灰色动态预测在环境监测中的应用探析

随着我国对环境保护重视程度的不断增加,各种环境监测结构纷纷采取行动,展开对周围环境的检测工作。一方面环境监测是环境保护的主要手段,通过环境监测我们能够实现全天候的对周围环境的掌握,及时的治理出现的污染现象;另一方面,环境检测在很大程度上对环境破坏者起到警示作用,在环境监测设备的监控之下,环境保护的步伐又迈出了坚实的一步。但是环境的监测工作并不是那么容易的,我们在进行环境检测的过程中往往会因为环境变化的不确定性而出现了监测设备误报警和漏报警的现象。因此这边要求我们选用更加可靠的监测手段。而灰色动态预测能够掌握事物变化的规律,可以对环境监测起到很好的预测作用。本文分析了灰色动态预测在环境监测中应用的基本理论,同时对该方法在环境监测方面的应用进行了介绍。     

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。     

灰色动态模型在固体废物排放长期预测中的应用

本文应用灰色系统动态建模的理论与方法,设立了固体废弃物排放量长期预测模型。并利用GM(1,1)模型对吉林省辉南县固体废弃物排放量增长趋势作了长期预测。为合理开发利用资源,科学地组建废弃物系统,改善环境质量,为辉南县制定总体规划及环境保护工作发展决策提供了依据。     

灰色模型在大气悬浮颗粒物浓度预测中的应用

灰色预测是用灰色模型GM(1,1)进行的定量预测,灰色预测大致可有4种:数列预测、灾变预测、季节灾变预测、拓扑预测。其中,数列预测应用最为广泛,但预测的对象或原始数据都是随时间呈单调的增或降,而对非单调的或具有一定波动的数据预测,却很少见有文献报道。本文就灰色模型在大气悬浮颗粒物浓度的预测中的应用作一探讨。     

基于灰色神经网络的腐蚀损伤模型

为在小样本情况下对腐蚀损伤进行预测,结合灰色系统与神经网络,提出了灰色神经网络模型,利用该模型对已知腐蚀损伤数据进行了预测检验。为对比研究,同时采用灰色系统与神经网络方法预测了损伤值。结果表明,3种预测模型中,灰色神经网络预测精度最高,能够满足工程使用要求。     

应用灰色模型(G,M)预测软土路基沉降量

本文讨论了灰色系统理论在软土路基沉降量预测中的应用 ,以京珠高速公路灵山实验段沉降观测数据为例 ,建立了沉降量灰色预测模型 ,并与三点法、双曲线法的预测结果以及实测结果进行了对比 ,结果表明 ,灰色预测模型的预测沉降量与实际沉降量更接近。最后分析了用灰色模型进行预测应注意的问题。     

基于灰色神经网络的有机涂层寿命预测研究

暴露于大气腐蚀环境下的有机涂层使用寿命涉及因素繁多,难于精确预测.基于灰色理论和人工神经网络理论,建立了灰色神经网络模型对有机涂层腐蚀面积进行预测,进而预测其寿命.通过飞机结构模拟试验件加速腐蚀试验后的有机涂层寿命预测实例检验,发现灰色神经网络模型预测有机涂层寿命精度较高,结果理想.     

广州市工业废气、废水排放量的灰色预测

本介绍了灰色系统理论建立灰色预测GM(1．1）模型的基本原理。建立了广州市工业废气，废水排放量的灰色预测GM(1，1）模型。精度检验表明，本所建模型精度较高，预测结果可靠，可以用于实际预测。     

黄石市地下水水质的灰色预测与评价

本文综合运用灰色系统理论对黄石市地下水水质进行预测和评价。即采用GM（1．1）预测模型对地下水水质进行灰色预测；再通过灰色关联分析对预测结果作综合评价。该方法使用简单，结果合理。     

山东省辖淮河流域河流水质趋势的灰色预测

目前,灰色系统模型越来越多地应用在水质预测中。山东省辖淮河流域包括南四湖流域和沂沭河流域,流域区域内的河流水质不仅与区域的社会经济发展相互联系,而且也影响着南水北调东线的水质。因此,依据2000-2009年流域内河流的国控断面高锰酸钾指数、NH3-N的监测数据资料,在对数据进行处理的基础上,文章利用灰色GM(1,1)模型结合新陈代谢原理预测河流水质的发展趋势。结果表明:大多数河流水质呈好转的趋势,但河流水环境变好趋势较缓慢,特别是沭河高峰头断面的水质呈变差趋势。河流水质的变化趋势应值得高度重视,为区域水环境保护和制定水环境规划提供参考。     

