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1.  2014年-2020年江苏省城镇化的边际资源环境影响预测分析研究  
   邓爱萍  张涛  张静  蒋洪强  沈红军《环境科学与管理》,2015年第2期
   利用历史数据,选取合适计算模型,定量预测了2014年-2020年江苏省城镇化边际资源环境影响,即以与城镇化发展密切相关的资源使用量或者城镇生活污染物排放量较上一年的增量,除以当年城镇化率增量,得到江苏省城镇化水平每提高一个百分点带来的资源环境影响,以期为江苏环境管理及政府综合决策提供切实有效的数据依据.结果表明:未来7年,江苏省城镇化率每上升1个百分点,增加城镇生活用水量约0.5亿立方米、城镇建设用地面积16万亩;增加城镇生活污水排放量1.15亿吨、生活氮氧化物排放量10 228吨、生活垃圾产生量36.4万吨;减少生活COD排放量7 549吨、生活氨氮排放量762吨、生活二氧化硫(SO2)排放量371吨.    

2.  基于灰色GM(1,1)模型的铁岭市工业废水排放量预测  
   邢妍  王宏  韩德昌《环境保护科学》,2011年第37卷第1期
   建立铁岭市工业废水排放量预测模型,预测2010~2015年铁岭市工业废水排放量。根据工业废水排放量数据序列特征,将灰色系统理论GM(1,1)模型的建模方法用于构建铁岭市工业废水排放量预测模型,并用GM(1,1)残差模型对模型进行修正。利用1999~2007年铁岭市工业废水排放量原始数据与预测数据比较分析,误差较小,预测模型可靠。利用GM(1,1)建立的工业废水排放量预测模型为铁岭市经济发展及水污染控制提供科学依据。    

3.  城市污水及主要污染物排放量的灰色预测模型  被引次数:3
   王国平《环境工程》,1994年第12卷第1期
   本文运用灰色系统理论的预测原理和方法,探讨了灰色理论在城市污水及其主要污染物COD、BOD5、SS年排放量预测中的应用。所建立的普通GM(1,1)模型和等维新息GM(1,1)模型,均经三种方法进行精度检验,结果令人满意。利用所建模型对2000年B市城市污水及其主要污染物的年排放量进行了灰色预测。    

4.  典型大气腐蚀介质的灰色预测模型分析  被引次数:3
   黄海军  李婵  王俊《装备环境工程》,2012年第9卷第1期
   利用武汉地区2002—2007年二氧化硫和氯化物含量数据,建立了这2种典型大气腐蚀介质的GM(11,)预测模型,探讨了不同维数GM(1,1)模型预测结果的差异。另外,对这2种典型大气腐蚀介质GM(1,1)模型进行了检验,结果表明,GM(1,1)模型的预测精度较高,精度检验等级达到1级。    

5.  基于改进灰色GM(1,1)模型的三峡库区工业废水量预测  
   马啸  李露《环境工程》,2018年第1期
   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。    

6.  工业废气年排放量的灰色GM(1,1)预测  
   李羚 杨鸿亮《云南环境科学》,1998年第17卷第4期
   本文根据灰色理论GM(1,1)预测方法,以保山地区1993-1997年度工业废气年排放量数据为基础,建立了保山地区工业废气年排放量的GM(1,1)预测模型。模型精度为一级,用该模型进行预测,能反映出保山地区工业废气年排放量的发展变化情况。    

7.  江苏省生活污水主要污染物排放预测及控制对策研究  
   范清华《环境科学与管理》,2018年第1期
   利用2006年-2015年江苏省统计数据,以社会经济指标为自变量、生活污水排放量等主要污染排放指标为因变量,建立因变量与自变量的一元回归分析模型,对"十三五"末生活污水排放情况进行预测。结果表明:"十三五"期间,全省生活污水排放量总体仍呈上升态势,2020年综合预测值较2015年上升16.7%;生活COD排放量、生活氨氮排放量有所下降,2020年综合预测值较2015年分别下降10.4%、7.5%。为切实提升生活污水处理能力,提出了控制对策与建议。    

8.  基于RBF网络的城市垃圾产量预测及可视化  
   秦绪佳  彭洁  徐菲  郑红波  张美玉《中国环境科学》,2018年第2期
   为了预测并控制未来几年城市垃圾产量,以我国城市为例,利用K-近邻互信息的多变量特征从18个拟影响因素中确定了8个影响垃圾排放量因子,分别为常住人口、地区生产总值、社会消费品零售值、金融业增加值、工业增加值、批发和零售业增加值、住宿和餐饮业增加值和第三产业增加值.以2006~2013年数据为训练样本,2014~2015年数据为检验样本,根据影响因素建立径向基函数(RBF)神经网络预测模型,并基于平均相对误差对模型反向修正.然后结合两段式径向基预测模型,对全国各省市2017~2018年的垃圾总产量预测并可视化.结果表明,本文建立的两段式径向基预测模型平均相对误差是6.43%,预测精度为93.57%.可见,该模型的预测精度较高,能较好的在现实生活中对城市垃圾的产生量进行预测.    

