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。     

用灰色系统GM(1,1)模型预测城市交通噪声

本文对灰色系统及灰色系统 GM(1,1)预测模型做了简介,并以沈阳市为例,具体应用 GM(1,1)模型对市区交通噪声进行了预测.本文较详细地说明了使用 GM(1,1)模型进行城市交通噪声预测的方法、步骤及有关问题.     

基于GM(1,1)模型的甘肃省武威市空气污染物浓度的预测及分析

目的分析并预测2011-2015年甘肃省武威市空气主要污染物的污染状况。方法运用灰色系统方法,根据武威市2006-2010年空气主要污染物的监测数据建立灰色预测模型并进行预测。结果除SO2外,NO2和PM10都呈增长趋势,2015年的预测值分别为0.027 5、0.024 1和0.199 mg/Nm3。结论通过对模型的残差及关联度进行检验,所见模型合格,预测结果可为武威市空气的污染治理及科学管理提供辅助决策依据。     

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...     

基于灰色模型GM(1,1)的河南省能源消费预测

本文选取河南省2004-2012年能源消费量作为样本数据,建立了基于灰色模型GM(1,1)的河南省能源消费量预测模型,并预测了河南省2013-2020年能源消费量,2020年预测值41071万吨标煤,比2012年增加73.68%。结合河南省能源消费结构现状,提出了河南省能源消费总量控制及能源结构调整的对策与建议。     

GM(1,1)模型预测城市区域环境噪声的应用

介绍了重庆市主城区区域环境噪声污染现状,根据1996～2002年区域环境噪声的监测数据,建立了GM(1,1)灰色预测模型,通过预测探讨了区域环境噪声的变化规律.结果表明,主城区未来几年区域环境噪声呈上升趋势,2003年预测值为57.8分贝.     

工业废气年排放量的灰色GM（1,1）预测

本文根据灰色理论ＧＭ（１，１）预测方法，以保山地区１９９３－１９９７年度工业废气年排放量数据为基础，建立了保山地区工业废气年排放量的ＧＭ（１，１）预测模型。模型精度为一级，用该模型进行预测，能反映出保山地区工业废气年排放量的发展变化情况。     

基于改进灰色GM(1,1)模型的三峡库区工业废水量预测

三峡库区工业废水排放量大,对库区水生态环境安全造成严重危害。为了取得较高精度且适合长期预测工业废水量的模型,以三峡库区2006—2012年工业废水排放量数据作为原始数据进行建模,并用2013年的数据检验结果。对灰色GM(1,1)模型和3种改进灰色GM(1,1)模型分别建模并进行精度比较,根据"新信息优先"原理,将选出的最佳改进模型与新陈代谢模型结合,抛弃最旧的数据,不断补充新的数据,重复建模,构建三峡库区2014—2020年工业废水排放量预测模型。结果表明:改进灰色GM(1,1)模型方法三结合新陈代谢模型能够较为准确地预测库区工业废水排放量,且精度高于灰色GM(1,1)模型,在未来7年里库区工业废水排放量呈现出缓慢下降的趋势。预测结果可为政府和有关部门制定该地区的环境保护政策、保护当地生态、合理安排社会经济环境的和谐发展提供参考。     

灰色GM(1,1)模型在高校毕业生就业流向预测中的应用——以广东石油化工学院为例

利用灰色模型GM(1,1)分析了广东石油化工学院2013—2018年毕业生就业流向数据,并预测了2019—2023年各届毕业生就业流向。经检验,该预测模型精度好,可靠性高,对预测未来高校毕业生的就业流向数据有一定的参考价值。     

灰色模型理论在哈尔滨市大气污染物NO2预测中的应用

根据哈尔滨市大气污染物NO2 2002-2006年监测数据,利用灰色系统理论建立了NO2的GM（1,1）模型,对GM（1,1）模型的计算结果和精度进行了分析,并通过该模型得出了2009年NO2的预测值是0．040mg／m3。结果表明：到2009年世界大学生冬季运动会在哈尔滨召开时NO2浓度可以达到国家二级标准。     

