基于SVR的长江经济带水环境承载力评价

基于DPSIRM模型构建区域水环境承载力评价指标体系,并基于SVR模型构建了区域水环境承载力评价模型,利用交叉验证法对SVR模型参数进行优化选择,进一步提高模型预测精度.运用该模型研究了长江经济带2009~2018年的水环境承载力演变趋势及空间差异,结果表明：长江经济带水环境承载力等级整体呈现升高趋势,其中上游城市群承载等级由II级（超载）提升到了IV级（弱可承载）;中游城市群承载等级由II级（超载）提升到了IV级（弱可承载）;下游长三角区域承载等级由I级（重超载）提升到了IV级（弱可承载）.将评价结果与熵权-TOPSIS法的评价结果相比较,相同率达到91.7%,说明SVR模型评价区域水环境承载力可行,评价结果可靠.以下游区域为例,分别对其6个子系统的承载力进行剖析,并运用单因素轮换OAT法对各子系统内的评价指标进行敏感性分析,便于决策者识别指标敏感性.     

基于机器学习的细粒度空气质量时间预测器

针对空气质量状况的预防和治理,提出了基于线性回归的空气质量预测方法。作为时间预测器,更多的是考虑本地的历史数据、过去与未来的状况,挖掘空气质量随时间变化的关系以及变化趋势,为了选取最优的特征,对数据进行分析,找到与空气质量变化关系密切且存在线性关系的特征,以此特征来建立线性回归模型,并使用Cross-Validation方法进行评估验证。实验结果表明线性回归方法能够有效地预测到空气质量的变化趋势,效果良好,具有较强的实用性。     

基于PVAR模型的产业集聚与环境污染关系研究

通过建立面板向量自回归(PVAR)模型,实证研究发现:产业集聚对环境的影响具有门槛效应,但其对环境污染排放变化的贡献率较低,产业集聚并非环境污染的主因;长期内,环境污染冲击对产业集聚的解释力要大于产业集聚对环境污染的解释力;产业集聚对工业固体废物的产生和工业废水排放的影响持续时期较短,而对工业废气排放则具有持久影响。     

青年群体对传统绿色生态文化回归的影响研究

传统方法对青年群体绿色生态文化回归的影响分析中,存在青年群体分析影响片面,影响分析计算准确率较低的问题。为此提出青年群体对传统绿色生态文化回归的影响与思考。通过勒布朗斯回归数学影响方程确定影响因子,建立青年群体主观因子与客观因子之间的动态关联;采用大数据分析,构建大数据影响因子数据分析模型;依托绿色生态文化回归影响算法,从而完成青年群体对传统绿色生态文化回归的影响分析。该影响分析方法比传统方法平均准确度提升3.55倍,且能够实现青年群体对传统绿色生态文化回归的影响分析。     

海河下游水体中DO与NH_3-N、COD_(Mn)相关关系探讨

本文应用近年来海河下游监测数据对ＤＯ与ＮＨ３Ｎ和ＣＯＤＭｎ进行一元线性回归，得到两回归方程：ＮＨ３Ｎ＝－１２８ＤＯ＋１０５４；ＣＯＤＭｎ＝－１１３ＤＯ＋１６９２。并经相关系数和回归系数显著性检验，表明在９９９％的置信水平下ＤＯ与ＮＨ３Ｎ和ＣＯＤＭｎ线性相关均极其显著     

乌鲁木齐市采暖季空气质量变化趋势分析

为了定量评价乌鲁木齐市采暖季空气污染近五年的治理成效，给环境治理决策提供科学依据，运用回归分析方法，对乌鲁木齐市采暖季空气质量的浓度、级别和变化规律进行回归分析。分析结果表明，PM10、SO2、NO2三项污染物的浓度都有所下降，空气质量级别的污染天数呈现明显的月变化规律。乌鲁木齐市采暖季空气的重污染状况有所遏制，但SO2污染凸现，在下一步的治理工作中，加强尘污染治理的同时要加大对SO2的治理力度。     

EXCEL在线性回归直线统计检验中的应用

利用Excel软件的强大数据处理功能，可实现实验室线性回归方程的计算、检验及曲线的绘制，与历年用具有统计功能的计算器计算相比，其应用方法简单、准确，易操作，大大提高了环境监测数据处理和线性回归分析的速度．     

一类非等间隔序列灰色建模方法的改进

对一类非等间隔序列的灰色建模方法进行了改进，提出在原序列前一个平均间隔单位位置上假设有一虚拟值零，然后改用线性回归来求解模型参数，实例表明，不仅简化了建模方法，模型精度亦有所提高。     

提高化学需氧量比色分析精度的研究

CODCr化学分析因其分析速度快、能够反映废水有机污染的程度,在水质监测和废水处理过程中是一种必测和经常测定的指标。测定方法目前有很多种,常用的有滴定法、比色法等。滴定法技术成熟,结果可靠,是我国环境监测标准中规定的测试方法,但是测试过程仍然繁琐、费时、消耗试剂多;比色法测试速度快,方法简单,试剂用量少,但测试的结果有一定的误差。为此,文章针对提高比色法测定CODCr精度进行了研究,并与滴定法进行了同步测试和比较,结果表明,改进后的测试精度有了很大的提高。     

环境科学研究中两变量非线性相关时的线性回归方程

以环境科学研究两变量非线性相关的问题为对象，讨论建立线性回归方程的方法。有绝对误差均方和最小的最小二乘法、相对误差最小的新回归法。以简易的方法，建立相关性好、误差小的回归方程。介绍了两变量各种非线性相关时的线性回归方程在环境科学研究中的应用。