煤矸石综合利用趋势灰色预测新探

本文基于ＧＰＭ（１）曲线，研究并提出了由幂函数与线性函数组成ＧＰＩＭ（１）预测模型。煤矸石综合利用趋势灰色预测的初步应用表明，该模型无论是序列仿真度，还是系统同态性，均大大优于常规ＧＭ（１，１）模型，是研究煤矸石综合利用客观规律的一种新的认识方法。     

非线性灰色模型在污染物总量预测中的应用

在前人工作的基础之上介绍了几种修正的ＧＭ（１，１）非线性模型，并以衡阳市１９９０～１９９６年城区污染物总量（ＣＯＤ）的预测为例，探讨了各种模型的应用效果。结果表明：非线性模型的拟合精度更高，具有更加广阔的发展前景。     

大气中二氧化碳总量的灰色预测

灰色系统理论,用于建模、控制、预测、决策和优化等方面,有明显的优点。本文采用常用的灰色系统预测方法,根据 Mauna Loa 观测站和南极观测站自1958年以来观测的二氧化碳浓度时间数据序列,建立二氧化碳年含量的灰色系统模型,以探求此法在环境领域中的应用,并为气候效应的研究,提供必要的理论依据。一、灰色预测的方法(一)建模原理给定的原始时间数据     

厦门市生活垃圾的灰色预测与分析

运用灰色关联度分析法,定量分析了影响厦门市生活垃圾产生量的影响因子,发现其主要因子是城市国内生产总值(GDP);利用灰色系统理论建立了该市生活垃圾产生量的GM(1,1)预测模型,并进行预测分析。     

灰色动态模型在工业废渣产生总量预测中的应用

本文将灰色动态模型(GM)应用于工业废渣产生总量的预测建模研究。建立了江西省工业废渣产生总量的长期预测模型,并对其变化趋势进行了预测与分析。     

佛山市生活垃圾的灰色预测与构成特征研究

运用灰色关联度分析法,定量分析了影响佛山市生活垃圾产生量的主要因子是城市人口;利用灰色系统理论建立了该市生活垃圾产生量的GM(1,1)预测模型。同时,在对佛山市生活垃圾进行分功能区采样、分类、称量研究的基础上,揭示了该市生活垃圾构成的特征。      

大气环境污染的灰色预测初探

本文以大同市大气环境中的ＴＳＰ、ＳＯ２、ＮＯｘ三项近年来的监测含量，引用灰色系统理论ＧＭＩ—１模型进行灰色预测探讨。预测结果基本反映了大同市大气污染的现状和性质。说明运用这一理论做大气环境污染的预测、预报是适用的、可行的，但有些问题还需进一步去认识，去研究。     

湖南省城镇生活垃圾总量预测研究

结合在社会系统中有一定应用的耗散结构理论的有关思想、方法和研究成果，对湖南省城镇生活垃圾总量进行建模预测，实际应用结果表明该模型具有结构简单、适用性强的特点，且预测值与实际值吻合较好。     

城市三废排放量的灰色预测

本文运用灰色系统理论中的动态建模方法,建立了某市兰废排放量的灰色预测模型,并用该模型预测了该市在未来几年的三废排放量及其变化趋势,从而为制定合理的污染防治对策提供了科学依据。     

灰色模型对固体废物产量的预测

结合我国部分年份各城市固体生活废物的清运量,应用灰色模型对其产量进行研究和预测,建立了固体生活废物产量的数学模型。编制Matlab源程序进行运算,验证出该模型具有较高的可靠度。依据该模型做出的预测,发现我国固体废物处理与处置的形势不容乐观。     

大气中二氧化碳总量的灰色预测

一、概况 灰色系统(Grey systems)理论是由邓聚龙教授创立,是定性分析和定量分析相结合,社会科学与自然科学相结合的工具,在许多领域都有了广泛的应用。灰色系统在建模、控制、预测、决策、优化等方面具有明显的优点。本文根据常用的灰色系统预测方法,探求其在气候环境领域预测中     

灰色理论模型预测城市垃圾量

利用灰色理论模型 ,采用非线性微分方程拟合 ,可较好地预测城市垃圾的产生量。运用最小二乘法 ,通过MATALAB程序求出了模型中的参数 ,假设检验结果表明 ,该模型有较高的预测精度。根据上述模型 ,预测娄底市未来30a的总垃圾预测量为 80 4 90万t     

