组合优化的能源消费量预测模型

针对非等间距灰色系统预测中存在误差较大的问题,结合序列本身的特点,利用世界能源消费的历史数据,采用3种灰色预测模型与神经网络进行组合优化,建立了灰色神经网络的能源消费量组合预测模型.实证分析结果表明,提高了模型的拟合和预测精度,拓宽了应用范围.模型中对能源的消费趋势进行预测,为科学地分析能源结构提供了依据.     

大连市年用电量预测模型优化研究

在地区发展规划中,精确合理地预测未来用电量是电力设施配置规划的基础.以大连市为基本研究对象,选取总人口、生产总值、全社会固定资产投资额、社会消费品零售总额、出口总额为自变量,基于1993-2012年具体数据,分别采用指数平滑预测方法、时间序列外推预测方法、主成分分析与多元线性回归分析方法、逐步回归分析方法建立用电量预测方程,对大连市年用电量进行预测研究,并进行预测精度比较,最终确定一个具有较高预测精度且逻辑清晰的大连市用电量预测模型,并对该市未来6年的用电量进行预测.     

修正的BP神经网络森林火灾成灾面积预测研究

以1997-2012年《中国林业统计年鉴》的全国森林火灾成灾面积为依据,应用BP神经网络模型对成灾面积进行了预测,对预测方法进行了检验.在此基础上,利用残差提出了修正的BP神经网络模型,并对预测方法进行了改进.研究结果表明,修正的BP神经网络预测精度高于BP神经网络,预测相对误差平均为7.2％,可应用于森林火灾成灾面积的预测.     

大气多源排放全方位Cmax预测方法及编程技巧

大气环境评价中预测最大落地浓度是为了确定拟建工程污染物排放的最大影响水平.常用的最大落地浓度预测模式仅适用于单个点污染源,本文对多个点、面源排放提出了用高斯正态模式直接预测全方位地面最大浓度的实用方法.该方法在编程计算时如采用距离步长双重循环方式,可快速逼近最大浓度出现距离,以提高计算速度,同时保证预测精度;通过单点源实例,在模式和编程技巧上验证了这一方法的可靠性和精确性.     

四川西南部山区风电场工程水土流失预测浅析

本文介绍了凉山州长海子风电场工程水土流失预测范围与时段、内容与方法。通过采用类比工程法进行预测,得到了水土流失预测结果,确定了风电场水土流失重点区域为交通设施区、弃渣场区,水土流失主要时段为施工期。据此预测结果,为工程在建设过程中提出了水土保持设计建议。     

水资源利用与污染预测

1 用水预测 1.1 工业用水预测工业用水预测采用指数模型,在现状工业用水水平上根据历年工业用水水平进行预测。其基本假定为工业用水结构在近十年内不发生显著变化,随着工业经济的发展,工业技术进步和节水措施的实施预测工业用水的趋势性水平。指数增长模型为时序模型,基本形式为A(t)=A_o(1+a)~t     

多元线性回归预测模型在城市垃圾产量预测中的应用

分析了上海1995-2004年度每年垃圾产生量的数据,由此提出了可应用于城市垃圾预测的多元线性回归预测模型.通过与指数法、GM（1,1）模型、GM（1,1）SSODMM等模型的预测结果进行比较,精度达一级.表明该模型在城市垃圾产量的预测中具有一定的优越性和广泛的应用前景.     

基于多元回归分析的我国能源消费量预测研究

针对目前我国能源消费量预测中变量选取单一、预测误差较大等问题,结合我国能源消费实际情况,引入GDP、人口、煤炭消费量、通货膨胀率建立了我国能源消费量预测的多元回归模型.利用该模型对1985-2010年能源消费量进行拟合,拟合效果较好;利用该模型对2011-2013年能源消费量进行实际预测,最大误差为1.708％,平均误差为1.3269％,最小误差仅为0.6748％,预测精度较高,为我国能源消费量预测提供一种新的途径.     

基于BP-Adaboost强预测器的瓦斯涌出量预测

为了提高传统BP神经网络瓦斯涌出量预测模型精度,避免BP网络容易陷入局部极值、收敛速度慢等问题,将BP神经网络和Adaboost算法相结合,提出了一种BP-Adaboost强预测器模型.将该模型用于实际瓦斯涌出量预测,并进行了40次仿真实验.结果表明:该模型预测精度高于传统的BP神经网络,且收敛速度快,具有较强的鲁棒性,预测精度能满足实际工程需要,为瓦斯涌出量预测提供了一种新的途径.     

