新陈代谢模型在区域大气总量预测中应用研究

针对常规新陈代谢GM(1,1)模型存在着精度随预测时间增长而降低的不足,引入新陈代谢GM(1,1)模型对大连市未来五年的SO2排放量变化趋势进行了预测,对其模型的精度和可行性进行了分析和检验,并与常规GM(1,1)模型的预测结果进行了对比.结果表明:新陈代谢GM(1,1)模型预测区域大气总量是可行的,其模型的平均相对误差比常规GM(1,1)模型减少了45%,因此预测精度高,能够满足预测要求.     

肇庆市大气降水pH值的灰色预测

利用灰色系统理论中的GM(1,1)模型建立了肇庆市大气降水pH值的预测模型,经检验该模型精度较高.在此基础上对肇庆市今后几年的大气降水pH值进行了预测.     

GM（1， 1）正弦模型修补气温监测缺失数据的探讨

目的建立预测精度较好的大气温度监测缺失数据修补的方法和模型。方法采用正弦函数对GM(1,1)标准模型进行修正,建立分段的GM(1,1)正弦修正模型对缺失数据进行修补。以万宁试验站某天监测的温度日记时值数据为试验数据,同时建立GM(1,1)标准模型、GM(1,1)时序修正模型和GM(1,1)正弦修正模型,对比分析各模型的修补误差,确立较好的修补模型。结果从模型的拟合效果分析,GM(1,1)标准模型和GM(1,1)正弦修正模型的拟合性最好,GM(1,1)时序修正模型的拟合性相对较差一些;从预测精度上分析,GM(1,1)标准模型和GM(1,1)时序修正模型预测修补效果差,平均相对误差分别达到22.54%和17.70%,而GM(1,1)正弦修正模型预测修补的平均误差仅为3.14%,得到了较大的改进,预测效果好。结论正弦修正模型能很好地修补缺失数据,其修补效果比时序修正模型和标准模型都要好。     

灰色理论模型在大气环境质量预测中的应用研究

根据厦门市环境保护局公布的2003～2007年厦门市大气环境中3种污染物(二氧化硫、二氧化氮、可吸入颗粒物)的监测值,通过灰色系统GM(1,1)残差修正模型预测了厦门市大气环境质量的变化趋势.结果表明,灰色系统GM(1,1)模型合理,要求数据较少,计算量适中,精度较高,相对误差为0.4%～7.7%,与环保部门公布的数据吻合程度较好.指出灰色GM(1,1)模型用于大气环境质量预测,符合系统的灰色特性,实用性好,预测结果与实际环境状况吻合;当GM(1,1)模型的预测结果精度不能满足要求时,可采用残差模型予以修正.     

灰色系统模型在大气环境质量预测中的应用

把大气环境作为一个灰色系统,建立GM(1,1)预测模型,对大气中的降尘及总悬浮物做出科学的预测,并进行灰色模型的精度检验。      

严酷海洋大气环境下玻璃纤维复合材料腐蚀老化规律研究

目的 研究严酷海洋大气环境下,玻璃纤维增强树脂基复合材料的腐蚀老化规律.方法 通过实海大气环境试验,分析了南海岛礁大气环境下,复合材料暴露不同周期后的腐蚀形貌特征以及力学性能变化规律,建立了腐蚀老化性能预测灰色模型GM(1,1),并与青岛、厦门和三亚等典型海洋大气环境进行对比研究.结果 随暴露时间的增长,南海岛礁大气环境下的复合材料发生严重的纤维裸露,其弯曲强度呈下降趋势,基于弯曲强度建立的灰色模型GM(1,1)精度达到1级;与其他典型海洋大气环境相比,随着纬度的降低,复合材料的弯曲强度呈下降趋势.结论 灰色模型GM(1,1)对复合材料在岛礁等严酷海洋大气环境下的腐蚀老化性能预测精度较高.影响复合材料性能的最主要环境因素为辐照,其次为相对湿度和温度.     

