环境质量模糊综合评价及其应用

环境质量评价是环境科学的重要研究课题之一，作者评述了常用指标法的不足，提出用模糊数学中综合模糊评价法评价环境质量，建立了评价模式和计算程序，并用于科学城的环境质量评价，评价计算给出的多层次数据所提供的信息，与监测结果所体现的环境质量状况符合，所建模糊评价程序是适用的。     

大气环境质量模糊积分评价新方法

本文提出了应用模糊积分进行大气环境质量综合评价的具体方法和步骤,并用这一方法进行大气环境质量评价,取得了令人满意的结果。该方法的优点是简便实用,评价结果可靠。     

空气环境质量模糊综合评价方法的改进

针对以往空气环境质量的模糊综合评价方法存在的不足提出了采用综合指数和模糊综合评价方法相结合的方法评价空气环境质量的新方法。     

基于模糊综合法评价新乡市大气环境质量

以新乡市"十一五"期间大气环境中二氧化硫、二氧化氮、可吸入颗粒物监测数据为依据,总结了这3种污染物的特征及变化趋势,并利用模糊综合评价法对大气环境质量进行了综合评价。根据关联度判断出新乡"十一五"期间大气环境质量均为Ⅱ级,环境质量优劣次序为:2010>2008>2009>2006>2007,与实际的污染程度相吻合,说明该评价方法具有客观性和准确性,为评价大气环境质量提供了科学依据。     

环境质量评价模糊集理论与模式研究

探讨了模糊集理论方法对环境质量评价的可行性，以大气环境质量评价为例，叙述了这种方法的研究程序及计算步骤。研究表明，采用模糊集理论方法对大气环境质量进行评价，结果结果合理，方法可行，有一定的参考价值。     

基于BP神经网络的地表水环境质量评价

将水环境质量标准作为样本模式提供给BP网络，按照BP网络的学习规则对网络进行训练．经过7272次学习后，网络达到预先给定的收敛标准。应用该网络对长春市伊通河4个监测点位的水质量状况进行了评价，操作过程简便易行。     

基于模糊神经网络的煤炭企业循环经济评价模型

针对煤炭企业循环经济水平具有模糊性的特点,利用模糊神经网络具有模糊化和良好泛化的能力,在探讨煤炭企业发展循环经济影响因素的基础上,从经济发展、资源利用、节能减排、环境状况、循环特征五个方面建立了煤炭企业循环经济评价指标体系,构建基于模糊神经网络的煤炭企业循环经济评价模型,并按照模糊神经网络结构的建立、输入数据的模糊化、输出数据的反模糊化、BP神经网络训练进行模型求解和运算,算例验证了该模型具有较好的学习能力.利用该模型评价煤炭企业循环经济具有有效性和准确性.     

青岛市大气环境质量状况分析与评价

对青岛市大气主要污染物变化趋势进行了分析,并利用模糊综合评价模型对各年大气环境质量状况进行了综合评价。研究结果表明:近10年来青岛市大气环境质量处于尚清洁状况,且在不断改善;受工业扬尘和建筑扬尘影响,青岛市主要污染物是可吸入颗粒物PM10;以煤炭为主的能源结构加之落后的工艺设备等原因使得大气中二氧化硫浓度一直处于较高水平;随着青岛市机动车保有量的增长,以氮氧化物为特征的机动车尾气污染日趋明显,因此,冬季采暖燃煤利用、机动车尾气控制及城市扬尘抑制仍是青岛市未来大气污染的治理重点,强化燃煤脱硫技术和改善机动车尾气排放是青岛市大气环境质量改善的关键。     

青岛市大气环境质量状况分析与评价

以青岛市2001年至2010年大气环境中的主要污染物二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)和可吸入颗粒物(PM10)的监测结果为依据,对青岛市大气主要污染物变化趋势进行了分析,并利用模糊综合评价模型对各年大气环境质量状况进行了综合评价。研究结果表明:近10年来青岛市大气环境质量处于尚清洁状况,且在不断改善;受工业扬尘和建筑扬尘的影响,青岛市主要污染物是可吸入颗粒物PM10;以煤炭为主的能源结构加之落后的工艺设备等原因使得大气中二氧化硫的浓度一直处于较高的水平;随着青岛市机动车保有量的增长,以氮氧化物为特征的机动车尾气的污染日趋明显,因此,冬季采暖燃煤利用、机动车尾气控制及城市扬尘抑制仍是青岛市未来大气污染的治理重点,强化燃煤脱硫技术和改善机动车尾气排放是青岛市大气环境质量改善的关键。     

模糊聚类在区域环境质量评价中的应用

区域环境质量评价是一个系统工程,即多因子、多变量的综合评价问题。通过实测只能直观了解和掌握环境中某种因子的污染结果,但对于多因子的共同影响结果却不易直接得到。因此,采用模糊聚类方法,分析其各类环境质量的主要表征,不仅可以节省庞大的计算工作,同时这也是区域环境功能分区的基础工作。     

