环境规划与环境管理

x32环境污染的投形寻踪回归预测模型/彭荔红(厦门大学环境科学研究中心)…//厦门大学学报(自然科学版)/厦门大学一2(X)2,41(1)一79一83 环图N一26 环境污染预测中常用的统计预测法基于“假定一模拟一预测”这样一种证实性数据分析思维模式,难以适应非线性、非正态分布数据分析。投影寻踪技术采用“审视数据一模拟一预测”这样一条探索性数据分析新途径,可以用来解决一定程度上的非线性、非正态问题。应用投影寻踪回归新技术,建立了大气污染物吸浓度的预测模型,其预测建模样本的拟合合格率为96%,预留预测检验样本预测准确率为80%,高于模糊识…     

大气污染物浓度的投影寻踪自回归预测

环境污染预测是环境科学研究的重要课题之一。线性回归预测，时序预测和灰色ＧＭ预测是常用的大气污染预测方法，但始终未有摆脱“假定－模拟－预报”的模式束缚，难以适应非正态，非线性分布的客观内在规律，投影寻踪高新技术，对数据结构或特征不作任何假定，而是通过直接审视和分析数据，应用计算机软件程序设计，为时序分析开辟了一条“审视数据－模拟－预报”的数据分析新途径，该文采用投影寻踪自回归新技术，建立了大气污染物     

污染物浓度预测的PPR模型

采用投影寻踪回归技术的审视数据－模拟－预测新思路,对环境监测数据进行探索性分析,建立了污染物浓度预测的ＰＰＲ模型,该模型用于水污染物ＢＯＤ和ＤＯ浓度预测结果,共建模样本拟合格率为１００％,预测检验样本预测合格率达８３．３％。     

免疫进化算法和投影寻踪耦合的水资源需求预测

针对需水预测中的高维非线性和非正态问题,论文引入投影寻踪技术建立了需水预测模型,利用投影寻踪方法对多元数据进行分析,将高维自变量数据转变为低维数据,并结合免疫进化算法优化模型中的参数,计算简便,易于实现。模型在东莞市的应用实例表明：与神经网络模型相比,该模型取得了较高的预测精度,在需水预测中有较强适用性。     

PPAR(K)技术在NO_x浓度预测中的应用

应用投影寻踪自回归技术,建立了大气污染物浓度预测的PPAR(K)模型?该模型用于某市NOx浓度季节均值的预测效果较好?      

河流水环境有机污染物的自组织预测模型及应用

自组织预测模型是前苏联学者伊万年科提出的一种非线性建模预测方法,它能有效地解决复杂非线性系统的数据处理和建模问题。该文应用它进行水环境有机污染物预测,以实际监测数据为基础,建立了一个河流有机物浓度预测的自组织模型,其检验样本的预测误差在５％以内      

河流水质时间序列分析的自组织预测方法及应用

应用前苏联学者伊万年科基于生物控制论中的自组织原理提出的一种数据组合处理方法，有效地解决复杂非线性系统预测。以汾河某段的水污染时间序列监测数据为基础，建立了一个河流水质污染预测的自组织模型，其建模样本的拟合值和检验样本的预测值相对误差分别在３．１％和５．３％以内。结果表明，自组织模型能较好地描述水污染时间序列数据之间的非线性关系，适合复杂水环境污染系统的预测工作。     