基于灰色GM(1,1)模型的成都市大气污染物浓度预测

基于灰色系统理论的预测原理和方法,在城市大气污染物浓度预测中应用了灰色GM(1,1)模型。该模型通过了残差检验和后验差检验,检验结果均在允许范围内,模型精度较高。采用该模型对成都市2018-2022年大气污染物SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)年均浓度进行了灰色预测。预测结果显示,成都市未来五年环境空气质量将持续好转,但NO_2和PM_(2.5)的年均浓度仍然较高,NO_2及颗粒物污染防治仍是成都市未来五年大气污染治理的重点。     

改进灰色系统模型在城市噪声预测中的应用

把城市噪声作为一个灰色系统,分别通过GM(1,1)模型和改进灰色系统模型GM'(1,1),对城市噪声进行预测,并进行精度检验.改进的灰色系统模型GM'(1,1)在精度上均优于GM(1,1)模型,但是GM'(1,1)在计算上比较复杂,需要通过计算机迭代来实现.     

GM(1,1)模型在湘江株洲段氨氮预测中的应用

用MATLAB语言建立GM(1,1)模型,以湘江株洲段2003年-2008年氨氮监测值为基础,预测了湘江株洲段2003年-2015年氨氮年平均浓度。所建模型,经精度检验符合预测规律,具有一定的有效性、可行性和适应性。结果表明,建立的GM(1,1)模型精度较高,预测结果与实际监测浓度接近。氨氮年平均浓度呈下降的趋势。     

等维新息GM(1,1)模型在TNT生化降解研究中的应用

文中指出了常规GM(1,1)模型的缺点之所在,并对其建模方法作了改进,同时将改进得到的等维新息GM(1,1)模型与常规GM(1,1)模型对白腐菌生化降解TNT废水的过程进行了比较分析,得出改进的等维新息GM(1,1)模型具有更高的预测精度,从而拓宽了GM(1,1)模型在环境科学领域中的应用范围,为环境系统的拟合、预测分析和决策开辟了新的途径。      

基于灰色理论与BP神经网络预测成都市生活垃圾产生量

根据成都市中心城区垃圾产生量的历年数据,先用以时间为单变量的灰色GM(1,1)预测模型得到历年数据的拟合值,再分析垃圾产生量与其影响因素之间的灰色关联度,选出关联度最大的4个因素建立多变量的灰色GM(1,5)预测模型与BP神经网络模型,并对垃圾产生量的预测精确度进行了对比,用预测精度最高的BP神经网络模型对未来年份的垃圾产生量进行了预测,为成都市垃圾处理处置规划提供了理论依据。     

塑料大气环境老化预测模型研究

目的为塑料老化行为预测提供简易而可靠的途径,充分发挥环境效应数据的内在价值。方法分别运用GM(1,1)模型、幂函数模型、指数函数模型、多项式模型预测9种工程塑料在3种典型大气环境下的拉伸强度、延伸率和弯曲强度等力学性能变化,并与自然环境试验实测结果进行比较。结果拉伸强度、延伸率、弯曲强度等3种力学性能中,弯曲强度预测效果最好,延伸率预测效果最差。4种模型之中,GM(1,1)模型在预测小样本数据方面具有最好的预测效果和最高的正确率,且在数据具有一定波动性的情况下仍能够保持较好的预测效果。结论在挖掘分析塑料大气老化评价指标和试验时间之间的函数关系时,不仅要考虑预测模型的拟合效果好坏、相关系数高低、预测误差和预测正确率高低,还应注意预测模型反映出来的塑料性能变化规律是否符合客观实际,这样得到的预测模型才能尽可能地反映塑料老化程度与试验时间关系的全貌。     

基于GM-RBF神经网络的导弹武器系统使用可用度评估方法 研究

目的研究导弹武器系统使用可用度评估问题,方法通过基于故障数据的使用可用度评估,提出一种基于灰色模型GM（1,1）的径向基函数（RBF—Radial Basis Function）神经网络组合模型。结果该模型克服了灰色理论的长时间序列预估误差大和神经网络的训练样本需求量大、输入变量选取困难等缺点。结论仿真结果表明,GM—RBF神经网络对导弹武器系统使用可用度评估具有评估误差小、精度高等优点。     

Markov灰色残差GM(1,1)模型在滇池观音山断面水质预测中的应用研究

选用2005年-2014年观音山断面水质自动监测资料,利用灰色残差修正GM(1,1)模型对滇池观音山断面pH、DO、CODMn、NH3-N 4个指标2015年、2016年浓度进行预测.结果表明:传统的GM(1,1)模型存在较大预测误差;pH和DO浓度的预测可使用GM(1,1)一次残差修正模型;CODMn和NH3-N浓度的预测可使用GM(1,1)二次残差修正模型.预测2015年观音山断面pH、DO、CODMn、NH3-N年平均浓度分别为8.89、7.96 mg/L、8.9 mg/L、0.31 mg/L;2016年观音山断面pH、DO、CODMn、NH3-N年平均浓度分别为8.92、7.89 mg/L、9.17 mg/L、0.34 mg/L.     

