GM（1,1）的直接建模法及其应用

在指出ＧＭ（１，１）常规累加方法两项缺陷的基础上，提出了ＧＭ（１，１）的直接建模方法，并介绍了其模型参数的一元线性回归辨识方法。实例表明，直接建模方法要明显优越于累加建模方法，是研究、分析环境系统的一种新的实用方法。     

环境预测中的GM（1，1）模型的简化算法

ＧＭ（１，１）预测模型已在环境科学领域中得到了广泛的应用．由于涉及多次矩阵运算，手工计算工作量较大；为此，根据ＧＭ（１，１）的建模方法，推导了两个辨识参数ａ、ｕ的简化计算公式．     

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。     

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。     

NLGTM（1,1^s）灰色模型及其应用

基于灰色ＧＭ（１，１）模型，研究和提出了带有时间限制项的灰色非线性模型－ＮＬＧＴＭ（１，１＾ｓ），初步应用表明，灰色ＮＬＧＴＭ（１，１＾ｓ）模型具有较高精度，进一步拓宽了ＧＭ（１，１）模型在环境系统中的应用范围。     

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。     

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。     

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。     

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．     

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。     

城市生活用水总量灰色预测新探

基于ＧＭ（１，１，ｔ），提出了一种新的灰色幂级数模型（简称ＧＰＰＳＭ（１）），并通过参数优化，设计制造出的系统同态性好，经实例表明，该方法后验差比值Ｃ〈０．３５，小误差概率Ｐ＝１，预测精度为一级，具有实际应用价值。     

轴流风机整机噪声与转速关系的灰色模型

本文应用灰色系统理论建立了轴流风机在较高转速下的整机噪声估算公式，介绍了ＧＭ（１，１）模型应用于不等间隔序列的处理方法，表明该模型可从时间，空间序列分析推广到其它单变量系统分析。     

利用灰色系统方法预测水情

本文利用灰色系统方法进行海冰年限预报。该方法不依赖于天文、气象等因素，而是利用历年的冰情等级数据列建立ＧＭ（１·１）模式。该预报方法也可以预报重冰年。     

GSM（1）灰色模型在机械废水排放量预测中的应用

常规ＧＭ是一个指数模型，在复杂应用于多样的环境系统中有其局限性。本文利用某地机械行业废水排放量的时序数据，建立了单变量灰色指数级数曲线型邓ＧＳＭ（１）预测模型。结果模型。结果表明，ＧＳＭ模型优于常规ＧＭ模型，是分析，研究环境单变量时序系统客观规律的有效方法。     

GIM（1）灰色模型预测环保投资趋势的可行性探析

环保投资作为环保系统的一个子系统，并不一定具有指数函数规律。本文利用ＧＩＭ（１）灰色模型，探析了它在环保投资趋势预测应用中的可行性。初步应用表明，在序列不完全满足光滑化条件时，ＧＩＭ（１）灰色模型对系统变量的“白化”能力较ＧＭ（１，１）强，而与ＧＳＭ（１）灰色模型相当，信息利用率高，是分析、预测环保投资动态发展趋势一条切实可行的途径。     

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。     

用灰色组合模型预测环保投资

针对环保投资变化的非平稳性，采用灰以ＧＭ（１，１）模型分析环保投资的趋势项并与历史环保投资比较得一系列残差，然后应用人工神经网络模型进行了正以提高精度。     

基于季节变动序列渐进模型的环境因素预测

在给出季节变动序列渐进模型构造与证明的基础上，通过实例运用比较，表明季节变动序列渐进模型比ＧＭ（１，１）模型的输出结果同态性要好，拟合精度更高，更符合客观实际，是一种较理想的预测方法。     

城市油库环境质量状况的灰色预报

针对城市油库环境质量状评估预测中存在误差较大、定性分析多、定量分析少等特点，提出了用灰色预测方法处理油库质量守类受多因素影响，非定 条件下环境质量预测问题。，借助灰色ＧＭ（１，１）预测模型，建立了油库环境污染物的预测数学模型，通过实例分析，探讨了适合油库特点的环保质量状况的评估与预测方法。     

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。