环境系统学(环境系统工程)

和环境保护问题。图4参5.X192 9402017 GM(l,l)模型在排污收费中的应用/向跃霖 (湖南省洞口县环保局)11环境污染与防治/本 刊编辑部(杭州)一1993,15(6)厂17一20 环情X一3 排污收费系统从本质上看是一个本征性灰色 系统,排污收费额是系统的灰色量。笔者根据灰 色系统理论建立排污收费预测模型。本文介绍了 该模型的建模原理及方法、实例应用等。结果表 明,用灰色系统理论建立排污收费预测模型,方 法适用,计算简便,其预测精度是其它方法所不 可比拟的,为环境管理宏观调控的有效实施提供 了一种新型的手段和方法。表10X 192 X32 9402018城市…     

污水排放预测的多因素灰色模型GM(1,N)及其应用

在分析污水排放数据处理的现状后,运用灰色系统理论,通过优化模型系数与背景取值,建立了多因素灰色GM(1,N)模型。该模型克服了现有GM(1,N)模型的不足,扩宽了GM(1,N)模型的应用范围．具有精度高、使用简便等特点。GM(1,2)计算实例表明,该模型简单实用,值得在污水排放预测中推广应用。     

北京市卫星城生活垃圾产生量的灰色预测

运用灰色理论,建立GM(1,1)模型来预测北京卫星城生活垃圾产生量。经过模型精度检验,结果表明:预测精度等级为1级,表明该方法对预测北京卫星城城市生活垃圾产生量是可行的,并运用此模型预测了2009—2020年北京卫星城生活垃圾的产生量。     

灰色系统在大气环境质量预报中的应用

本文以大气环境中的二氧化硫为例,应用灰色系统新陈代谢GM(1,1)模型。建立了大气环境中SO_2浓度的予报模型,经三种不同方法验证效果良好。它表明灰色系统新陈代谢GM(1,1)模型是一种较好的大气环境质量预报方法。     

北京市卫星城生活垃圾产生星的灰色预测

运用灰色理论,建立GM(1,1)模型来预测北京卫星城生活垃圾产生量.经过模型精度检验,结果表明:预测精度等级为1级,表明该方法对预测北京卫星城城市生活垃圾产生量是可行的,并运用此模型预测了2009-2020年北京卫星城生活垃圾的产生量.     

SO2排放量的GTRM（1）预测模型

基于GIM(1)模型,运用灰色系统理论的原理与方法,研究并提出了带时间限制因子的GTRM(1)模型。本文主要研究了GTRM(1)模型的建模结构、参数估计形式以及其解的表达形式,从而形成了完整的GTRM(1)模型。研究结果表明,GTRM(1)模型具有比GIM(1)、GM(1,1)模型更好的系统近似等价性,为非线性灰色环境系统提供了一条新途径。     

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。     

上海市城市垃圾产生量因子分析与灰色预测

运用灰色关联度方法，定量分析了上海市城市生活垃圾产生量的主要因子，并利用灰色系统理论建立了城市垃圾产生量的GM（1，1）模型，所建模型经精度检验合格，具有一定的可行性和适用性，为上海市城市垃圾的分析预测和规划管理提供定量依据。     

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.     

大气污染灰色预测法的研究

通过对GM(1,1)模型的研究,探讨了该模型在大气污染预测应用中存在的问题,提出用GM(1,1)模型群作污染物的灰色区间预测,并用实例论证了方法的合理性.     

广州大气NOx浓度影响因素的灰色关联分析

文章运用灰色系统理论中的关联分析方法分析与广州大气ＮＯｘ浓度有关的几个因素。结果表明，广州市区平均车流量和道路面积是影响ＮＯｘ浓度水平的两个最主要因素，文章用灰我ＧＭ（１，１）模型预测了ＮＯｘ浓度的变化趋势，最化提出了控制和治理ＮＯｘ污染的相应对策。     

环保投资的GSM（1）预测模型初探

基于灰色ＧＭ（１，１）模型，本文研究和提出了环保投资的ＧＳＭ（１）预测模型．初步应用表明，该模型误差小、精度高，可以满足环保投资预测要求．     

保山市隆阳区城区尘污染发展趋势分析

目前影响保山市隆阳区城区环境空气质量的主要污染物是PM10和降尘。用一维灰色系统分析法分析PM10和降尘污染的发展趋势,分别建立PM10和降尘在2008--2011年和2009--2012年两个时间段的预测模式GM（1,1）,和GM（1,1）2。不论是PM10还是降尘,都呈递增趋势,且GM（1,1）2的预测值和年增加量都远大于GM（1,1）。。GM（1,1）。与GM（1,1）：的行为轨迹相差很大,表明PM10和降尘的变化机制不稳定,污染日趋加重。应从源头控制尘的产生,并加强相关管理,遏制尘污染快速上升趋势,稳定和改善环境空气质量。     

灰色系统GM（1，1）模型预测滇池草海水污染

采用灰色系统理论建立预测滇池草海水污染的GM（1,1）模型,结果显示,滇池草海中的CODMn、TP和TN都呈增长趋势。通过对模型的残差及关联度进行检验,所建模型合格,预测结果可为滇池草海的污染治理及科学管理提供辅助决策依据。     

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。     

河流水质大系统灰色非线性规划的分解协调方法

对多排污口和复杂河系排污的水质规划问题进行了研究,探讨了河流水质系统的广义不确定性,建立了河水质灰色非线性规划模型。针对河流复杂排污体系的灰色非线性规划面临的高阶、高维和非线性问题,提出运用大系统理论分解协调方法解决上述问题。在此基础上,定义了灰凸集,灰凸函数,灰凸规划,证明了灰色非线性规划模型的厂广Ｋｕｈｎ－Ｔｕｃｋｅｒ条件。实例研究表明,本模型与方法合理、可信、适合于一般含灰参数非线性规划问题     

基于指数平滑技术的水体污染灰色预测模型及应用

文章在分析传统灰色GM（1,1）预测模型所存在的缺陷基础上提出采用指教平滑技术和灰色理论相结合的方法构建一新的ES—GM（1,1）预测模型。新的预测模型通过指数平滑技术和二次累加生成技术将原始的水质污染监测数据进行处理挖掘数据序列潜在的规律性,以2001年到2007年长江南京段水质主要污染监测数据作为实例和传统预测模型进行对比分析计算,结果证明新ES—GM（1,1）的预测模型精度大大提高。长江南京段水质污染预测计算结果表明如果不采取有效的污染预防和控制措施,到2012年COD蜊和BOD5年平均浓度值将分别上升到1．791mg/L和2043mg／L。     

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。     

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.