湖北省矿山地质灾害损失的灰色关联分析

近年来,湖北省矿产业发展迅速,然而不合理地开发利用矿产资源导致了矿山地质灾害的发生,如滑坡、泥石流、崩塌和地面塌陷,严重威胁到了人民的生命财产安全,同时也造成了巨大的经济损失。本文运用灰色关联分析模型,结合湖北省1999—2010年各类矿山地质灾害(包括滑坡、崩塌、泥石流和地面塌陷)所造成的伤亡人数及直接经济损失统计数据,分析了湖北省矿山地质灾害伤亡人数及直接经济损失的主要影响因素,并对湖北省矿山地质灾害损失进行了灰色关联分析。结果表明:湖北省矿山伤亡人数与各类地质灾害的关联度分别为r11=0.311 0、r12=0.305 2、r13=0.437 9、r14=0.311 5,排序为r13>r14>r11>r12,直接经济损失与各类地质灾害的关联度分别为r21=0.506 5、r22=0.463 1、r23=0.487 9、r24=0.365 5,排序为r21>r23>r22>r24;湖北省矿山地质灾害中泥石流对人们的生命威胁最大,滑坡、崩塌和地面塌陷也对人员伤亡存在一定程度的影响;而滑坡对直接经济损失影响最大,崩塌和泥石流影响程度略小于滑坡,地面塌陷影响程度最小。因此,在湖北省矿山地质环境保护和地质灾害防治过程中,应运用先进的防治技术,大力加强对滑坡和泥石流的监测预警工作,同时也需要对崩塌和地面塌陷加大防治力度。     

环境工程评标的灰色关联评估模型及应用

运用灰色系统理论中的关联分析法，建立了环境工程评标的数学模型，并应用已建立的数学模式对４个投标方案进行了优化，给出了优劣顺序．     

大别山地区地震活动影响因子灰色关联分析

利用灰色关联分析,可以挑选出与大别山地区地震活动关系密切的影响因子。选取前一年11月太阳黑子数、当年12月地球自转相对变化平均值、当年西太平洋季风活动性数值、当年太阳10.7cm射电流量数值、大别山地区年降雨量平均值、大别山地区年气温平均值、大别山地区采掘业电力消耗值7个因子与大别山地区地震活动数进行灰色关联分析,结果表明:与大别山地区地震活动关联度最大的因子为地球自转相对变化值,与大别山地区的地震活动与该区域的采矿业关联度最低。     

江苏省电力发展与环境变化的灰色关联分析研究

文章以灰色关联分析的理论与方法为基础,分别将江苏全省SO2排放量、工业烟（粉）尘排放量、工业废气排放量和工业固体物产生量作为因变量参考数列,江苏省地区生产总值、发电总量、火力发电量、火力发电量占发电总量比重作为比较数列,对电力发展与环境变化进行综合分析,结果表明火力发电对环境变化影响较大.因此,积极发展新能源发电项目,扩大新能源发电比重,降低火力发电比重,构建合理的能源结构成为江苏省环境保护的重中之重.     

南昌市大气污染与居民肺癌发病率的灰色关联分析

研究结果表明:对比SO2 、NO2、PM10,霾日数与肺癌发病率的灰色综合关联系数最高,南昌市近15年来霾日数与肺癌发病率的灰色综合关联系数为0.783 8,滞后期为5年.研究旨在为保护公众健康提供科学依据,本地气象部门可以利用长期的历史数据优势,不断深化历史资料分析,结合环保、医疗等各部门的数据开展霾污染与人群健康相关研究,为政府科学开展污染治理提供决策参考.     

基于均匀设计的边坡敏感性灰色关联分析

在边坡敏感性分析中,试验方法的选择对试验次数和试验效果起着至关重要的作用.与正交设计相比,均匀设计不仅能减少试验次数,而且能够获得较好的试验效果.本文以一土质边坡为例,选取容重、内聚力、内摩擦角、坡角及坡高5个因素进行均匀试验设计,并对其敏感性进行了灰色关联分析,结果表明:坡体的抗剪强度指标是影响土质边坡稳定性的最重要...     

灰色聚类关联评估在水环境质量评价中的应用

评价方法是环境质量评价理论的核心,水质评价是水环境容量计算和水资源系统规划管鲤的基础,有其独特的重要性。文章以沱江内江段3个监测断面的水质监测数据为应用实例,选择具有代表性的四项指标作为评价因子,采用灰色聚类关联评估法对其水质质量进行综合评价,通过计算污染物的权重,构造改进的白化函数,进一步计算出灰色关联度,依据《地表水环境质量标准》（GB3838—2002）通过理论阐述与计算,得出评定结果：沱江内江段水质等级为Ⅱ类。     

基于灰色关联的交通碳排放与能耗空间分析

为明晰中国省域交通碳排放强度与综合能耗结构之间的关联关系,为差异化碳减排政策的设计提供依据,文章基于灰色关联理论,构建了交通碳排放强度与综合能耗结构之间的灰色关联模型,并对其结果进行空间差异化分析。结果表明:各省交通碳排放强度与综合能耗结构间的绝对关联度数值差异较小,相对关联度的跨度差异较大,综合关联度大的地区分布在云南、黑龙江以及东南沿海等地。对于关联程度较高的省份,可通过调整能耗量、优化能耗结构等途径控制碳排放。     

