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。     

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...     

基于灰色模型GM(1,1)的河南省能源消费预测

本文选取河南省2004-2012年能源消费量作为样本数据,建立了基于灰色模型GM(1,1)的河南省能源消费量预测模型,并预测了河南省2013-2020年能源消费量,2020年预测值41071万吨标煤,比2012年增加73.68%。结合河南省能源消费结构现状,提出了河南省能源消费总量控制及能源结构调整的对策与建议。     

基于GM(1,1)模型的甘肃省武威市空气污染物浓度的预测及分析

目的分析并预测2011-2015年甘肃省武威市空气主要污染物的污染状况。方法运用灰色系统方法,根据武威市2006-2010年空气主要污染物的监测数据建立灰色预测模型并进行预测。结果除SO2外,NO2和PM10都呈增长趋势,2015年的预测值分别为0.027 5、0.024 1和0.199 mg/Nm3。结论通过对模型的残差及关联度进行检验,所见模型合格,预测结果可为武威市空气的污染治理及科学管理提供辅助决策依据。     

基于改进灰色GM(1,1)模型的三峡库区工业废水量预测

三峡库区工业废水排放量大,对库区水生态环境安全造成严重危害。为了取得较高精度且适合长期预测工业废水量的模型,以三峡库区2006—2012年工业废水排放量数据作为原始数据进行建模,并用2013年的数据检验结果。对灰色GM(1,1)模型和3种改进灰色GM(1,1)模型分别建模并进行精度比较,根据"新信息优先"原理,将选出的最佳改进模型与新陈代谢模型结合,抛弃最旧的数据,不断补充新的数据,重复建模,构建三峡库区2014—2020年工业废水排放量预测模型。结果表明:改进灰色GM(1,1)模型方法三结合新陈代谢模型能够较为准确地预测库区工业废水排放量,且精度高于灰色GM(1,1)模型,在未来7年里库区工业废水排放量呈现出缓慢下降的趋势。预测结果可为政府和有关部门制定该地区的环境保护政策、保护当地生态、合理安排社会经济环境的和谐发展提供参考。     

用灰色系统GM(1,1)模型预测城市交通噪声

本文对灰色系统及灰色系统 GM(1,1)预测模型做了简介,并以沈阳市为例,具体应用 GM(1,1)模型对市区交通噪声进行了预测.本文较详细地说明了使用 GM(1,1)模型进行城市交通噪声预测的方法、步骤及有关问题.     

长江铜陵段水环境中铜浓度的灰色GM(1,1)预测

以近5年来长江铜陵段特征污染因子铜的监测数据为基础,采用灰色系统理论中的预测方法,建立了长江铜陵段水环境中金属铜的灰色预测模型.用该模型预测长江铜陵段水环境中特征污染因子铜的年均值.     

基于灰色GM(1,1)模型的山东省能源消费及能源消费结构预测

本文基于山东省2004-2010年的一次能源消费总量数据及能源消费结构中的煤炭、石油、天然气的消费量数据,应用灰色系统理论,建立山东省能源消费的GM(1,1)预测模型,并对山东省"十二五"、"十三五"期间一次能源消费总量和煤炭、石油、天然气消费量进行了预测,预测结果表明,未来10年山东省一次能源消费总量仍呈稳步上升的趋势,年均增长率为7.21%,与"十一五"期间的9.24%相比,上升的速度明显变缓。能源消费结构仍然以煤炭为主,但煤炭所占比重逐年下降,石油、天然气所占比重不断上升,能源消费结构得到了明显地改善。经检验模型的预测精度较优,其预测结果可信,可为山东省以后制定能源战略规划等提供科学依据。最后,结合预测结论,提出相应的政策建议。     

基于GM(1,1)模型群的阿什河氨氮浓度的预测研究

依据灰色系统理论,以2000年-2009年10年阿什河入江口断面枯水期氨氮浓度构造了一个由6个GM(1,1)模型组成的灰色动态模型群,并运用该模型群对其变化趋势进行了预测分析,得到令人满意的结果。研究表明,灰色动态模型群法能够充分利用近期水质资料信息预测未来水质变化趋势;以模型群统计平均值作为最终预测值,避免了单一灰色模型容易利用不稳定信息的缺陷,使得预测精度更加准确,预测结果更为可信。     

用灰色系统理论GM(1,1)模型预测牡丹江市废水排放量

本文用灰色系统理论的单序列一阶线性动态模型——GM(1,1)模型预测牡丹江市废水排放量未来的变化趋势是逐年增加,到2000年,废水排放量14192.5万吨.经过残差、后验差的检验和关联度分析,该模型具有较高的精度,最大误差为0.486％,可作为牡丹江市废水排放量的一级预测模型.     

GM(1,1)灰色模型在真空预压沉降预测中的应用

土体固结度是真空预压法加固土体效果的一个重要评价指标,地基最大沉降量的计算是确定土体固结度的关键。本文结合工程实例,分析了GM(1,1)灰色模型在真空预压沉降预测中的可行性,根据部分实测数据计算了地基最大沉降量及土体固结度,并与常用的三点法和双曲线法计算结果进行对比,结果表明GM(1,1)灰色模型的预测结果更符合工程实际。该研究对真空预压施工具有一定的指导意义。     

广州市硫酸盐化速率的灰色GM(1,1)预测

以广州市近7a的硫酸盐化速率年平均值为基础,运用灰色系统理论,建立了广州市硫酸盐化速率年均值的灰色预测模型.用该模型对广州市2005年、2006年、2007年硫酸盐化速率年平均值进行预测,所得结果分别为0.4228、0.4149、0.4070mgSO3/100cm2·碱片·d.     

