城市污水及主要污染物排放量的灰色预测模型

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。     

非等间隔GM（1,1）模型及其预测应用

ＧＭ（１，１）模型是常用的一种时序环境预测方法，但非等间隔灰色模型（ＮＥＧＭ（１，１））预测的先例却较少。本文简介了ＮＥＧＭ（１，１）之建模思想，并以山东省１９８５￣１９９３年工业废水排放量为例，探讨其应用效果。结果表明，该方法对估计已逝时序值与预测未来时序值，都是可行的。     

GM（1,1）模型参数辨识新法及其应用

介绍了ＧＭ（１，１）模型参数的辨识方法，并应用该方法进行了某地ＣＯＤ排放量时间序列的ＧＭ（１，１）建模。结果表明，这种方法等价，等效于传统建模方法，具有简便易行、预测精度高的特点。由于其简捷、高效，而显示出这种方法独特的优越性和广泛的实用性。     

淄博市汽车交通发展预测及汽车尾气污染防治对策探讨

本文以淄博市１９９０年至１９９４年城市汽车交通统计数据和城市空气环境质量监测数据为依据，分析汽车交通发展变化趋势及其污染影响，建立灰色ＧＭ（１，１）模型，对城市汽车车辆拥有量、汽油消耗量、平均车流量、汽车尾气排放量进行了预测，并针对预测结果展开了讨论，提出了汽车尾气污染防治对策。     

灰色模型在顶效开发中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。     

DM（1）模型用于地表水COD浓度预测

常规ＧＭ（１，１）是一个指数模型，应用于多样环境系统有一定的局限性。本文根据某地表水中ＣＯＤ浓度的时序数据，建立了ＧＰＭ（１）预测模型。结果表明ＧＰＭ（１）模型优于常规ＧＭ（１，１）模型。它拓宽了ＧＭ（１，１）模型在环境单变量时序系统中的应用范围，为环境系统的拟合、预测和决策提供了新的途径。     

1999年广西环境统计公报

一、工业“三废”排放及治理 （一）工业废水 １、工业废水排放量８７５４２万吨 其中：县以上工业７８０４９万吨 乡镇工业９４９３万吨 ２、化学需氧量排放量５２１８２３吨 其中：县以上工业４０８５７５吨 乡镇工业 １１３２４８吨 ３、１＿业废水排放达标率４８．６％ ４、工业废水处理率７８．９％ （二）工业废气１、工业废气排放总量４３９６６２６６万标立方米 其中：燃烧废气排放量１６５０７０１２万标立方米 消烟除尘率９０．９％ 工艺废气排放量２７４５９２５４万标立方米 净化处理率 ９ ．１０％ ２、工业二氧化硫排放量５４…     

预测工业废渣综合利用量的GIM（1）模型

利用灰色ＧＩＭ（１）模型，预测了某地１９９５－２００４个间工业废渣综合利用的发展变化趋势。实例表明，ＧＩＭ（１）和ＧＭ（１，１）更能反映原始资料提供的信息，精度优良，结论可靠，可以作为一种研究环境系统客观规律的新的认识方法。     

广州市工业废气、废水排放量的灰色预测

本介绍了灰色系统理论建立灰色预测GM(1．1）模型的基本原理。建立了广州市工业废气，废水排放量的灰色预测GM(1，1）模型。精度检验表明，本所建模型精度较高，预测结果可靠，可以用于实际预测。     

福建省工业废气排放量的因子分析与灰色预测

随着工业化进程的不断加快,工业化带来了经济腾飞,同时也带来了环境问题。工业排放的废气量逐年上升,对大气环境质量构成巨大威胁。如何有效的管理工业废气的排放,首先就要求在未来短时间范围内对工业废气的排放量做出正确的预测。运用灰色关联度方法,定量分析了福建省工业废气排放量的影响因子。利用灰色系统理论建立了工业废气排放量的GM(1,1)模型,并与多元线性回归模型对比,证实该模型具有一定的可行性和使用性,为福建省工业废气的分析预测和治理提供依据。     

基于灰色系统理论的济南市建筑废物产量预测

首先以建筑面积核算法对济南市2000~2017年建筑废物产量进行了估算,然后以估算值作为原始数据,建立了灰色GM（1,1）预测模型.最后对未来5a济南市建筑废物产量进行了预测.经验证,模型精度等级达到优秀级.结果表明,灰色GM（1,1）预测模型可以准确地预测济南市建筑废物的年产量,预测表明济南市建筑废物平均产量将从2018年的860万t,增加到2022年的1000万t.     

基于灰色GM(1,1)模型的铁岭市工业废水排放量预测

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...     