基于灰色关联分析的客车内空气品质评价

以出厂时间为1~2个月的客车为评价对象,利用灰色关联分析法对其内空气品质进行评价。选择甲醛、苯、甲苯和TVOC作为评价指标,建立客车内空气品质污染等级,再根据车内污染物的浓度数据,运用灰色关联评价模型求出各样车与污染等级的关联矩阵。结果表明:所评价的5辆客车中有4辆空气品质为重污染,1辆为轻污染,且样车4在正常使用6个月后污染级别有了明显的降低。     

基于灰色神经网络的腐蚀损伤模型

为在小样本情况下对腐蚀损伤进行预测,结合灰色系统与神经网络,提出了灰色神经网络模型,利用该模型对已知腐蚀损伤数据进行了预测检验。为对比研究,同时采用灰色系统与神经网络方法预测了损伤值。结果表明,3种预测模型中,灰色神经网络预测精度最高,能够满足工程使用要求。     

基于灰色关联与主成分分析的环境承载力评价

以广西为例,基于区域系统论的视角,从社会系统、资源系统和环境系统子系统选取21个指标构建环境承载力评价指标体系,以层次分析法确定指标权重,采用灰色关联法对2005-2014年广西环境承载力状况进行量化测度和系统分析,利用主成分分析法对承载力结果验证分析。结果表明:(1)从时序变化上看,2005-2014年,关联度由62.43提高至92.35,广西承载力水平逐年提高,高速发展的社会经济是环境承载力的最直接驱动力。(2)主成分分析法因剔除部分信息故导致评价结果波动大,灰色关联法评价结果稳定且差距小,但两者反映的趋势和结论是一致的,说明评价结果精度较好。(3)通过环境系统短板因子分析,水环境质量良好且逐年改善,固废指数呈"低-高-低"态势,大气污染成为阻碍广西环境治理的关键。     

基于灰色关联分析的芯片布局和散热器结构参数优化

目的 降低芯片工作温升,提升芯片的热可靠性.方法 利用CFD仿真工具,搭建多芯片共用散热器的热仿真分析模型,确定不同方案的芯片结点温升.以芯片横向和纵向间距、散热器基板厚度、翅片高度、翅片厚度、横向翅片间距、纵向翅片数等7个结构参数与芯片温升之间关系为研究对象,以降低芯片结点温升为优化目标,通过灰色关联分析,筛选出主要影响因素,并利用响应面回归分析优化.结果 其中4个因素的灰色关联度大于0.6,是影响芯片温升的主要因素,排序为纵向翅片数>基板厚度>芯片横向间距>翅片厚度;横向翅片间隔、翅片高度、芯片纵向间距为次要因素.进一步通过响应面分析优化获取了最终组合优化参数,芯片纵向间隔为15 mm,翅片高度为18 mm,翅片间隔为6 mm;芯片横向间距为104 mm,基板厚度为11.2 mm,翅片厚度为1.13 mm,纵向翅片数为10,芯片组最大温升为48.959℃.结论 灰色关联分析能较好地用于散热多因素影响分析,与响应面回归分析相结合,可以构建出较高精度的回归预测模型,该研究为多芯片共用散热器的布局和结构方案评估和优化提供了参考.     

基于BP神经网络的安全评价方法研究

阐述了BP神经网络的基本原理,利用机会约束的思想建立了综合安全评价模型．运用反向传播算法和遗传算法对神经元网络进行训练,在此分析基础上对系统综合安全评价模型进行求解,并对运用神经元网络进行综合安全评价的优点进行了分析。     

基于灰色神经网络的有机涂层寿命预测研究

暴露于大气腐蚀环境下的有机涂层使用寿命涉及因素繁多,难于精确预测.基于灰色理论和人工神经网络理论,建立了灰色神经网络模型对有机涂层腐蚀面积进行预测,进而预测其寿命.通过飞机结构模拟试验件加速腐蚀试验后的有机涂层寿命预测实例检验,发现灰色神经网络模型预测有机涂层寿命精度较高,结果理想.     

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。     

综合环境质量的B－P网络二级评价

为了探索人工神经网络应用于环境质量评价的可行性和合理性,应用人工神经网络的B－P模型,构造了大气、水质和噪声的综合环境质量的B－P网络二级评价模型。并将该模型应用于实例作效果检验。结果表明B－P网络用于环境质量评价适应性强,方法可行,结果合理。      

RBF神经网络在土壤重金属污染评价中的应用

运用MATLAB软件的K均值聚类算法结合神经网络工具箱,通过建立RBF神经网络对郑汴路圃田—杏花营段路旁土壤进行了评价。结果表明,土壤重金属积累峰值污染峰值多出现在距路基50m范围以内,并随着距路基距离的增加,污染程度逐渐下降。风力因素和邻近铁路对路段两侧土壤重金属污染影响较大,且公路运营时间越早,对两侧土壤污染越严重。杏花营断面土壤质量以Ⅱ级为主,北侧断面土壤质量多为Ⅲ级。圃田断面各样点综合评价结果均为Ⅱ级,整体质量优于杏花营断面。RBF神经网络评价方法具有计算速度快,评价结果客观等优点。