基于MATLAB灰色GM(1,1)模型的大气污染物浓度预测

灰色GM(1,1)预测模型是灰色理论中的重要组成部分,也是主要的预测方法之一,因此,GM(1,1)模型的应用范围很广泛。以乌鲁木齐市市区的大气环境监测数据资料为依据,在分析灰色预测模型基本原理的基础上,利用MATLAB强大的矩阵功能,实现灰色GM(1,1)模型算法。通过灰色系统GM(1,1)模型,对乌鲁木齐市未来4年的环境空气质量进行了预测分析。预测结果显示,乌鲁木齐市未来4年环境空气质量将持续好转,表明近年来乌鲁木齐市采取的产业结构调整和清洁能源战略实施卓有成效。机动车尾气已经逐渐成为目前和未来一段时间内乌鲁木齐市空气污染的主要因素之一,控制和减少车辆尾气对空气的污染不容忽视,为今后乌鲁木齐市制定大气环境规划、防治大气污染控制提供了科学依据。     

灰色理论在预测鱼田堡煤矿矿井涌水量中的应用

煤矿地下水动态的预测预报始终存在着计算过程复杂、计算量大、且难以兼顾影响矿井充水的各种因素、精度较低的特点;灰色系统理论则具有高度的概括性、简单的计算过程和极佳的预测精度,因此在工程界得到了广泛的应用。本文采用灰色系统理论,以灰色理论GM（1,1）模型为基础对重庆鱼田堡煤矿矿井涌水量进行预测。结果表明,该方法在预测矿井涌水量中是一种简便而有效的好方法。根据涌水量预测结果,为矿井设计排水方案的最优化选择提供科学依据。     

保山市隆阳区城区尘污染发展趋势分析

目前影响保山市隆阳区城区环境空气质量的主要污染物是PM10和降尘。用一维灰色系统分析法分析PM10和降尘污染的发展趋势,分别建立PM10和降尘在2008--2011年和2009--2012年两个时间段的预测模式GM（1,1）,和GM（1,1）2。不论是PM10还是降尘,都呈递增趋势,且GM（1,1）2的预测值和年增加量都远大于GM（1,1）。。GM（1,1）。与GM（1,1）：的行为轨迹相差很大,表明PM10和降尘的变化机制不稳定,污染日趋加重。应从源头控制尘的产生,并加强相关管理,遏制尘污染快速上升趋势,稳定和改善环境空气质量。     

新陈代谢模型滑动指标检验及其在道路交通噪声预测中的应用

定义了灰色新陈代谢模型的滑动指标,实现了对新陈代谢模型各项精度指标及其稳定性的动态检验。对长春市1995年～2006年城市道路交通干线噪声监测的数据运用灰色系统理论,分别建立了3种预测模型,并对这3种模型的各项滑动指标、一步预测滚动指标分别进行了检验。     

基于灰色GM(1,1)模型的铁岭市工业废水排放量预测

建立铁岭市工业废水排放量预测模型,预测2010～2015年铁岭市工业废水排放量.根据工业废水排放量数据序列特征,将灰色系统理论GM(1 ,1) 模型的建模方法用于构建铁岭市工业废水排放量预测模型,并用GM(1 ,1)残差模型对模型进行修正.利用1999～2007年铁岭市工业废水排放量原始数据与预测数据比较分析,误差较小...     

福建省工业废气排放量的因子分析与灰色预测

随着工业化进程的不断加快,工业化带来了经济腾飞,同时也带来了环境问题。工业排放的废气量逐年上升,对大气环境质量构成巨大威胁。如何有效的管理工业废气的排放,首先就要求在未来短时间范围内对工业废气的排放量做出正确的预测。运用灰色关联度方法,定量分析了福建省工业废气排放量的影响因子。利用灰色系统理论建立了工业废气排放量的GM(1,1)模型,并与多元线性回归模型对比,证实该模型具有一定的可行性和使用性,为福建省工业废气的分析预测和治理提供依据。