指标规范值的灰色聚类用于大气环境质量评价

为减少传统的灰色聚类法用于空气质量评价时涉及到白化函数的设计工作量,在设定空气指标＂参照值＂和＂规范变换＂基础上,将同级标准规范值相近的指标归为一类,属于同一类的指标设计为相同的归化函数,简化了函数的计算。将指标规范后的聚类分析方法应用于大连市区空气质量评价,结果表明：该方法用于空气质量评价具有简单、方便和实用的特点。     

气象水文要素对流域产沙量和输沙量影响研究

选取年降雨量和流量等气象水文要素作因子，应用Ｂ－Ｐ神经网格，建立渠江流域毛坝、车林两站的年均含沙量和输沙量的预测模型。其模型拟合合格率达９０％以上，预留预测检验合格率达８０％以上。     

基于指标规范值的生态环境质量评价的引力指数公式

为了建立简单适用的生态环境质量评价模型,受自然界中普遍存在万有引力现象的启发,提出生态环境系统样本之间也存在类似万有引力的聚类相互作用力的思想。在适当设定生态环境指标的参照值和规范变换式的基础上,只要使规范变换后不同指标的同级标准规范值能在一定范围内变化,即彼此差异不大,则可建立对生态环境各指标均普适、通用类似万有引力定律的聚类相互作用的引力指数公式。引力指数公式被用于多实例的评价结果与未确知测度评价模型和模糊物元分析法的评价结果一致,并与生态环境质量的实际情况相符合,表明引力指数公式对于生态环境质量评价具有实用性。     

基于反馈式突变进化算法的空气质量评价公式

在设定了各指标的极限浓度限值基础上,提出了一个适用于多项空气污染物的空气质量评价的幂函数加和型综合指数公式。将反馈式突变进化算法用于公式中的参数优化,得出优化后适用于多项污染物的空气质量评价普适指数公式。公式应用于多个实例分析评价,并与其它多种评价方法的评价结果相比较。结果表明:该公式不受污染物种类和数目多少限制,计算简便,具有可比性、普适性和实用性。     

B-P网络用于环境质量分类研究

用全国２５个湖泊的水质指标资料作为训练样本,应用人工神经Ｂ－Ｐ算法,分别建立了３参数和４参数的水质分类模型,并用所建立的模型对６个湖泊水质进行分类检验效果。结果表明Ｂ－Ｐ模型应用于环境质量分类是可行的,且由于Ｂ－Ｐ网络有学习,自适应的能力,因而与其它的环境质量分类法相比具有优越性。     

环境质量综合指数的余分指数合成法

提出了用余分指数合成（RIC）计算环境质量综合指数的新方法。通过引入余分指数和补综合指数概念,给出了各级余分指数作用和各级综合指数的计算公式,并采用方差根公式逐级计算相邻两级间的综合指数,直到最高级为止。用该方法计算的综合指数不仅强调级数较高的分指数的作用,而且也适当突出最大分指数的贡献。该方法还具有计算简单、实用的特点。     

PPAR(K)技术在NO_x浓度预测中的应用

应用投影寻踪自回归技术,建立了大气污染物浓度预测的PPAR(K)模型?该模型用于某市NOx浓度季节均值的预测效果较好?      

基于智能优化算法的河流水质模型参数的优化

为探索河流水质模型参数新的求解方法,根据有限的实测数据,分别应用免疫进化优化算法和免疫进化优选的捕食搜索算法,对河流水质模型计算公式中的多参数进行优化。将优化得到的计算公式用于国内外若干河流的河段中DO浓度值的拟合,并与实测结果进行了比较。结果表明,将免疫进化优化算法或免疫进化优选的捕食搜索算法优化得到的水质模型参数精度不仅较高,而且相对稳定,从而为河流水质模型参数的优化提供了一种新方法。     

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.