大气中二氧化碳总量的灰色预测

灰色系统理论,用于建模、控制、预测、决策和优化等方面,有明显的优点。本文采用常用的灰色系统预测方法,根据 Mauna Loa 观测站和南极观测站自1958年以来观测的二氧化碳浓度时间数据序列,建立二氧化碳年含量的灰色系统模型,以探求此法在环境领域中的应用,并为气候效应的研究,提供必要的理论依据。一、灰色预测的方法(一)建模原理给定的原始时间数据     

渤海油污染的灰色预测

近年来,人们在预测海洋污染问题时,通常使用数理统计方法,但该法有数据序列长、计算量大、拟合度低等缺点。为使预测精度提高,本文试用灰色系统理论对渤海油污染进行预测。 一、灰色预测方法简介     

基于GM(1,1)模型群的阿什河氨氮浓度的预测研究

依据灰色系统理论,以2000年-2009年10年阿什河入江口断面枯水期氨氮浓度构造了一个由6个GM(1,1)模型组成的灰色动态模型群,并运用该模型群对其变化趋势进行了预测分析,得到令人满意的结果。研究表明,灰色动态模型群法能够充分利用近期水质资料信息预测未来水质变化趋势;以模型群统计平均值作为最终预测值,避免了单一灰色模型容易利用不稳定信息的缺陷,使得预测精度更加准确,预测结果更为可信。     

城市生态系统灰色性

应用灰色系统的理论与方法论棕城市生态系统的灰色性，提出了灰生态位，灰生态库，灰生态流概念，概念在城市环境保护中应用前景。     

基于改进灰色与广义神经网络的火电行业NO_x排放组合预测

为解决区域火电行业NOx排放量的预测问题,在原始灰色模型基础上做出改进,提出了基于指数平滑的改进灰色模型,并将该模型与广义神经网络相结合,建立了基于改进灰色与广义神经网络的组合预测模型。以1998—2011年火电行业NOx排放量数据为基础,对提出的组合预测模型与灰色模型和广义神经网络模型的预测结果进行了对比。结果表明:建立的组合模型预测结果更为精准,能够更有效应用于区域火电行业NOx排放量的预测问题。     

城市年废水量的灰色系统预测模型

一、概述 灰色系统(简称灰系,Grey Systems)理论自邓聚龙提出后,已经比较广泛地应用于各个领域,灰色系统在建模、控制、预测、决策、优化等方面的思路和方法都有其明显的优点。本文仅根据常用的灰系预测方法,试求探讨其在环境预测中的应用。 灰系预测主要是用灰色建模GM(1,1)模型进行。预测方法包括:(1)数列预测,(2)灾变预测,(3)季节灾变预测,(4)拓扑预测,(5)系统预测,常用的是数列预测。本文采用的是时间数据序列预测方法。     

基于灰色理论的民航燃油消耗量预测模型及应用

民航运输中燃油消耗量的精确预测对能源需求的科学规划和决策具有重要参考价值,针对民航燃油消耗量历史数据少的特点,通过灰色系统建模、关联度分析以及残差辨识,建立了民航燃油消耗量的灰色预测模型,以均方差比值和小误差概率两项评级指标,将预测结果与精度检验等级的对比分析表明灰色预测民航燃油消耗量的拟合精度高,预测结果较为可靠。     

山东生态省建设人才规划及对策研究

研究在对2008年山东省环境保护人才资源总量、结构、分布等现状调查、统计基础上,剖析了环保人才队伍存在的主要问题。依据生态省建设的任务和目标,以单因素趋势外推模型和GM（1,1）灰色模型,预测了2010年、2015年、2020年环保人才需求,确定了生态省建设人才规划各项目标,并提出了实施人才规划的对策和措施。     

大气中二氧化碳总量的灰色预测

一、概况 灰色系统(Grey systems)理论是由邓聚龙教授创立,是定性分析和定量分析相结合,社会科学与自然科学相结合的工具,在许多领域都有了广泛的应用。灰色系统在建模、控制、预测、决策、优化等方面具有明显的优点。本文根据常用的灰色系统预测方法,探求其在气候环境领域预测中     

需水量的灰色预测

1　前言给排水专项规划必定涉及到需水量和排水量的预测，对生活用水量的预测目前常采用生活用水定额和用水人口数来计算，此种方法人为因素很多，对预测结果影响较大。另一种方法采用回归分析法，此种方法需要年统计数量很多，常常是预测年限的两倍多，计算麻烦。这里介绍灰色系统预测需水量的方法。灰色系统是指部分信息已知，部分信息未知或非确知的系统。灰色系统理论[1]由我国学者邓聚龙教授创立，灰色预测方法已在许多领域得到了广泛的应用[2]。城市用水量是个典型的灰色系统。第一，影响需水量的因素很多，如人口数量、企业生产规模…