GM(1,1)在工业固体废物产生量预测中的应用

工业固体废物产生量预测是废物资源优化管理与合理配置的重要前提。为有效预测城市工业固体废物的产生量,客观反映其变化趋势,选择GM(1,1)预测方法建立工业固体废物产生量预测模型。文章以某市2006-2009年的工业固体废物产生量为基础,通过实例对模型精度进行分析比较。研究结果表明:对基本符合线性关系的数据而言,预测值与实际结果具有良好的一致性,模拟精度等级为"好"。在此基础上对该市未来近几年的工业固体废物产生量进行预测研究,发现该市工业固体废物产生量增长速度过快,到2016年全市工业固体废物年产量将高达2 408.25万t,是2006年的5.3倍。研究证明灰色GM(1,1)模型是一个预测工业固体废物产生量的较好工具,其预测结果可为政府部门和环境管理者提供决策参考。     

云南省环境库兹涅茨特征研究

根据云南省1985~2003年历年环境污染指标的统计数据和历年人均GDP统计数据,对人均GDP与环境污染(工业"三废"排放量)作相关分析,建立两者之间的计量模型,并在此基础上分析工业"三废"排放量与人均GDP增长的关系。经研究发现,云南省经济增长与环境污染基本符合环境库兹涅茨曲线,人均GDP与工业废水排放量曲线和人均GDP与工业固体废弃物排放量曲线均已处于倒U型曲线的右半段,并随人均GDP的增长而呈下降趋势,曲线走势良好;人均GDP与工业废气排放量曲线则处于倒U型曲线的左半段,且尚未达到转折点,随着经济的增长,工业废气排放量将呈上升趋势。但从总体而言,云南省工业环境状况总体上呈逐步好转趋势。     

我国工业危险废物产生量的预测研究

采用灰色系统GM(1,1)和GM(1,2)模型,对我国工业危险废物产生量的变化趋势进行了预测研究。根据过去几年我国危险废物产生量的统计数据,在不考虑其它影响因素的的情况下,采用GM(1,1)模型,预测2010年我国危险废物将达到2432万t;在考虑到工业生产总值影响因子的情况下,采用GM(1,2)模型,预测2010年我国危险废物将达到2686万t。预测结果表明今后我国工业危险废物的产生量将增加很快,可供环境管理部门作参考。     

改进灰色系统模型在城市噪声预测中的应用

把城市噪声作为一个灰色系统,分别通过GM(1,1)模型和改进灰色系统模型GM'(1,1),对城市噪声进行预测,并进行精度检验.改进的灰色系统模型GM'(1,1)在精度上均优于GM(1,1)模型,但是GM'(1,1)在计算上比较复杂,需要通过计算机迭代来实现.     

基于MATLAB灰色GM(1,1)模型的大气污染物浓度预测

灰色GM(1,1)预测模型是灰色理论中的重要组成部分,也是主要的预测方法之一,因此,GM(1,1)模型的应用范围很广泛。以乌鲁木齐市市区的大气环境监测数据资料为依据,在分析灰色预测模型基本原理的基础上,利用MATLAB强大的矩阵功能,实现灰色GM(1,1)模型算法。通过灰色系统GM(1,1)模型,对乌鲁木齐市未来4年的环境空气质量进行了预测分析。预测结果显示,乌鲁木齐市未来4年环境空气质量将持续好转,表明近年来乌鲁木齐市采取的产业结构调整和清洁能源战略实施卓有成效。机动车尾气已经逐渐成为目前和未来一段时间内乌鲁木齐市空气污染的主要因素之一,控制和减少车辆尾气对空气的污染不容忽视,为今后乌鲁木齐市制定大气环境规划、防治大气污染控制提供了科学依据。     

GM(1,1)模型在湘江株洲段氨氮预测中的应用

用MATLAB语言建立GM(1,1)模型,以湘江株洲段2003年-2008年氨氮监测值为基础,预测了湘江株洲段2003年-2015年氨氮年平均浓度。所建模型,经精度检验符合预测规律,具有一定的有效性、可行性和适应性。结果表明,建立的GM(1,1)模型精度较高,预测结果与实际监测浓度接近。氨氮年平均浓度呈下降的趋势。     

昆明市经济增长与环境污染的计量模型研究

根据昆明市1995~2005年历年环境污染指标的统计数据和人均GDP统计数据,对人均GDP与环境污染(工业"三废"排放量)作相关分析,建立两者之间的计量模型,并在此基础上分析工业"三废"排放量与人均GDP增长的关系。经研究发现,昆明市目前仍处于工业发展期。工业废水排放量曲线和工业固体废弃物排放量随人均GDP的增长而呈下降趋势,曲线走势良好;随着经济的增长,工业废气排放量则呈上升趋势。