规范变换与误差修正结合的环境系统的前向网络和投影寻踪预测模型

为了建立适用于环境系统的结构简洁、形式统一、程序规范、应用普适的神经网络和投影寻踪回归预测模型,针对传统的神经网络和投影寻踪回归用于多因子、大样本预测建模,存在模型结构复杂、学习效率低的局限,提出设置环境系统预测量及其影响因子参照值和规范变换式的原则和方法,使规范变换后的影响因子皆"等效"于同一个规范影响因子,从而将多因子的的预测建模简化为等效规范因子的预测建模,使模型结构得到极大地简化,提高了学习效率;此外,为了提高预测模型的预测精度,还提出了对预测样本的模型输出值的误差修正公式.在对环境系统的预测量及其影响因子进行规范变换的基础上,将m个规范影响因子的每个建模样本组成m个"等效"训练样本,应用免疫进化算法优化模型参数,分别建立适用于环境系统的2个或3个规范影响因子的前向神经网络和投影寻踪回归两类预测模型;并依据误差理论,对误差修正公式修正后的模型预测精度的提高进行了严格的数学论证.将基于规范变换与相似样本误差修正相结合的两类预测模型,用于某市5个点位的SO_2浓度预测,并与6种传统预测模型和方法的预测结果进行了比较.结果表明:对同一个预测样本,同类模型的两种不同结构的的预测值及其相对误差都几乎完全相同或彼此相差甚小;此外,两种不同结构的两类预测模型用于5个样本预测,其相对误差绝对值的平均值分别为2.59%、2.67%;2.18%、2.62%,均远小于传统BP神经网络模型的25.72%、传统PPR模型的14.20%、传统SVR模型的22.13%、模糊识别模型的21.57%、组合算子模型的18.36%和多元回归模型的25.31%;而两类模型预测的最大的相对误差绝对值分别为4.11%和3.57%,更加远远小于传统的6种预测模型的37.18%、56.07%、27.40%、32.14%、38.38%和60.26%.实例分析结果证实了误差修正公式对提高模型预测精度具有切实可行性.基于规范变换与误差修正相结合的前向神经网络和投影寻踪回归两类预测模型不仅避免了"维数灾难",提高了学习效率和模型的预测精确度,而且具有简洁、普适、规范、统一和稳定的特点,对其他预测建模也有借鉴作用.     

投影寻踪新算法在水质评价模型中的应用

用实数编码的遗传算法给出了一种投影寻踪方法中投影方向优化的新途径．在一个简单投影指标下,用新的优化途径建立了多元数据分类模型,并将其用于多指标的标准水质分类．两个实例样本水质评判结果表明,用投影寻踪新算法可以揭示高维数据的结构特征,所建立的分类与综合评价模型不仅有效,而且结果简单、直观和易于理解．     

投影寻踪法在水质评价模型中的应用

本文利用主成分分析来完成投影寻踪过程 ,建立了多指标分类模型。两个实例样本水质评判结果表明 ,用投影寻踪法可以揭示高维数据的结构特征 ,所建立的分类与综合评价模型不仅有效 ,而且结果简单、直观和易于理解。     

基于概率组合的水质预测方法

当前水质预测研究中,组合预测缺少一般框架性组合方法,概率性预测多以水质指标服从某种概率分布为前提.针对这一状况,提出了一种概率性组合预测方法.组合预测采用优势矩阵法对预测结果加权融合,能够有效改善预测效果,并可以进一步扩展新方法;概率性预测基于对历史预测的统计,并对其进行有效性检验,进而给出水质指标在一定置信度下的区间估计.将基于灰色模型群法和指数平滑法的概率组合预测方法应用于浙江鸠坑口进行预测实验,实验结果表明,组合预测方法的总体预测效果优于单一预测方法,统计概率有效性可以得到验证并且能够有效给出一定置信度下水质指标波动曲线的包络线.概率组合预测可以有效优化预测精确度和稳定性,能够成功给出概率性的预测结果,为进一步决策奠定了基础.     

