大气环境质量分析与评价研究的新进展

简要地介绍了人工神经网络（ANN）、物元可拓集（MEES）、集对分析（SPA）、遗传算法（GA）和投影寻踪技术（PP）等的基本思想和特点，评述了近年来国内外将这些新理论和新技术应用于大气环境质量分析与评价取得的最新成果，指出了大气环境质量分析与评价研究的可能发展前景。     

大气环境质量评价的加权灰色关联分析法

灰色关联分析法是近年来环境质量评价中应用较多的一种方法,可较真实地反映环境质量评价中污染程度的灰色性。在传统灰色关联分析法的基础之上,从关联系数计算、权重确定等方面对其进行了改进,提出了加权灰色关联分析法,并用于大气环境质量评价中。     

人工神经网络用于大气环境质量评价与排序

本文应用于人工神经网络Ｂ－Ｐ算法，建立了大气环境质量Ｂ－Ｐ网络评价模型，该模型应用于实例评价和环境质量排序结果与灰色综合评价法评价结果相比较，表明Ｂ－Ｐ网络法用于大气环境质量评价合理，客观，并具有可比性。     

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。     

模拟退火算法在大气环境质量综合评价中的应用

为了建立一种对多项指标都能普遍使用的大气环境质量综合评价模式,利用模拟退火算法对幂函数加和型指数评价中参数进行优化,并用优化后的综合评价指数公式对大气环境进行综合评价。该公式应用于大量实例的分析评价结果与其他多种评价方法评价结果比较表明:该公式不受污染物种类和数目多少的限制,计算简便,具有可行性、实用性和通用性。     

物元分析法评价格尔木市环境空气质量

以蔡文教授提出的物元分析理论，对格尔木地区的环境空气质量进行物元分析评价，其结果符合格尔木市的环境现状，环境质量优劣的排序清楚，具有在环境评价工作中应用的实际意义。     

大气环境质量评价方法的研究与进展

本文概述了大气环境质量评价方法研究的历史、现状与进展,进而指出对指数法的改进与完善和用新的数量方法进行大气环境质量评价是当前大气环境质量评价方法研究的两个主要方向     

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。     

层析分析法在重庆市生态保护发展区十二五大气环境质量评价中的应用研究

运用层次分析方法,选用SO_2、NO_2、PM_(10)作为评价因子,参照大气环境质量标准,对重庆市生态保护发展区大气环境质量进行评价。层次分析评价结果表明,重庆市生态保护发展区十二五期间大气环境质量基本上处于清洁和轻度污染水平,且大气环境质量有逐年改善趋势。     

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。