北京市城市道路交通噪声的灰色预测

以北京市1991~2002年城市道路交通噪声监测数据为基础,运用灰色系统理论,建立了灰色GM(1,1)预测模型,并采用残差、均方差比值、小误差概率检验等3种办法对所建模型的拟合精度进行了检验.结果表明,此模型精度为一级灰色预测模型.预测精度较高,平均拟合偏差为0.40%.对2003~2005年噪声的预测精度平均高达99.9%.利用常规GM(1,1)模型、新陈代谢GM(1,1)模型和多维灰数递补GM(1,1)模型等三种预测模型对本市未来3年(2006~2008年)的城市道路交通噪声进行了预测.     

稳健GM(1,1)模型在工业固废产生量预测中的应用

本文提出了稳健灰色模型,并用该模型建立了山东省工业固体废物产生量数学模型。结果表明,稳健ＧＭ（１,１）模型比通常的ＧＭ（１,１）模型更具预测应用价值。     

纺织厂车间噪声的灰色GIM（1）预测模型

利用灰色ＧＩＭ（１）模型的非时序直接建模法原理,对纺织厂织造车间的环境噪声分别建立了等间隔和不等间隔的非时序预测模型。实测研究表明ＧＩＭ（１）模型优于常规ＧＭ（１,１）模型,且所需建模数据大为减少,预测精度更高（达９９．９９％）,从而拓宽了灰色预测的适用范围。     

地表水COD浓度灰色预测的GPPM（1）模型

根据地表水中ＣＯＤ浓度的时序数据，建立了ＧＰＰＭ（１）预测模型，结果表明ＧＰＰＭ（１）模型的预测精度优于常规灰色ＧＭ（１，１）模型，它为环境系统的拟合，预测和决策提供了新的方法途径。     

公路噪声模式存在的问题与处理

采用《公路建设项目环境影响评价规范》（试行）中推荐的环境噪声影响预测模式（规范模式）和以“城市道路交通噪声预测统计模型”为基础的综合模式分别对高速公路交通噪声进行了计算，并利用实测资料对两种模式进行了检验和比较分析。指出规范模式存在着对低车流量噪声预测值偏大（约4－5dB）等问题，而综合模式可以部分弥补这些缺陷，使预测能力明显提高。     

灰色系统模型GM（1,1）的参数估计方法

提出了灰色系统模型ＧＭ（１,１）参数优化估计的一种新方法－－加速遗传算法,分析了该算法控制参数的优化特性,总结了这些参数的简便设置技术,并给出了它的几个应用实例,该方法也可用于其它环境工程优化计算中。     

灰色理论及其模型在北京典型城市区域声环境研究中的应用

以北京市某典型区域作为研究对象，在收集大量相关资料与实测历史噪声数据的基础上，对研究区域内的声环境质量影响因素进行灰色关联度分析，并运用灰色理论建立GM（1,1）模型进行预测。结果表明，影响城市区域声环境质量因素从大到小的排序依次为：机动车辆﹥常住人口数量﹥平均车流量﹥地区生产总值﹥城市道路桥梁﹥基础设施投资﹥治理噪声环保投资；以研究区域内噪声污染实测历史数据建立的GM（1,1）模型精度符合要求标准，根据GM（1,1）模型预测北京市“十二五”期间声环境质量达标且有轻微下降趋势。     