基于BP神经网络模型的城市自然生态型河流景观方案质量评价

城市自然生态型河流的景观设计方案质量评价受多种因素的影响,这些因素之间存在着复杂的非线性关系,有些甚至是随机的、模糊的,利用传统的方法难以表达它们之间的内在关系.研究建立三层次BP神经网络模型,以30份河流景观设计方案为样本,分别根据水质、水量、水空间、植被、经济、设施、交通等7项指标对景观方案的质量进行评价.结果表明,BP神经网络模型具有极强的非线性逼近能力,能真实反映景观质量与影响因素之间的非线性关系,预测结果与实测值之间误差小,相对误差小于5%.该方法操作性强,结果可靠.     

模糊数学在大气环境质量评价中的应用

本文应用模糊数学方法对近年宜宾市城区大气环境质量进行综合评价,并与常用的其它几个模式进行可比分析,其更能描述大气污染程度的特点。因此,模糊综合评判法对大气环境质量评价是较为理想的一种评价方法,它具有较强的实用性。     

神经网络模型在北海市空气日报污染指数计算中的应用

根据空气质量日报的实际需要,引入了Excel软件神经网络技术建立空气质量日报污染指数计算模型,采用LM算法提高了计算精度,并将模型应用于北海市空气日报。结果表明:此法较之实际公式计算法更加快捷方便,并且计算结果相当吻合。     

基于ANN的环境质量评价

人工神经网络通过神经元之间的相互作用来完成整个网络的信息处理，具有自学习和自适应等一系列优点，因而用它来评价环境质量是可行的。本文针对环境质量评价问题，建立了基于神经网络的评价系统，给出了应用实例。     

基于模糊综合评价法与单因子指数评价法的水质评价

通过2012年5月至10月对凡河榛子岭水库上游河段的水质监测,采用模糊综合评价法对凡河榛子岭水库上游河段水体的水质状况进行了综合评价,同时与单因子指数评价法评价结果进行对比分析。结果表明,2种评价方法的评价结果存在较大差异,采用模糊综合评价法评价得到的水质评价结果相对较好;采用模糊综合评价法评价,仅6月的杨坟沟、岱海寨断面及9月的杨坟沟断面的水质为Ⅴ类,其他月份各监测断面的水质均符合Ⅲ类水质标准要求;而采用单因子指数评价法的评价结果仅9月份的杨坟沟断面的水质达到Ⅱ类水质,其余各月三个断面监测的水质均超出Ⅴ类水质标准。在水质评价中,应根据评价目的合理选择水质评价方法,使水质评价结果更为准确。     

河流水质评价中模糊数学评价法的应用与比较

选择2005年6个典型日（1月12日、3月10目、5月10日、7月13日、9月8日和11月10日）的水质,运用两种模糊数学评价法对浙江西苕溪流域港口断面的水质进行评价并作比较。第一种数学评价法采用较为简单的单因素模糊综合评价法,另一种采用多级模糊数学评价法。评价结果表明,1月12日、3月10日和11月10日的水质达到国家Ⅰ类水质标准;而5月10目的水质相对最差。比较两种评价方法,单因素模糊综合评价法对单个因素的影响敏感,特别是超标值对最后的相对隶属度贡献大;而多级模糊评价法综合各个因素来评价现状水质,因而反映出水质的综合情况。结合港口断面的特点分析水质变差的原因,结论是：流域农业劳作带来的面源污染物质进入港口断面使得该断面在农作高峰期水质较差;同时,断面的水资源短缺问题较为严重,导致水环境容量较小,污染物较难稀释扩散。     

应用B-P神经网络的城市空气污染预测研究

在具有城市重点污染源的排放数据的条件下，利用人工神经网络的自学习、自组织、自适应和较强容错性等特点，探讨B—P神经网络应用于城市空气质量预测的适用性。试验结果表明：此种方法基本适用，且在污染源监测数据充足的基础上，预测结果会更加准确。     

基于BP神经网络的城市旅游环境质量评价

城市旅游环境质量与城市旅游可持续发展之间存在着极为密切的关系,实现可持续发展的关键就是要解决好城市旅游环境质量问题。而旅游资源环境、旅游自然生态环境、旅游社会服务环境、旅游信息环境是城市旅游环境质量评价的主要因素,利用BP神经网络的方法对城市旅游环境质量进行评价是十分科学有效的。     

模糊综合评判在达州市环境空气质量评价中的应用

运用模糊综合评判的方法,选取二氧化硫、二氧化氮和可吸入颗粒物作为评价因子,参照我国环境空气质量标准,通过建立各污染物的隶属函数和权重集,计算出各污染物的隶属度和权重分配系数,进而对达州市空气质量进行模糊综合评判。并将模糊综合评判法与空气污染指数分析所得结果进行比较。