基于指标规范值的环境质量的指数幂乘积指数公式

传统的环境质量指数幂乘积指数的分级标准值随指标不同和指标数目不同而不同,因而综合指数的分级标准值不能规范和统一.在适当设定指标参照值和指标值的规范变换式基础上,使同类环境不同指标的同级标准的规范值差异尽可能小,而不同标准的指标规范值差异尽可能大,从而可以认为,用规范值表示的同类环境的各指标皆等效于某个规范指标,因而同类环境的任意m项指标的指数幂乘积综合指数可以有共同的分级标准值,使基于指标规范值的环境质量指数幂乘积指数公式具有普适性、可比性和通用性.     

旱涝趋势的投影寻踪预测模型

介绍了投影寻踪回归（ＰＰＲ）建模的基本原理和算法实现。选用太阳黑子年平均数和旱涝分型的转移概率作因子，建立了长江中下游旱涝趋势的ＰＰＲ预测模型，并与用相同资料建立的Ｂ－Ｐ神经网络模型预测结果进行了比较。     

同型规范变换的不同预测模型具有的兼容性和等效性

传统的不同预测变量的预测模型之间不具有兼容性和等效性,而同型规范变换和误差修正相结合的不同变量的预测模型的预测相对误差与预测对象的维数、样本数及预测模型类型皆无关,仅与预测变量的数据特性、相似样本的模型输出值及其相对误差和相似度有关,因而同型规范变换的不同预测变量的预测模型之间具有兼容性和等效性.其重要意义在于：只要对任意一个预测变量建立了基于规范变换的某种预测模型,就可以将此预测模型直接用于具有同型规范变换的其他预测变量的预测;若再将其与误差修正法相结合,还可以极大地提高模型的预测精度,获得与实际值很接近的预测结果.依据受3个因子影响的灞河口COD_Mn指数数据、受4个因子影响的伊犁河雅马渡站年径流量数据和牡丹江市TSP年均值的时序数据,分别建立具有同型规范变换（n_j=2）的3个不同预测变量的3种智能预测模型和一元线性回归预测模型,并验证了3个不同预测变量的预测模型之间的兼容性和等效性.对同一个预测样本,用同型规范变换和误差修正相结合的不同预测变量的预测模型的实际预测值及其预测相对误差绝对值不仅差异甚微,而且预测值与实际值非常接近,其预测的相对误差绝对值平均值几乎全都小于3%,最大相对误差绝对值均小于5%,小于或远小于20种传统预测模型和方法预测的相应误差.     

基于规范变换与误差修正的回归支持向量机的环境系统预测

为了建立不同环境系统皆能规范、统一、简洁、实用的回归支持向量机预测模型,针对传统的回归支持向量机预测模型存在结构不能普适、规范和统一及用于大样本、多因子预测会出现学习效率低、求解精度差的局限,提出适用于环境系统预测量及其影响因子参照值和规范变换式的设计原则和方法,使规范变换后的影响因子皆"等效"于同一个规范影响因子;为提高样本的预测精度,还提出预测样本的模型输出的误差修正法.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,由有m个规范影响因子的每个建模样本生成m个"等效"训练样本,从建模样本中,选择各影响因子的最大规范值组成训练样本集的"参考样本",计算核函数中每个训练样本相对于"参考样本"的范数;并应用优化算法优化模型参数,建立适用于预测量及其影响因子规范值的仅有2个或3个支持向量的两种简单结构的回归支持向量机预测模型.将基于规范变换的两种简单结构的回归支持向量机模型与相似样本误差修正法相结合,用于河津大桥监测断面6个样本的COD月平均值预测,并与多种传统预测模型和方法进行了比较.结果表明:对同一个预测样本,两种模型的预测值十分接近;此外,两种预测模型用于6个样本预测,其相对误差绝对值的平均值分别为2.09%、2.79%,均远小于传统的投影寻踪回归预测的41.63%、支持向量机预测的40.99%、灰色神经网络预测的25.94%和马尔可夫预测的10.16%;而两种预测模型对异常样本预测的最大的相对误差绝对值分别为5.85%、5.13%,更加远远小于传统的4种预测模型的169.07%、180.45%、68.44%、41.96%.两种基于规范变换的回归支持向量机预测模型简洁、普适、规范和统一,避免了"大样本数困难",提高了学习效率和模型的预测精确度,对其他预测建模法也有借鉴作用.     

基于韦伯-费希纳拓广定律的环境空气质量标准

基于韦伯--费希纳(Weber-Fischna)定律并加以拓广,指出空气污染物浓度成等比变化时,其对人体和生态环境产生的危害程度成等差变化;应用‘等比赋值,等差分级'的指数标度法,确定出7项空气污染物的日平均浓度的环境空气质量标准,并与国家<环境空气质量标准(GB3095-1996)>进行了比较.结果表明,除NO2、CO和TSP在两种标准中各有一个级别的浓度限值差异稍大外,其余空气污染物的两种标准的相同级别浓度限值十分接近,从而为制订的国家<环境空气质量标准(GB3095-1996)>提供了理论依据.     

基于B—P网络的大气环境质量评价

选取大气环境质量标准作为运算样本，以大气污染物各级标准值作为样本输入信息，建立了大气环境质量的Ｂ－Ｐ网络评价模型，该模型用于武汉市大气环境质量评价，并与用模糊数学评价结果比较，表明Ｂ－Ｐ人工神经网络用于大气环境质量评价具有通用性、合理性和实用性。     

降水中的离子浓度对降水酸度PH值的影响

提出应用投影寻踪回归分析新技术，确定降水中离子浓度对降水酸度ＰＨ值影响的权重贡献率，并依照权值大小降水离子进行逐步优选的方法。对实例的分析结果表明用最终优选出的离子作用因子，建立的降水酸度ＰＨ值的ＰＰＲ模型具有较高的拟合精度和较好的稳定性。     

B－P网络用于水质综合评价方法的研究

本文应用误差反向传播（Ｂ—Ｐ）算法的人工神经网络建立了水质综合评价模型。该模型应用于实例的水质评价结果表明Ｂ—Ｐ网络用于水质综合评价具有客观性和实用性。     

大气质量评价的广义对比加权标度指数法

基于大气污染物浓度成等比变化 ,其危害程度成等差变化 ,提出用标度指数表示大气质量的新思想 ;采用对标度分指数的广义对比运算的因子赋权新方法 ,导出大气质量评价的广义对比加权标度指数计算公式。广义对比加权标度指数评价法应用于实例评价结果与用灰色聚类评价法的评价结果比较表明 ,该评价法具有简单性、合理性、可比性和通用性     

主分量分析法用于湖泊富营养化评价的相互比较

应用主分量分析法,建立一个度量湖泊富营养化程度的综合指标,根据该综合指标的大小,可以进行湖泊富营养化程度的相互比较.通过实例分析并与统计评分评价结果比较表明,该法具有显著辨别不同富营养程度的变异性能力.