回归分析与灰色系统耦合用于水环境预测研究

探讨了将多元回归分析模型和灰色系统（ＧＭ（１,１））耦合应用于武汉市东湖水体污染预测的方法和技术。首先根据多年污染因子浓度监测资料分别建立了ＣＯＤ、ＢＯＤ、ＴＮ、ＴＰ与人口、经济和捕鱼量之间的多元线性回归方程;之后根据人口、经济和鱼产量的历史资料,用ＧＭ（１,１）模型拟合,再反推得到预测值;最后,将人口、经济和鱼产量的预测值代入多元线性回归方程得到污染物浓度的未来值。这样将环境污染与社会经济联系起来更能反映环境质量的变化趋势。结果表明,到２１ 世纪,东湖水体的ＴＮ、ＴＰ、ＣＯＤ、ＢＯＤ 的浓度将分别是１９８２ 年的２．５８、３．７０、２．４５ 和７．８９ 倍;比１９９２年分别增长３３．５％ 、６８．１８％ 、６８．２８％ 和２２９．２４％ ,将处于超富营养状态,如不及时治理,生态环境将进一步恶化。     

废气排放量灰色建模新法初探

分析并指出了灰色建模常规方法的理论缺陷，初步探讨和提出了将原始动态序列数据经过线性或指数变换，采用黄金分割法取背景值的直接建模方法，并运用它预测某化工厂的废气排放量，研究表明，该法较常规方法在提高预测精度等方面具有明显优越性，从而拓宽了ＧＭ（１，１）模型在环境科学领域的应用范围。     

环境预测中的GAM模型

当原始序列属代数曲线型时，应用ＧＡＭ模型可以提高精度，从而避免进行ＧＭ（１，１）模型的残差修正二次建模。从分析ＧＭ（１，１）模型的缺陷着手，结合实例详细介绍了ＧＡＭ模型的思想形成和计算方法。     

灰色关联分析法在水质评价中的应用

提出了等标分极标准的概念,进而利用等标分级标准和待评价水质样本各组分等标污染指数作灰色关联分析,得到一组待评价水质样本对于各级等标分极标准的关联度,按关联度最大将待评价的水质样本归入相应的水质级别中,用该方法对新疆某水库水质进行了评价,通过与模糊综合评判法和灰色聚类法评价结果对比发现:用灰色关联分析法评价水质,既具有模糊综合评判法和灰色聚类法的优点,又弥补了其不完善之处,评价结果比较符合实际状况,且更具有可比性。     

也谈GAM与GM（1,1）模型

通过对环境预测中灰色建模方法的回顾，说明了ＧＡＭ和ＧＭ（１，１）模型各有所长，最重要的是建模手段的丰富。     

灰色局势物元分析进行河流优化布点

运用灰色局势的级数法和物元分析对河流环境监测点进行优化,在同级水质基础上,选择最佳理想点和最次理想点作为优化点,优化方法简单、快捷。实例表明灰色局势物元分析法用于河流环境监测优化布点是可行的     

灰色局势决策用于水环境质量的评价

按灰色系统理论的观点和方法，根据各污染因子对环境质量的不同影响，将灰色局势决策法应用于水环境质量综合评价，并与水质距离评价法，模糊综合评判法和灰色关联度分析法进行了比较，结果表明，利用灰色局势决策法进行环境质量评价，是一种有效的实用方法。     

灰色关联分析模型在环境空气质量评价中的修正及应用研究

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,再根据各污染物排放贡献率的不同确定了各级权重系数。利用此模型准确反映了杭州市经济技术开发区2003年环境空气质量综合等级为Ⅲ级,并对不同样本的空气质量进行了优劣性比较,进一步分析了该区因子与因子及因子与总量之间的相关关联程度,确定该区大气主要污染物为PM10。     

大气污染物影响因素的灰色关联分析

运用灰色系统理论，对产生和影响城市大气主要污染物的相关因素，利用灰色关联分析方法进行了量化分析研究，根据研究结果，提出了控制大气污染的防治对策．     

运用灰色系统的GM（1，1）模型对城市噪声的综合预测

应用GM（1，1）模型，对大同市各功能区环境噪声进行综合预测，得出了大同市未来几年城市噪声的变化趋势。     

灰色系统模型在总悬浮物预测中的应用

以１９８６－１９９４年东北某城市总悬浮物统计资料为依据，应用灰色系统理论ＧＭ（１，１）模型对总量浮物数值进行预测分析。