GIM（1）灰色建模的变换方法及其应用

提高灰色预测精度的关键在于增加原始离散数据的光滑性。文章大介绍灰色模型的基础上，给出了寻找提高原始数据序列光滑度的变换的途径，并随文给出了一些新的变换，实例应用和误差分析充分展望了这一方法非常有效。     

万元产值废水量灰色预报新模式的研究

基于灰色线性幂函数曲线ＧＩＭ（１）模型，研究开发出一个由幂函数与常数项组成的新的灰色模型（简称ＧＰＭ（１））。研究结果表明，ＧＰＭ（１）模型对于描述如万元产值废水量这类不可能无限增长或无限降低并具有某一饱和趋势的平稳系统的动态规律，是十分合适的。本文以实例说明了ＧＰＭ（１）模型的建立方法。     

GM（1,1）模型对TNT生化降解的研究

利用灰色系统理论中ＧＭ（１，１）的建模方法，对ＴＮＴ生化降解过程中浓度变化值建立了模型，并运用此模型对ＴＮＴ的降解浓度及天数进行了预测，通过与水质预测公式Ｃ＝Ｃｐｅ＾－ｋ１＾ｔ比较，发现达到该公式的水平，预测值与实测值吻合程度很好。     

GPPM（1）模型在二氧化硫排放量预测中的应用

基于ＧＰＩＭ（１）模型，提出了灰色抛物幂函数曲线即ＧＰＰＭ（１）新模型，研究了这种模型的结构，参数估计形式和数学解析式。应用结果表明，该模型精度优良，预测可靠，是分析、预测二氧化硫排放动态的新的认识方法。     

环境污染物排放的灰色线性幂函数预测法

基于ＧＭ（１，１）曲线，研究和提出了一种环境污染物排放的单变量灰色线性幂函数预测新模型（简称ＧＩＭ（１）），并建立了辨识模型参数的优化方法，研究结果表明，该模型较常用的ＧＭ（１，１）模型内涵丰富，外延清晰，表现出良好的逼近功能，为环境污染物排放预测，决策和控制提供了一种新方法。     

用欧几里德贴近度法和灰色关联度法评价大气环境质量

欧几里德贴近度和灰色关联度法均具有数据处理方式简单，信息利用率和精度较高，权值计算较为合理的优点，通过对应用实例的分析，比较了两种方法的不同点，在实际应用中应互为补充，互为参考。     

用灰色系统理论对大同市大气降水pH值进行预测分析

部分信息明确、部分信息不明确的系统称为灰色系统。环境质量受多个因素的影响,有的因素通过监测可以掌握其影响程度,有的因素难以测量和了解,有的因素还未被人们所认识,因而环境系统可以作为灰色系统来研究。在灰色GM模型中,各种因子的综合作用能够定量化。所以,对系统行为特征量的分析研究,就能从宏观上、本质上把握系统的发展规律。灰色预测把观测到的数据序列视为一个随时间变化的灰色量或灰色过程,通过累加生成和相减生成逐步使灰色量白化,从而建立相应于微分方程解的模型,并作出预报。 本文即利用灰色模型理论,对大同市大气降水pH值进行分析和预测。     

灰色多层次综合评判模型在废水治理工程综合评价中的应用

提出了废水治理工程综合评价的灰色多层次综合评判模型，并以某省七家小造纸厂黑液治理工程为例，进行了排序计算，结果证明了该评价方法具有客观性和实用性。     

Falcon离心分选机回收废弃电路板金属的灰色模型研究

电子废弃物的资源化既能实现资源的二次利用,又能防止环境污染,具有重要的理论意义和应用价值。论述了Falcon离心分选机分选电路板的机制,并对小于0.5mm废弃电路板中金属富集体进行了分选试验。运用GM(0,N)模型对离心复合力场中回收废弃电路板建立了分选灰色模型,与实际分选结果比较表明,该模型精度很高。该模型可以对离心复合力场中回收废弃电路板金属的分选试验结果进行预测。     

灰色模型在确定关键污染因子中的应用

将灰色模型引入水环境质量评价中，通过对某个时间段内污染物原始监测数据的灰色处理，从动态演变中找出关键因子，客观地判定各污染因子所起的作用，并对各因子在下一个时间段的发展趋势作出判断，增加了评价的准确性。经过实例运用分析表明，该方法物理意义明确，简便易用。     