基于灰色理论与BP神经网络预测成都市生活垃圾产生量

根据成都市中心城区垃圾产生量的历年数据,先用以时间为单变量的灰色GM(1,1)预测模型得到历年数据的拟合值,再分析垃圾产生量与其影响因素之间的灰色关联度,选出关联度最大的4个因素建立多变量的灰色GM(1,5)预测模型与BP神经网络模型,并对垃圾产生量的预测精确度进行了对比,用预测精度最高的BP神经网络模型对未来年份的垃圾产生量进行了预测,为成都市垃圾处理处置规划提供了理论依据。     

西安生活垃圾排放量影响因素分析及灰色预测研究

城市生活垃圾的产生量是城市环境卫生事业规划和建设的重要依据,本文运用灰色关联度方法,定量分析了影响西安市生活垃圾产生量的因素,并通过建立灰色预测模型,对西安市未来几年的生活垃圾产生量进行了预测,为西安市的城市规划提供了定量的参考依据。     

基于灰色预测模型的合肥市城市生活垃圾产量预测

随着合肥市经济的快速发展和人民生活水平的普遍提高,生活和生产过程中产生的日益增多的城市生活垃圾,已成为困扰城市发展、污染市容环境、影响市民生活的社会问题.通过对合肥市城市生活垃圾现状的分析,得出合肥市城市垃圾产生量是逐年增长的,每年3月、5月和8月为垃圾高产期,2月和4月为相对较少月份.在现状分析基础上建立灰色预测模型并用其对未来城市生活垃圾产量进行预测,结果表明合肥市到2030年城市垃圾产量将达到222.47万吨.     

秦皇岛市交通噪声的灰色模型预测

本文应用灰色系统理论ＧＭ（１，１）模型以１９８８－１９９２年秦皇岛市交通噪资料为依据对交通噪声声声级进行预测分析。     

基于灰色动态模型群的衡水市居民年用水量预测

针对居民用水量序列的随机性和周期性以及传统灰色模型由于离散程度大而产生的过拟合问题,依据灰色模型理论构造了由5个GM(1,1)模型组成的灰色动态模型群;基于衡水市2007—2019年居民年用水量数据,采用灰色动态模型群对衡水市2020—2030年居民年用水量变化进行预测研究,并对预测结果进行残差检验以及残差修正;将灰色动态模型群分别与5个GM(1,1)模型进行对比,以检验模型性能。结果表明：灰色动态模型群的预测相对误差整体小于传统GM(1,1)模型,具有更好的准确性和适用性;衡水市2019年居民年用水量为1 795.00万m³,2030年预计增至2 862.21万m³,未来衡水市居民年用水量呈明显增长趋势,这与衡水市未来人口增长和社会经济发展趋势相吻合。衡水市未来居民用水量预测结果可为供水优化调度和水资源优化配置提供参考。     

城市固体废物的灰色预测与评价

对城市固体废物中长期预测，由于影响因素较复杂，采用常规回归分析模型预测，一般精度较低，且要求数据充分。采用灰色预测模型，以杭州市固体放心物历年实际数据进行拟合性预测。结果表明，该模型对城市固体废物作中长期预测，其预测的准确率可达９３－９９％之间，能较好满足环境规划预测的需要。     

组合灰色预测模型应用于山东省碳排放预测

根据山东省2000—2012年工业、建筑业和交通运输业能源消费数据测算得到碳排放量,基于GM(1,1)模型、Verhulst模型和SCGM(1,1)c模型建立组合灰色预测模型,运用预测有效度方法确定组合预测模型的权重系数。选用2000—2009年三大碳排放行业的实际值作为原始数据,利用各预测模型预测2010—2012年碳排放量。结果表明:组合灰色预测模型比单一预测模型具有更高的预测精度。利用组合模型预测山东省2013—2017年各行业碳排放量,为相关部门制定节能减排政策提供理论及方法借鉴。     

合肥城市生活垃圾量的关联分析与灰色预测研究

基于灰色系统理论,运用灰色关联度分析法定量分析了影响合肥城市生活垃圾产量的主要相关因素;建立了合肥城市生活垃圾年产量的预测GM(1,1)模型,并对合肥市未来五年的生活垃圾产量进行了预测.预测结果显示,"十一五"期间合肥城市生活垃圾产量的年平均增长率将8.9%左右,而到2010年合肥生活垃圾产量更是将达到81.2万吨.研究表明,所建立的模型精度较高,预测值的验证性良好,运用灰色关联度分析和模型预测方法在城市生活垃圾研究中可以发挥良好的作用.