基于CEEMD-BiGRU模型的徐州市大气污染物浓度预测

目前大气污染物对于地区经济以及人体健康的影响不容忽视。选取徐州市2016-01-01—2021-01-24大气污染物和气象要素数据,针对大气污染物浓度波动性强等特点,运用互补集成经验模态分解(CEEMD)将污染物数据分解为本征模态分量,提取出原始数据的各项特征,再对分解出的各本征模态分量构建双向门控循环单元模型(BiGRU),通过双向循环训练,学习各分量的特征趋势并获得最优训练参数,将输出结果重构,得到最终的预测值。结果表明:与BiGRU、BP模型相比,CEEMD-BiGRU模型预测各项大气污染物的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)分别下降15%、20%和2百分点以上,预测精度有较大提升。在此基础上,利用CEEMD-BiGRU模型预测后一时间段残差,以修正原预测值,得到大气污染物预测区间上界,进一步扩展模型的适用性。     

珠江广州河段高锰酸盐指数的灰色GM(1,1)预测

掌握珠江河水中污染物变化规律,对其进行预测研究,对于整治珠江广州河段,更好地为环境管理部门服务具有十分重要的意义.以珠江广州河段近5年的一项主要污染指标高锰酸盐指数监测数据为基础,采用灰色系统理论中的预测方法,阐述了模型原理,建立了珠江广州河段高锰酸盐指数的灰色预测模型,并对模型精度进行检验.用该模型对珠江广州河段2005年、2006年和2007年的高锰酸盐指数进行了预测,其结果分别是4.82,4.92和5.03.     

灰色系统GM(1,1)与多元回归分析耦合用于拉萨市大气NO2的预测

根据拉萨市(1992-1998年)NO2、全市工业总产值和平均车流量的历史资料,用灰色系统GM(1,1)与多元回归分析模型耦合预测拉萨市大气中NO2的浓度.结果表明,到2010年拉萨市大气中NO2浓度将是1992年的6.3倍,大气中NO2浓度呈上升趋势.预测值表明,这种预测方法是可行的,可为政府管理和制定规划提供科学依据.     

基于GM(1,1)模型的长沙市生态安全综合评估预测

区域资源与城市自然系统是城市社会经济发展的重要基础和载体。城市生态安全评估是对未来的预测,以实现城市的可持续发展。文章以长沙市为例,在城市生态安全主要影响因素识别的基础上,研究了长沙市近11年来生态安全的变化趋势。研究结果表明,1999-2009年间长沙生态安全的趋势由较不安全向较安全状态发展,人文环境响应是长沙生态安全改善的主导因素,筛选出了长沙市生态安全的10个敏感因子,可为长沙生态城市建设提供参考。     

基于GM(1,1)模型的尾矿坝坝体垂直位移预测

尾矿坝坝体的不均匀沉降可严重影响尾矿坝的稳定性,因此有效地预测坝体各监测点的垂直位移能够及时发现潜在的安全隐患,对尾矿库的安全管理与维护意义重大。尾矿坝作为一个多元的动态系统,其坝体位移存在很多的不确定性,是典型的灰色系统。本文以监测到的某尾矿坝垂直位移数据为原始数据序列,建立了GM(1,1)模型,对坝体各监测点的垂直位移进行了短期预测,预测结果显示其预测值与实际监测值基本吻合,表明GM(1,1)模型在尾矿坝垂直位移预测中具有较好的可靠性和适用性。     

GM(1,1)模型预测城市区域环境噪声的应用

介绍了重庆市主城区区域环境噪声污染现状,根据1996～2002年区域环境噪声的监测数据,建立了GM(1,1)灰色预测模型,通过预测探讨了区域环境噪声的变化规律.结果表明,主城区未来几年区域环境噪声呈上升趋势,2003年预测值为57.8分贝.     

基于GM(1,1)模型预测我国未来化工企业安全生产形势

根据2004-2008年我国化工企业较大事故级别以上的统计数据,应用灰色系统GM (1,1)模型,选用二阶弱化算子法与三点平滑法相结合对原始数据进行预处理,对未来我国化工企业安全生产形势进行了预测,为化工企业与安全监管部门的安全管理和安全决策提供了科学、定量的依据.     

应用GM(1,1)模型预测阿什河水质变化趋势

GM(1,1)模型在水质预测中得到了较为广泛的运用。本文应用GM(1,1)模型对阿什河入松花江口内断面中高锰酸盐指数和氨氮两项指标的浓度变化趋势进行了预测,结果表明:高锰酸盐指数浓度呈上升趋势,氨氮浓度呈下降趋势。对比灰色动态模型群和子模型的预测结果精度,发现对于两极分化的数据,模型群预测结果的关联度低于子模型。本文将为制定阿什河水质改善方案提供科学依据。