灰色关联分析在建设项目环境影响评价中的应用

应用灰色系统理论中的重要内容之一——灰色关联分析方法将黑龙江省兴隆生猪屠宰分割综合加工厂新建项目可能对环境造成影响的因子进行环境影响综合评价。研究结果表明，该项目的建设使环境质量恶化了3．14％，但仍在环境标准允许范围之内。该方法原理简单，计算简便，结果可靠，是一种很有实用价值的环境影响评价方法。     

环境质量评价中模糊综合评判法,灰色聚类法及物元分析法的比较

比较了环境质量评价中应用的模糊综合评判法，灰色聚类法及物元分析方法的异同，着重比较了隶属函数，白化函数及关联度函数其物理意义上的差异，指出了今后在环境质量评价中应用这些方法应考虑的问题。     

WRGIM(1)模型参数辨识方法及其应用

提供了带有残差修正的ＧＩＭ（１）（简称ＷＲＧＩＭ（１））模型参数的辨识方法。结果表明，该方法具有简便易行，预测精确的特点。     

基于改进型灰色神经网络组合模型的空气质量预测

基于空气质量数据不足及波动较大的情况,将灰色GM（1,1）模型与人工神经网络模型组合并改进,建立改进型灰色神经网络组合模型。利用天津市2001—2008年PM10、SO2和NO2年均值作为原始数据预测2009—2010年PM10、SO2和NO2的浓度以进行模型精度检验,最后利用该模型预测2011—2015年天津市空气质量状况。结果表明,与灰色GM（1,1）模型、传统灰色神经网络组合模型相比,所建立的改进型灰色神经网络组合模型相对模拟误差小,预测结果更为可靠,可以用于空气质量预测。     

指数平滑法在环境预测中的应用

指数平滑法是常用的一种时间序列预测方法，它在环境的预测方面有较强的实用性。文中简要介绍了该法的原理以及平滑计算，建模，预测和精度分析的过程，并以大同市７年降水的时间序列为例，对该法的应用效果进行了探讨。     

灰色关联分析模型权重的修正及在空气环境质量评价中的应用

在深入研究灰色理论的基础上,对传统关联分析模型做了两点修正,先是利用参考点简化了模型的计算公式,再根据污染排放贡献率的不同确定了各级权重系数。经过验证,修正模型的精度更高,稳定性更好。利用此模型准确地反映了杭州市经济技术开发区2003年环境空气质量为Ⅲ级,并对不同样本的空气质量进行了优劣性比较,进一步分析了该区各污染因子之间的相关关联程度,为各项决策提供支持。     

应用指数平滑法建立城市工业三废排放量预测模型

指数平滑法是常用的一种时间序列预测方法，但用于环境预测的先例则较少。本文以南通市１９８１－１９９０年工业三废排放量时间序列为例，简要介绍了该法的原理以及平滑计算、建模、预测和精度分析的过程，并对其在环境预测中的应用效果进行了探讨，结果表明，该法与目前环境预测中常用的回归法相比，具有数据来源较易，不需要特殊分布，计算简单，精度较高等明显的优点，充分显示出该法在环境预测中应用的可行性。     

灰色聚类关联分析法及其在大气环境质量评价中的应用

本文结合灰色聚类法和灰色关联法，首次提出了灰色聚类关联分析的新方法，并用于大气环境质量的综合评价之中，经实例分析表明，评价结果非常客观、合理。     

徐州市道路交通噪声污染趋势预测与分析

根据道路交通现状与规划情况，通过分析，简化运用FHWA和灰色GM(1，1)模型，对徐州市2005年的道路交通噪声污染情况进行定量预测，并对两种模型的预测结果进行了分析和比较，为徐州市声环境质量保护目标的制定提供依据，也为其它城镇预测交通噪声提供方法和参考。     

灰色聚类法在地面水质综合评价中的应用

应用灰色聚类法对１９９５年南通市濠河水质进行单因子污染等级评价，评价结果表明灰色聚类法用于地面水质综合评价具有计算简便，能客观反映水质的污染状况，是一种较好的评价方法。