9.  GM(1,1)正弦模型修补气温监测缺失数据的探讨  
   郭赞洪  唐其环《装备环境工程》,2015年第12卷第1期
   目的建立预测精度较好的大气温度监测缺失数据修补的方法和模型。方法采用正弦函数对GM(1,1)标准模型进行修正,建立分段的GM(1,1)正弦修正模型对缺失数据进行修补。以万宁试验站某天监测的温度日记时值数据为试验数据,同时建立GM(1,1)标准模型、GM(1,1)时序修正模型和GM(1,1)正弦修正模型,对比分析各模型的修补误差,确立较好的修补模型。结果从模型的拟合效果分析,GM(1,1)标准模型和GM(1,1)正弦修正模型的拟合性最好,GM(1,1)时序修正模型的拟合性相对较差一些;从预测精度上分析,GM(1,1)标准模型和GM(1,1)时序修正模型预测修补效果差,平均相对误差分别达到22.54%和17.70%,而GM(1,1)正弦修正模型预测修补的平均误差仅为3.14%,得到了较大的改进,预测效果好。结论正弦修正模型能很好地修补缺失数据,其修补效果比时序修正模型和标准模型都要好。    

10.  新陈代谢模型在区域大气总量预测中应用研究  
   朱悦  李伟  郑洪波  张树深《环境科学与技术》,2007年第30卷第Z1期
   针对常规新陈代谢GM(1,1)模型存在着精度随预测时间增长而降低的不足,引入新陈代谢GM(1,1)模型对大连市未来五年的SO2排放量变化趋势进行了预测,对其模型的精度和可行性进行了分析和检验,并与常规GM(1,1)模型的预测结果进行了对比.结果表明:新陈代谢GM(1,1)模型预测区域大气总量是可行的,其模型的平均相对误差比常规GM(1,1)模型减少了45%,因此预测精度高,能够满足预测要求.    

11.  建筑施工事故非线性灰色伯努利模型预测  被引次数:2
   颜勇  刘敦文《中国安全科学学报》,2012年第22卷第4期
   为提高建筑施工事故灰色预测模型精度,在传统GM(1,1)模型基础上,建立非线性灰色伯努利模型(NGBM),并采用粒子群优化(PSO)算法对参数进行优选。以2001—2011年全国建筑事故死亡人数统计数据为基础,运用该模型对2012—2013年的相应人数进行预测,并与GM(1,1)模型和灰色Verhulst模型的结果相对比。结果表明,NGBM拟合精度最好,平均相对误差仅为2.65%,验证了模型的可行性和准确性。    

12.  GM(1,N)模型在城市道路交通噪声预测中的精度分析  被引次数:5
   张超  陆愈实  章博  胡林《中国安全生产科学技术》,2005年第1卷第2期
   根据武汉市1998~2002年城市道路交通噪声检测数据以及相关的数据,分析相关因素的选取对GM(1,N)灰色模型的预测精度的影响.结果表明选取相关因素会降低GM(1,N)灰色模型的精度,而GM(1,1)模型则有较好的预测精度;利用GM(1,1)模型对武汉市2008年前的道路交通噪声进行了预测.    

13.  组合灰色预测模型应用于山东省碳排放预测  
   张峰  殷秀清  董会忠《环境工程》,2015年第33卷第2期
   根据山东省2000-2012年工业、建筑业和交通运输业能源消费数据测算得到碳排放量,基于GM(1,1)模型、Verhulst模型和SCGM(1,1)c模型建立组合灰色预测模型,运用预测有效度方法确定组合预测模型的权重系数.选用2000-2009年三大碳排放行业的实际值作为原始数据,利用各预测模型预测2010-2012年碳排放量.结果表明:组合灰色预测模型比单一预测模型具有更高的预测精度.利用组合模型预测山东省2013-2017年各行业碳排放量,为相关部门制定节能减排政策提供理论及方法借鉴.    

14.  基于灰色预测模型的水资源可持续利用研究——以常州武进区为例  
   朱丽  刘珊珊  昌诚《环境科学与管理》,2015年第9期
   基于常州武进区2008年-2013年用水量,建立灰色预测GM(1,1)模型,并利用该模型预测了武进区2015年-2020年的用水量.根据武进区供水能力的现状,并结合预测结果,对武进区2015年-2020年日用水量进行供需平衡分析,以发现水资源供需缺口,然后提出解决对策,缓解供需矛盾.结果表明2017年武进区开始出现供水不足现象,缺口为6.8万m3/d.为实现水资源可持续利用,提出新增滆湖供水水量,落实工业、农业和社会生活的节水措施,提高污水资源化率的三项策略.    

