灰色模型理论在哈尔滨市大气污染物NO2预测中的应用

根据哈尔滨市大气污染物NO2 2002-2006年监测数据,利用灰色系统理论建立了NO2的GM（1,1）模型,对GM（1,1）模型的计算结果和精度进行了分析,并通过该模型得出了2009年NO2的预测值是0．040mg／m3。结果表明：到2009年世界大学生冬季运动会在哈尔滨召开时NO2浓度可以达到国家二级标准。     

指数平滑和GM(1,1)组合法在水质预测中的应用——以邕江水源地铁、锰浓度为例

铁、锰超标已成为近几年南宁市区邕江水域污染的主要问题.文章运用了GM(1,1)预测模型和三次指数平滑法基础上的组合预测方法,用于预测今后几年邕江水源地的铁、锰浓度.采用2001-2005年邕江陈村水源地的铁、锰浓度数据分别建立邕江陈村水源地水质预测的GM(1,1)和三次指数平滑模型,计算出2006-2008年铁、锰浓度...     

应用灰色模糊马尔科夫链预测海河水质变化趋势

灰色GM(1,1)模型在水质预测中得到了较为广泛的运用,但其存在灰色偏差与抗干扰能力弱的局限性,针对这一问题,将马尔科夫链理论与模糊集合理论引入灰色GM(1,1)预测模型,并应用该模型对海河三岔口断面的DO、CODMn和NH3-N 3项指标2012~2016年的浓度变化趋势进行预测.结果表明,2004~2016年,DO及NH3-N浓度大致呈上升趋势,预计2016年分别可达9.15,1.47mg/L;CODMn浓度呈下降趋势,预计2016年可达3.91mg/L.以2012年的数据做验证,灰色模糊马尔科夫链模型的预测精度最高,可作为科学的水质预测方法.     

应用灰色模糊马尔科夫链预测海河水质变化趋势

灰色GM(1,1)模型在水质预测中得到了较为广泛的运用,但其存在灰色偏差与抗干扰能力弱的局限性,针对这一问题,将马尔科夫链理论与模糊集合理论引入灰色GM(1,1)预测模型,并应用该模型对海河三岔口断面的DO、CODMn和NH3-N 3项指标2012~2016年的浓度变化趋势进行预测.结果表明,2004~2016年,DO及NH3-N浓度大致呈上升趋势,预计2016年分别可达9.15,1.47mg/L;CODMn浓度呈下降趋势,预计2016年可达3.91mg/L.以2012年的数据做验证,灰色模糊马尔科夫链模型的预测精度最高,可作为科学的水质预测方法.     

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。     

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.     

保山中心城市环境空气质量现状与预测

以保山中心城市2006～2010年环境空气质量监测数据为基础,建立了保山中心城市环境空气质量预测灰色理论GM（1,1）预测模式,各项目预测模式精度均在合格及其以上。由2006～2010年的监测数据和2011—2015年的预测数据来看,保山中心城市空气尘污染明显,是决定城市空气质量级别的主要污染物。     

Markov灰色残差GM(1,1)模型在滇池观音山断面水质预测中的应用研究

选用2005年-2014年观音山断面水质自动监测资料,利用灰色残差修正GM(1,1)模型对滇池观音山断面pH、DO、CODMn、NH3-N 4个指标2015年、2016年浓度进行预测.结果表明:传统的GM(1,1)模型存在较大预测误差;pH和DO浓度的预测可使用GM(1,1)一次残差修正模型;CODMn和NH3-N浓度的预测可使用GM(1,1)二次残差修正模型.预测2015年观音山断面pH、DO、CODMn、NH3-N年平均浓度分别为8.89、7.96 mg/L、8.9 mg/L、0.31 mg/L;2016年观音山断面pH、DO、CODMn、NH3-N年平均浓度分别为8.92、7.89 mg/L、9.17 mg/L、0.34 mg/L.     

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.     

