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。     

太湖某湖区高锰酸盐指数变化趋势的平滑处理

应用数理统计检验，移动平均法和指数平滑法，对太湖的某湖区九年的高锰酸盐指数平均值的数据进行了处理，发现统计检验在０．０５置信水平上无意义。移动平均法虽然有数学上的统计意义，但与实际变化趋势差距很大。而指数平滑法，所得的处理数据，其预测的趋势与实测的比较符合。     

轴流通风机整机噪声估算的灰色模型

应用灰色系统理论建立了轴流通风机在较高转速下的整机噪声估算公式，介绍了ＧＭ（１，１）模型应用不等间隔序列的处理方法，表明该模型可从时间，空间序列分析推广到其它单变量系统分析。     

光源对光催化降解甲醛效果的影响及预测模型

利用环境测试舱模拟不同光源种类和光照强度下的室内环境,以甲醛溶液的光催化降解为探针反应,分析Ce-TiO2光催化降解甲醛溶液效果与光源的关系。并且采用指数平滑法中的3次指数平滑模型,建立Ce—TiO2光催化降解甲醛溶液效果的预测模型,预测结果表明实测值与预测值误差小,预测值精确度高,这为光催化降解甲醛溶液的研究,提供了一个新的思路。     

基于中小城市空气污染指标的时间序列模型构建

以楚雄市空气污染指标为样本,采用多元统计分析方法求出了3种空气污染指标之间的偏相关系数,讨论了它们之间的关联性和各个指标的相关性。运用时间序列分析方法分别建立了SO2、NO2及PM10的动态时间序列模型,并进行了检验和预测。结果表明,模型对数据的拟合较好,精度较高,可以用模型对楚雄市未来空气污染指标进行预测和分析,并对该市的空气质量作出合理的评价。     

基于Prophet-随机森林优化模型的空气质量指数规模预测

长时间的规模预测有助于从宏观角度分析事物的发展趋势与规律。对上海市2013—2017年逐日空气质量指数(AQI)进行分析,在此基础上建立了Prophet-随机森林(RF)优化模型。Prophet模型将AQI时间序列趋势分解为趋势项、季节项、节假日效应;RF算法用于弥补Prophet模型无法预测随机非线性部分的缺点,对Prophet模型进行优化,将Prophet-RF优化模型用于AQI的规模预测。结果表明:相比于Prophet模型,Prophet-RF优化模型的预测效果更加精确,其中,拟合值的均方根误差和平均绝对误差均减少了0.161,预测值的均方根误差和平均绝对误差分别减少了0.434和0.399。Prophet-RF优化模型解释性强且精度高,对于时间序列的规模预测具有较明显的优势。     

呼吸速率测定研究进展

本文简述了三类测定呼唤速率的方法，并就最常用的仪器法介绍了呼吸速率测定仪的分类，总结了近四十年来国内外呼吸速率测定方法与装置的研究进展状况，并对该技术的未来发展作出预测。     

一株芘降解菌B2的降解条件优化及降解基因

芳香烃降解菌是石油污染土壤修复的主要生物资源。采用芘平板升华法对克拉玛依原油污染土壤样品进行驯化培养,分离得到一株芘降解菌B2,经16S rDNA基因序列比对及系统发育进化分析表明,该菌株为假单胞菌属(Pseudo-monas)。采用正交设计方法优化菌株B2对高分子量多环芳烃芘的降解条件,并构建多元非线性模型预测菌株B2对芘的最佳降解条件,结果表明:在接种量OD660 nm为0.60、降解温度为40℃、降解时间为6.0 d时,预测菌株B2对芘的降解最大达到38.214 mg/L,实际测得最大降解量为37.906 mg/L,预测准确率为99.19%。运用PCR技术克隆B2的邻苯二酚-2,3-双加氧酶基因(B2C23O)(I.2.A亚家族),核酸序列分析表明,该基因全长880 bp,具有一个完整的开放阅读框,编码246个氨基酸,与已报道的Pseudomonas putida W619同源性最高为97%;对B2C23O基因编码氨基酸序列进行分析,发现其具有邻位断裂双加氧酶模式结构,推测菌株B2通过邻位裂解途径降解芘代谢中间产物邻苯二酚。     

基于卡尔曼滤波融合算法的空气质量指数预测

分析了卡尔曼滤波算法的基本原理及其对空气质量指数(AQI)的预测机制。利用自回归滑动平均模型(ARMA)为卡尔曼滤波建立数学模型,提出了将径向基函数(RBF)神经网络融合于卡尔曼滤波,实现了新的融合算法对AQI进行预测。根据AQI时间序列的特点,建立了自回归预测模型,进而建立卡尔曼滤波的状态方程和测量方程。采用随机梯度逼近训练算法训练RBF神经网络,用RBF神经网络的输出作为卡尔曼滤波测量方程的观测值。仿真结果表明,融合了RBF神经网络后的卡尔曼滤波预测算法改善了单一方法预测滞后的现象,减小了误差,提高了预测精度。     

人工神经网络在强化一级处理系统过程模拟与优化中的应用

针对化学强化一级处理系统（CEPT）处理废水时影响因素多，难以进行适当的控制和处理效果的预测等问题，建立起基于BP人工神经网络的CEPT法处理猪场稳定塘废水预测模型，并应用该模型对烧杯试验进行了模拟。结果表明，预测值和实测值吻合较好，模型对COD、总磷、浊度去除率预测的平均相对误差分别为7．5％、4．8％和4．9％。通过对pH值和絮凝剂投药量等可控参数进行优化计算，得到CEPT系统的最佳操作条件和最合理操作条件。该模型的建立为CEPT法处理废水工艺系统实现自动化控制提供了一条简便实用的途径。     