中国入境旅游市场的多元回归预测

为了准确预测我国入境旅客的规模,收集了1978～2003年中国入境游客量的值,运用多元回归分析的方法,并借助SPSS软件,对我国入境游客的规模进行了预测,建立了以预测年前3年的入境游客量为自变量的多元回归方程:X(t)=251.067 0.178(t-3)-0.441X(t-2) 1.286X(t-1).与传统预测的时间序列等方法比较,该方法模拟、预测精度更高,更符合入境游客量的变化规模,同时可通过增加每年的实际值,动态更新方程,使之更能反映游客量的变化.     

组合优化的能源消费量预测模型

针对非等间距灰色系统预测中存在误差较大的问题，结合序列本身的特点，利用世界能源消费的历史数据，采用3种灰色预测模型与神经网络进行组合优化，建立了灰色神经网络的能源消费量组合预测模型。实证分析结果表明，提高了模型的拟合和预测精度，拓宽了应用范围。该模型可对能源的消费趋势进行预测，为科学分析能源结构提供依据。     

乌鲁木齐2000年大气污染预测分析

乌鲁木齐大气污染总趋势日益严重。本文根据多年的大气监测数据,采用灰色系统理论 GM(1,1)模型预测了1989—2000年乌鲁木齐市大气颗粒物,二氧化硫、氮氧化物浓度的变化趋势。结果表明灰色系统模型对城市大气污染物浓度的预测具有一定的实用价值。     

基于Adaboost集成BP网络原煤生产成本预测研究

为了提高传统BP神经网络预测模型精度,避免BP网络容易陷入局部极值、收敛速度慢等问题,将BP神经网络与Ada-boost算法相结合,提出了一种Adaboost集成BP神经网络模型.结合磁县观台煤矿原煤生产成本相关数据,建立了原煤生产成本预测的Adaboost集成BP神经网络模型,将该模型用于实际的原煤成本预测.结果表明：该模型预测精度高于传统的BP神经网络,收敛速度快,具有较强的鲁棒性,预测精度能满足实际预测需要,为原煤生产成本预测提供了一种新的途径,也为原煤生产成本控制提供了重要依据.     

环境质量评价与预测方法的现状

本文对当前国内外环境质量评价和预测的方法进行了评述,对各种方法的特点进行了分析与比较,指出今后环境质量评价和预测方法的可能发展前景     

线源扩散公式的实验应用及检验

本文采用不同的线源模式，对新建城区公路近，远期汽车排放污染物进行预测，并与实测验证，结果表明、采用汽车污染物扩散模式，预测新建公路对城区大气环境质量影响是可行的，预测结果与实验结构相吻合。     

大气污染预测软件的测试

针对大气预测工作中可能出现的各种偏差,结合影响大气扩散的主要因素,对大气污染预测软件的测试方法进行了归纳,提出了测试大气预测软件的基本方案。     

纯化油田注水系统结垢倾向预测

无机结垢是油田注水过程中遇到的最严重的问题之一。结垢给油田开发带来了较大的经济损失。为了高效开发油田,应对结垢进行科学预测,并提出相应的防垢措施。采用饱和指数法、稳定指数法和溶解度法对纯化油田注水系统的结垢倾向进行的预测结果表明:纯化油田污水易结CaCO3垢,且结垢倾向较严重。     

风险预测在环境影响评价中的应用

论述环境风险评价与环境影响评价的关系以及开展环境风险预测的必要性，探讨环境影响评价中风险预测的方法并列举出工程实例进行阐述。     

城区典型变电站噪声预测及治理措施研究

变电站与城市居民区的距离越来越近,变电站噪声污染成为环保投诉的重点内容之一.以城区典型户内220kV变电站为研究对象,通过分析其噪声源特性,采用Cadna/A软件对变电站站界噪声进行预测,提出降低主变、电抗和风机等声源噪声和控制声源传播途径的措施,能有效降低噪声的排放,避免噪声对站区周边居民的干扰.     

现行中波项目电磁辐射环境影响预测模式的保守性验证

本文验证了目前中波项目电磁辐射环境影响预测模式的预测结果相对于实测结果来说是保守的.从公众健康的安全角度考虑这种保守是可以接受的,这在项目环境影响评价中有利于我们依据预测结果制定有效的防护措施,从而在项目建成之后使其对环境的影响达到国家相关标准、规范的要求.