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。     

基于可公度法的航材故障预测

介绍了可公度性的概念和可公度信息预测理论。应用可公度信息预测理论,以故障时间窗口期为研究对象,对航材故障预测进行了初步探索,进而建立了一种较为实用的预测模型,并且给出了具体算例,验证所建模型的科学性和有效性。通过与指数平滑法预测模型对比可看到可公度预测模型精度更高且计算模型更为简单,为航材故障次数预测提供了一种解决方案。进而可以更好地应用在实践当中,提高航材管理水平,保障飞行任务的完成。     

基于指数平滑技术的装备维修备件需求预测

以装备维修备件的需求量预测问题为研究对象,运用指数平滑预测技术,构建了装备维修备件需求量预测模型,并借助Excel环境对某装备维修备件的需求量进行了预测。预测结果表明,该方法为科学预测装备维修备件的需求量提供了一种可行的方法。     

BP神经网络组合预测在城市生活垃圾产量预测中应用

文章分析了组合预测理论,在建立由二次指数平滑预测模型、灰色预测模型、BP神经网络预测模型组成的组合预测模型库的基础上,利用以上三种单一预测模型的组合构成BP神经网络组合预测模型。分别应用单一预测模型和组合预测模型对湖南省城市生活垃圾产生量进行预测,通过分析和比较预测结果,验证了该组合预测方法的有效性。     

塑料大气环境老化预测模型研究

目的为塑料老化行为预测提供简易而可靠的途径,充分发挥环境效应数据的内在价值。方法分别运用GM(1,1)模型、幂函数模型、指数函数模型、多项式模型预测9种工程塑料在3种典型大气环境下的拉伸强度、延伸率和弯曲强度等力学性能变化,并与自然环境试验实测结果进行比较。结果拉伸强度、延伸率、弯曲强度等3种力学性能中,弯曲强度预测效果最好,延伸率预测效果最差。4种模型之中,GM(1,1)模型在预测小样本数据方面具有最好的预测效果和最高的正确率,且在数据具有一定波动性的情况下仍能够保持较好的预测效果。结论在挖掘分析塑料大气老化评价指标和试验时间之间的函数关系时,不仅要考虑预测模型的拟合效果好坏、相关系数高低、预测误差和预测正确率高低,还应注意预测模型反映出来的塑料性能变化规律是否符合客观实际,这样得到的预测模型才能尽可能地反映塑料老化程度与试验时间关系的全貌。     

最优加权组合预测法在水质预测中的应用研究

针对用再生水补给河流的水质预测问题,提出了基于最优加权法的组合预测模型.利用灰色预测模型、趋势外推法和指数平滑法3种方法分别进行预测,再以预测误差平方和最小为目标,将预测值的加权问题转化为优化问题,求解得到各种方法预测值的权值.然后,将3种方法所得的预测结果用最优加权法进行组合,得到组合预测值.最后,应用组合预测法对由再生水补给的永定河中的DO值进行预测,并与单一预测模型比较.仿真结果表明,组合模型可以平衡各种方法的偏差,模型的适用性和预测精度有所改善.     

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。     

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。     

基于灰色预测模型与一元线性回归模型的煤矿瓦斯涌出量预测比较

在介绍灰色预测模型和一元线性回归模型的基础上,结合某煤矿实际,采用两种模型对瓦斯涌出量进行了预测,并对两种模型的预测值进行比较,结果表明:对基本符合线性关系的数据,采用灰色GM(1,1)模型较一元线性回归模型的预测精度要高。     

工业废气年排放量的灰色GM（1,1）预测

本文根据灰色理论ＧＭ（１，１）预测方法，以保山地区１９９３－１９９７年度工业废气年排放量数据为基础，建立了保山地区工业废气年排放量的ＧＭ（１，１）预测模型。模型精度为一级，用该模型进行预测，能反映出保山地区工业废气年排放量的发展变化情况。     

基于指数平滑法的环境噪声污染预测模型及应用

为了研究城市环境噪声污染的数学模型,通过对厦门市环境噪声的实际情况的分析并结合指数平滑预测模型,提出了符合当前环境噪声的分段三次指数平滑模型。计算了不同平滑系数时数学模型的精度,同时应用建立的数学模型对福州市10年内的噪声污染进行了预测。预测发现,噪声污染呈逐年减小的趋势,到2020年区域环境噪声和交通噪声污染分别达55.09 dB(A)和67.19 dB(A)。指数平滑法的应用效果与平滑系数的选取关系密切,应用时要根据预测的精度要求和预测期限的长短,适当选取平滑系数,并对预测的精度进行分析。结果表明基于该方法预测未来中期环境噪声准确率满足使用需求,并为其他环境噪声预测提供一种新的方法。