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。     

有限单元法及其在河流污染计算中的应用

介绍了应用有限单元法预测计算河道较平直，水流稳定河流中污染物浓度分布的二维平面数学模型，该模型具有应用方便，计算迅捷等优点，计算中无须先知道排放口污染物掺混浓度，能直观地反映有多个排放口的河流中的污染物浓度分布的情况。     

铁氧电池法处理孔雀石绿的试验研究

提出了铁氧电池法处理孔雀石绿模拟染料废水的方法，研究了曝气时间、pH值、废水体积以及曝气时间与pH值的交互作用对处理结果的影响。试验结果表明，在曝气时间40min，pH=9，废水体积120mL时，COD去除率和脱色率分别达到76．5％和96．5％以上，该方法比传统的铁屑法效果大大提高，应用前景广阔。     

基于地统计条件模拟的土壤重金属污染范围预测方法研究

常用的空间插值模型在土壤污染范围预测时存在平滑效应,导致高值区被平滑和低值区被高估,在划定污染区范围时也往往忽视了插值结果存在的偏差。以某土壤重金属污染区域为例,利用地统计条件模拟方法预测土壤中Cu、Pb的空间分布,在多次模拟结果的基础上估算污染概率,基于概率阈值确定污染区范围。研究结果表明,地统计条件模拟方法获得的土壤Cu、Pb模拟结果统计特征与调查样点的统计特征基本一致,且空间分布格局也相似。基于污染概率的污染区范围确定方法可以定量评估污染区范围预测的不确定性,对提高土壤污染治理效果与科学制定环境管理决策具有重要意义。     

模糊神经网络控制在污水处理中的应用研究

对模糊神经网络（FNN）技术应用于污水处理进行了研究，提出了一个具有五层的模糊神经网络控制器，仿真实验表明，该控制系统具有很强的鲁棒性与容错性。该控制器能够自动调整隶属度函数、动态优化控制规则，将其应用于溶解氧控制和出水水质预测，结果表明可以快速、有效地使溶解氧浓度达到期望值，实际出水水质预测结果也具有很好的收敛性和预测精度。     

ARIMA模型在苏州河总磷预测中的应用

目前苏州河面临潜在的富营养化危机,氮、磷含量较高的污染源是富营养化形成的直接诱因.选择总磷指标为研究对象,介绍运用时间序列分析法对总磷进行ARIMA建模预测,确定ARIMA(11,0,0)即AR(11)为最终模型,用1986～2003年数据对2004和2005年进行预测,结果得出苏州河总磷在未来2年呈波动下降趋势,最终在0.4～0.6 mg/L之间上下波动,但仍高于地面水Ⅴ类标准.模型适用于苏州河总磷的短期预测,完善苏州河富营养化预测管理系统.     

响应曲面法优化聚硅酸铁混凝剂处理腈纶废水

为了提高聚硅酸铁(PSF)混凝剂处理腈纶废水处理效果,采用响应曲面法对实验反应条件进行优化。实验选取原水pH值、混凝剂投加量、沉降时间为自变量,COD去除率和浊度去除率为响应值,采用Box-Behnken实验设计方法,分别建立了二次多项式响应曲面模型。方差分析结果表明,该模型方程显著,模型与实际情况拟合良好,实验误差较小,可以用此模型来分析和预测聚硅酸铁混凝剂处理腈纶生化出水的最佳反应条件。模型优化结果显示,在pH值为7.44,投加量为1.74 g·L~(-1),沉降时间为17.26 min的条件下,响应曲面模型预测最大COD去除率为57.88%,浊度去除率为95%。     

多元逐步回归对苯胺类化合物结构与毒性模型研究

采用Chemoffice6．0中MOPAC-AMl量子化学法计算了24种苯胺类化合物的6种量子化学结构参数．其中取17个化合物作为样本集对-lgEC50进行多元逐步回归分析．得到最佳方程．经自由度校正的回归系数R=0．985。应用所建立的QSAR模型验证了苯胺类化合物的EC50值．并通过“Jackknife”中的逐一抽取法进行模型检验,得出该模型具有很好的稳定性．平均残差仅为0．05个对数单位．小于文献值。经过7个预测样本对该模型进行验证．结果表明．该模型具有很好的预测能力。同时分析了苯胺类化合物的毒性机理。     

C919飞机边线噪声级预测算法

为了新飞机试飞前能获得飞机边线噪声级,缩短新飞机噪声合格审定周期,对飞机边线有效感觉噪声级预测方法进行了研究,利用飞机相关物理参数及声压公式建立了完整的飞机边界噪声级预测算法。以波音、空客、CRJ系列飞机为例,验证该算法的有效性。控制飞机单一物理参数变化,分析各参数对飞机边线有效感觉边界噪声值的影响等级,提出降低飞机边线有效感觉噪声值的建议。将该算法应用于预测C919飞机边线噪声值,阐明了该算法在飞机噪声适航审定工作中的重要作用。     

废铁屑处理难生物降解染料废水

研究了用废铁屑处理难生物降解的染料废水，考察了进pH值、曝气时间、固液比、铁屑粒度对废水处理效果的影响，并确定了适宜实验条件。实验证明，该法可以有效去除染料废水的色度和CODcr，在实验考察范围内，脱色率和CODcr去除率分别可达90％、61.7%。同时废水可生化性也得到了改善，BOD5／CODcr从19.6%上升到29.5%，提高了50％,有利于后续生化处理。该法以废治废，是一种很有实用价值的废水处理方法。