15.  中国废水排放量预测研究  
   孔亦舒  刘秀丽《环境科学与管理》,2014年第3期
   文章在综合分析中国废水排放量影响因素的基础上,结合ARMA、多元线性回归方法构建了中国废水排放量预测模型,并对2013年-2015年中国废水排放量进行了预测,结果表明:2013年-2015年中国废水排放量将分别达到729.98亿吨、768.97亿吨、810.71亿吨;造纸印刷及文教用品制造业、化学工业等行业废水排放量及单位增加值废水排放量均较大,相关部门需对减排的各个过程进行规范和严格的监督。    

16.  基于灰色马尔可夫模型的城市污水量预测  
   李小芳  孙宝盛  司志娟《环境工程学报》,2013年第7卷第1期
   城市污水量是进行排水工程设计的基础数据,灰色系统理论在预测城市污水排放量中有着广泛的应用.基于2001-2009年天津市城市污水排放量数据,建立灰色模型对2010-2015年生活污水排放量和工业废水排放量进行预测;由于工业废水排水量数据波动较大,灰色预测结果不准确,采用马尔可夫模型对灰色预测结果进行修正.结果表明,灰色马尔可夫模型预测准确性高;预计2015年,生活污水排放量为65120.57万t,工业废水排放量为19339.39万t;随着时间的推移,天津市生活污水排放量在城市污水排放总量中的百分比越来越大.    

17.  江苏省交通运输业碳排放预测及减排情景分析研究  
   陈露露  赵小风  赖力《环境科学与管理》,2015年第10期
   根据江苏省2005年-2012年交通运输业的碳排放量和碳排放强度,利用GM(1,1)模型预测了2013年-2025年的碳排放,并结合江苏省省情设定了两种碳减排情景.研究表明:2005年-2012年江苏省交通运输业碳排放量一直呈增长趋势;2006 年-2009年碳排放强度一直上升,而2009年-2012年则呈下降趋势.GM(1,1)模型预测结果显示2013年-2025年江苏省交通碳排放量和碳排放强度一直处于上升的状态.而情景分析得出基准情景和低碳情景下的2015年和2025年交通运输业碳排放量都将会大幅减少.    

18.  北京市城市道路交通噪声的灰色预测  
   王国平  杨洁  王洪光《环境研究与监测》,2006年第4期
   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.    

19.  基于GM(1,1)的残差修正模型的电梯故障率预测  
   朱明  王志荣  梁华  朱晔秋  佟轩《安全与环境学报》,2017年第17卷第5期
   为研究某城市某品牌电梯故障率发展趋势,建立了该城市该品牌电梯故障率的GM(1,1)灰色预测模型,并对所建模型进行了数据检验,检验结果表明该预测模型的预测精度波动较大.为了提高GM(1,1)灰色预测模型的预测精度,利用对模型进行数据检验时得到的残差序列,建立GM(1,1)灰色预测模型的残差修正模型,利用该残差修正模型对原预测模型进行修正.利用经残差修正模型修正后的故障率预测模型对该城市A品牌电梯的故障率进行预测,结果表明:1)残差修正模型对原模型修正后的相对误差与修正前相比有升也有降,但精度有所提高且趋于稳定,表明残差修正模型有利于提高预测精度;2)利用所建立的故障率预测模型求得的预测故障率与实际故障率相比,相对误差不超过8.010%,表明该故障率预测模型的预测精度较高;3)修正模型预测值表明,在现有状态下该城市A品牌电梯的故障率呈上升趋势,应加强该品牌电梯的检维修与管理.    

20.  江苏省城市生活垃圾清运量的相关因素分析及灰色模型预测  
   张后虎  张治倩  张毅《安全与环境工程》,2012年第19卷第1期
   生活垃圾产生的不确定性和分散性使其清运量符合灰色数据特征,可建立相应的灰色模型进行预测。本文在已知2003—2007年间江苏省城市生活垃圾清运量、城镇人口数量、15~64岁人口比例、人均年可支配收入和消费性支出的基础上,通过灰色关联分析,得出城镇人口数量和15~64岁人口比例为影响江苏省城市生活垃圾清运量的主要因子,并利用灰色系统理论建立了满足精度要求的GM(1,1)预测模型,对2008—2012年的江苏省城市垃圾清运量进行了预测。该预测结果将对近期江苏省城市生活垃圾治理决策的制定具有指导作用。    

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