国内外群体建筑物震害预测方法研究现状综述

群体建筑物震害预测是确定一个城市或地区某一类建筑在确定强度或某一确定时期内的地震作用下,发生某种破坏程度的概率,其目的是分析建筑物在遭受不同地震烈度影响时可能产生的破坏。系统梳理了现今为止国内外群体建筑物震害预测的学术研究现状,总结归纳了国内外传统的群体建筑物震害预测方法和近二十年来国内对于传统震害预测方法的改进研究进展,以期为城市群体建筑物震害预测研究提供新的视角和基础资料。     

九龙甸水库水质预测及分析

通过对1996年-2001年间水质监测数据的灰色系统处理,对九龙甸水库水质进了行中长期预测。结果显示九龙甸水库水质在相当长的时期内将保持稳定,能达到规划的地面水Ⅱ类水质功能区要求。     

霍山震群的前兆意义研究

本文利用1970年以来霍山地区14次震群资料,对其单项及综合指标作了计算和研究,根据《地震学分析预报方法程式指南》及其它文献,判断其前兆性.另外,对前兆震群与未来中强震距离和分布区域以及间隔时间进行了统计,并对其预报效能作出评估,为安徽及华东地区中强地震震情判定提供一个较科学的依据.     

Employing the shared socioeconomic pathways to predict CO2 emissions

Predicting CO₂ emissions is of significant interest to policymakers and scholars alike. The following article contributes to earlier work by using the recently released “shared socioeconomic pathways” (SSPs) to empirically model CO₂ emissions in the future. To this end, I employ in-sample and out-of-sample techniques to assess the prediction accuracy of the underlying model, before forecasting countries’ emission rates until 2100. This article makes three central contributions to the literature. First, as one of the first studies, I improve upon the Representative Concentration Pathways (RCPs) by incorporating the SSPs, which did not exist when the RCPs have been released. Second, I calculate predictions and forecasts for a global sample in 1960–2100, which circumvents issues of limited time periods and sample selection bias in previous research. Third, I thoroughly assess the prediction accuracy of the model, which contributes to providing a guideline for prediction exercises in general using in-sample and out-of-sample approaches. This research presents findings that crucially inform scholars and policymakers, especially in light of the prominent 2 °C goal: none of the five SSP scenarios is likely to be linked to emission patterns that would suggest achieving the 2 °C goal is realistic.     

英那河水库扩建工程运营后的环境问题及对策

对英那河水库扩建运营后，可能出现水库水温分层现象和水体富营养化等问题，采用合理的数学模型，对水库水温分层及水库富营养化的程度进行了预测，并提出水温分层对下游用水影响的对策及控制水库水体富营养化的具体措施。     

基于Keras长短时记忆网络的矿井瓦斯浓度预测研究

瓦斯浓度监测是煤矿瓦斯灾害事故预警的重要的手段,其浓度变化预测对于提升矿山安全生产具有重要意义.针对矿井瓦斯浓度预测问题,建立了一种基于Keras长短时记忆网络的矿井瓦斯浓度预测模型.该模型首先对矿井瓦斯浓度时间序列进行标准化处理,并将处理后的时间序列划分为训练集与测试集;然后通过调用测试集数据进行模型训练,利用提出的...     

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。     

采出水结垢机理及趋势预测研究

为了探究采出水结垢机理,预测结垢趋势,以便进一步采取防垢措施.从水中离子组成、热力学条件变化、结晶吸附等方面,分析了采出水结垢机理及其影响因素,介绍了国内外常用的结垢预测方法、结垢量预测方程及结垢预测的模拟实验,并对结垢预测方法和模拟实验的优缺点进行了对比分析.最后对结垢预测方法的发展及模拟实验的优化提出了展望,结垢预测应结合油田具体实际,考虑多方面因素;结垢趋势预测方法应更准确,应用更广泛,适用性更强.     

三亚电厂码头航道泥沙洄淤预测

本文从波浪掀沙和潮流输沙问题入手，对三亚电厂码头二种拟建方案的航道泥沙洄淤进行了预测。预测结果表明：航道的淤积强度呈自北向南递增的趋势，航道的南段淤积最重。在航道的北段，长山村方案淤积较重；在航道的南段，梅村方案的淤积较重。总体上看，二种方案均不属严重淤积。如果根据两种方案的洄淤分布特征对航道走向做适当调整，可望进一步改善航道的防淤效果。