return optimal_routes, min_cost
从宏观规划到微观教学，满足多角色业务需求
输入规划人口增长率，预测未来5年固废产量，科学制定处理设施扩建方案与预算规划。
宏观决策运行Pmedian模型，自动生成中转站到处理厂的最低成本分配路线，显著降低物流运输开支。
降本增效学生利用真实脱敏数据训练灰色关联度模型，分析乡镇经济水平与废塑料产量的相关性，产出高质量论文。
产学研结合支持与环保部门现有系统（如垃圾计量平台、GIS系统）无缝对接，预留标准API扩展接口，保障系统可持续演进。
采用敏感数据隔离存储技术（如乡镇企业营收数据），严格的分级权限管理体系，确保数据隐私与安全。