重庆市区2000年前大气环境质量的灰色预测

本文运用灰色系统理论,预测了重庆市区1990年至2000年的大气质量变化趋势。     

模糊c-均值聚类法在土壤重金属污染空间预测中的应用

基于93个土壤表层样品重金属Cu、Zn、Cr、Cd、Pb和Hg全量浓度分析数据,应用模糊分类方法结合地统计学手段,对南京市边缘带梅山钢铁厂附近总面积约14 km2样区内的土壤重金属污染状况进行了空间预测.结果显示,样区北部及东北角区域的土壤遭受重金属元素Cu、Zn、Cr、Cd的轻微污染,样区西侧沿长江呈带状分布的土壤由于其重金属环境容量较低,存在潜在污染风险,样区其它区域的土壤未发现由上述重金属元素导致的污染现象.样区东北角土壤Pb、Hg污染严重,并与Cu、Zn、Cr、Cd污染在空间上重叠,是土壤重金属污染控制与土壤修复的重点区域.样区的东部和东北部区域土壤受Pb、Hg中度污染,在梅山集团的北部土壤轻微污染.研究表明,与直接对重金属浓度分析数据实施插值分析的常规克里格方法相比,模糊c-均值聚类结合地统计学方法获得的空间预测结果蕴含信息更加丰富,而模糊集理论及其相关算法在土壤学诸多领域中也具有极大的应用潜力.     

遗传双线性模型在海洋冰情预测中的应用

提出了一套建立双线性模型（ＢＭ）的简便方案。用作者研制的加速遗传算法可同时估计ＢＭ模型各参数,成功地解决了ＢＭ建模这一难题,为ＢＭ模型的广泛应用提供了强有力的工具。实例的计算结果说明,这套方法在海洋冰情预测中是可行而有效的,通过利用预测过程中产生的残差信息进行反馈矫正,保证了ＢＭ模型高的拟合粗度和稳健的预测性能,增强了ＢＭ对复杂非线性动态系统的适应性。该方案具有一般性,在各种非线性时序动态预测中具     

灰色模型在顶效开发区废水排放量预测中的应用

就灰色系统理论GM(1,1)模型在兴义市顶效开发区的废水排放量的预测中的应用进行探讨。预测模型经检验后,说明精度及拟合性均是好的,运用灰色理论对环境污染进行预测是适用的、可行的,但仍需进一步认识和研究。     

公路交通对土壤铅污染预测评价

推导给出了公路交通对土壤铅污染的预测计算模式，分析了采用该模式预测土壤中铅含量时可能出现的3种不同结果，即高于、等于或低于背景值及其判别条件。结合中国公路交通的实际情况，论证了在不考虑非公路污染源时，公路交通引起土壤中铅累积量在营运近期将低于土壤背景值。认为合理确定非公路污染源强度、铅沉降面积及铅残留系数是影响预测评价土壤铅污染的主要因素。     

人工神经网络在科学中的应用研究

以Ｂ－Ｐ网络为例介绍了人工神经网络模型的诮原理，以开拓人工神经网络在环境科学中的应用范围为目的，综述了几种常用神经网络模型在环境预测与评价２方面的应用性能。结果表明：人与环境关系的科学量度是多方位、多因素的非线性模糊问题，而人工神经网络模型具有解决该类问题的独特优点。针对不同环境问题，优选模型，开拓人工神经网络方法在环境科学中的应用范围，为环境问题的解决提供新的技术手段。     

九黄公路水土保持方案的探讨

通过对九黄公路沿线水土流失的原因和特点的分析，对工程沿线的水土流失进行了预测，并对具体的防治措施进行了探讨。     

应用分子全息QSAR技术预测硝基芳烃的遗传毒性

分子全息是一种新的分子结构表征技术，基于分子全息的结构．活性关系(HQSAR)技术具有高效、快速、预测能力高等优点，非常适合于分析大量数据样本．本文应用这一最新的QSAR技术，采用偏最小二乘回归技术，研究了54种硝基芳烃的致突变毒性，建立了QSAR定量预测模型．交叉验证和非交叉验证结果表明，模型具有良好的拟合效果和显著的预测能力，进一步的测试数据检验表明，模型具有高度的预测能力和很好的稳健性，可以用来对这一类典型的有毒有机污染物的毒性进行预测．     

基于MABC-SVR的边坡安全系数预测模型

为避免原始人工蜂群算法(原始ABC算法)搜索时陷入局部最优解,提出一种改进的人工蜂群算法(MABC算法),该方法先将原始蜜源的适应度进行排序,找出适应度最高的蜜源,再在其周围搜索更优解,并采用MABC算法对支持向量回归(SVR)模型参数进行优化,实现对边坡安全系数的回归分析与预测。通过对两种算法进行函数测试,结果表明:MABC算法较原始ABC算法收敛速度快、全局性好。选取实例边坡数据构造训练集和测试集,采用MABC-SVR方法基于建立的边坡安全系数预测模型进行预测,结果表明:均方根误差为0.004 6,最大相对误差为7.62%,回归系数为0.967 2。可见,建立的边坡安全系数预测模型准确度较高,可推广使用。