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。     

中国工业固体废物产生量的预测及对策研究

以中国近几年来工业固体废物的产生量的统计数据为基础,应用灰色模型理论,建立工业固体废物产生量的GM（1,1）预测模型,预测到2015年中国工业固体废物产生量将达到3.3×10^9t;通过影响因素关联度分析,对工业固体废物产生量影响较大的因素是GDP,若是将GDP因素的影响考虑在内,到2015产生量将达到6.1×10^9t。预测结果表明今后中国工业固体废物增加速度很快,从而为环境管理提供了科学的依据。     

灰色系统GM（1，1）模型预测滇池草海水污染

采用灰色系统理论建立预测滇池草海水污染的GM（1,1）模型,结果显示,滇池草海中的CODMn、TP和TN都呈增长趋势。通过对模型的残差及关联度进行检验,所建模型合格,预测结果可为滇池草海的污染治理及科学管理提供辅助决策依据。     

乌鲁木齐市大气中二氧化硫的灰色预测

根据灰色系统理论,联系乌鲁木齐市大气环境的实际状况,建立了精度检验为一级的灰色预测模型,经模型检验其精度完全满足要求。对乌鲁木齐大气中的SO2值进行预测分析的结果表明,乌鲁木齐市大气中SO2值呈上升的趋势,在未来几年中,乌鲁木齐市大气中SO2的预测值超过国家三级标准值(即大气中SO2的质量浓度年均值≤0.10mg/m3),这种发展趋势应引起有关部门的关注。     

大气环境建模与仿真中的公共基础技术研究

大气环境是综合自然环境(SNE)的重要组成部分.基于SNE建模与仿真的关键技术,定义了大气环境概念参考模型,提出了一种面向直升机飞行仿真的大气环境数据模型,探讨了大气环境内部模型的选取开发方法,设计了"动态数据柱"形式的大气环境信息格式,并就大气环境建模的基本流程进行了初步探讨.     

澳门城市垃圾焚烧量的预测与分析

运用灰色关联度方法 ,定量分析了澳门城市垃圾焚烧总量的主要影响因子 ,并利用灰色系统理论建立了城市垃圾焚烧总量的GM(1,1)模型 ,与线性回归模型的数据进行比较、验证后 ,具有一定的可行性和适用性 ,为澳门城市垃圾的分析预测和规划管理提供了定量依据     

污水排放预测的多因素灰色模型GM(1,N)及其应用

在分析污水排放数据处理的现状后,运用灰色系统理论,通过优化模型系数与背景取值,建立了多因素灰色GM(1,N)模型。该模型克服了现有GM(1,N)模型的不足,扩宽了GM(1,N)模型的应用范围．具有精度高、使用简便等特点。GM(1,2)计算实例表明,该模型简单实用,值得在污水排放预测中推广应用。     

Optimization of harmonious development on regional energy-economy-atmospheric environment system

Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｈａｒｍｏｎｉｏｕｓｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｎｒｅｇｉｏｎａｌｅｎｅｒｇｙ－ｅｃｏｎｏｍｙ－ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓｙｓｔｅｍ￥ＮｉｎｇＤａｔｏｎｇ,ＷａｎｇＬｅｉ（ＣｈｉｎｅｓｅＲｅａｌＥｓｔａｔｅ...     

基于改进GM（1， 1）模型的导弹备件消耗预测

针对导弹备件消耗受多种因素综合影响不易精确表达的问题,提出选用灰色系统理论进行导弹备件消耗预测。备件保障实践证明,导弹备件消耗与装备固有可靠性、战备任务、环境条件等因素密切相关,在GM(1,1)模型基础上,结合导弹备件保障工作实际,建立了加入影响因子的改进GM(1,1)模型。结果表明,该模型考虑了影响备件消耗的主要因素,具有更高的预测精度和重要的实用价值。