电厂环境噪声衰减的NEGPM(1)建模

介绍了 NEGPM( 1 )模型 (非等距 GPM( 1 )模型 )的直接建模方法 ,并结合实例说明了它的应用。结果表明 ,NEGPM( 1 )模型具有较高精度 ,能够满足电厂环境噪声衰减的分析与预测要求     

环境噪声预测方法

环境噪声预测方法王振中（个旧市环境监测站个旧市６６１４００）影响环境噪声的相关因素很多、很难精确地建立环境噪声预测的数学模型。笔者多年来在环境噪声监测、评价与预测工作中，通过实验，对噪声预测方法作了一些探讨性研究。１人口及人口密度的预测环境噪声是伴随...     

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。     

灰色系统理论在列车辐射噪声衰减规律预测研究中的应用

本文采用列车噪声暴露级来描述列车辐射噪声的能量,基于暴露级这一物理量,本文应用灰色系统的建模理论,通过建立灰色预测模型来处理声传播过程中的各种衰减因素,研究列车辐射噪声的衰减规律。验证结果表明,本文叙述的方法具有较高的准确性。     

灰色关联度分析法在环境噪声监测优化布点上的应用

本文采用灰色理论关联度分析方法，对环境噪声监测点进行关联程度分析。即每个监测点位与参考点位进行程度量化，可对环境噪声监测点进行优选。用此法将朝阳市市区交通干线道路两侧环境噪声监测点位由原来９个优化成３个，获得了满意的结果。     

环境振动衰减的灰色系统建模

提出应用迭代回归技术建立非等间隔环境振动减衰序列的灰色模型，与其它方法相比较，表明本方法模型精度更高。     

非等间隔GIM（1）灰色预测模型及其应用

初步探讨了ＮＥＧＩＭ（１）应用于环境系统的可行性和合理性，并建立了该模型一元线性回归优化建模新方法。研究结果表明，该方法估计已往时序值和预测未来时序值都是可行的。     

稳健GIM（1）预测模型及其应用

结合某水域地面水ＢＯＤ５的预测实践，研究提出了稳健ＧＩＭ（１）预测模型。该模型的参数估计运用最小残差绝对和算法，并探讨了其较常规最小二乘法在处理含异常值的系统的优点。实例表明，稳健ＧＩＭ（１）模型比常规ＧＩＭ（１）模型的预测更可行。     

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。     

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．     

灰色模型理论在河流水污染预测中的应用

本文以佛山东平水道近年来生化需氧量，氨氮及亚硝酸盐氮的环境监测值，应用灰色理论建立GM（1，1）模型，对东平水道环境主要污染物进行预测，所建模型经残差及后验差精度检验，具有一定的可行性和适应性，在此基础上，进一步分析了水道污染的原因。     

基于灰色理论的甲型H1N1流感传染人数预测模型研究

就我国甲型H1N1流感传染人数的预测运用灰色系统理论,建立了GM（1,1）模型和1阶残差修正模型GMε（1,1）,并分别作了精度分析。研究了GMε（1,1）的变化趋势,提出了临界值和有效域概念。用MATLAB确定了模型参数及模型预测值。     

灰色系统GM（1，1）模型预测滇池草海水污染

采用灰色系统理论建立预测滇池草海水污染的GM（1,1）模型,结果显示,滇池草海中的CODMn、TP和TN都呈增长趋势。通过对模型的残差及关联度进行检验,所建模型合格,预测结果可为滇池草海的污染治理及科学管理提供辅助决策依据。     

灰色系统理论在湖泊水质预测建模中的应用

本文将灰色系统理论应用于湖泊水质预测建模研究,提出了湖泊水质预测的建模方法,并建立了某湖化学需氧量(COD)的GM(1,1)预测模型。      

SO2排放量的GTRM（1）预测模型

基于GIM(1)模型,运用灰色系统理论的原理与方法,研究并提出了带时间限制因子的GTRM(1)模型。本文主要研究了GTRM(1)模型的建模结构、参数估计形式以及其解的表达形式,从而形成了完整的GTRM(1)模型。研究结果表明,GTRM(1)模型具有比GIM(1)、GM(1,1)模型更好的系统近似等价性,为非线性灰色环境系统提供了一条新途径。     

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。     

基于灰色理论GM（1，1）模型的陕西省工业废水排放量预测

该文根据2003～2009年陕西省工业废水的排放情况进行分析,采用灰色系统理论,引入二阶弱化算子D2,建立陕西省工业废水排放量GM（1,1）预测模型。采用残差大小和均方差比值对缓冲序列预测数据进行精度分析,误差较小,精度较高,模型可靠,可满足预测要求。运用预测模型对陕西省“十二五”期间工业废水排放量进行预测,得到2011-2015年工业废水排放量。对预测结果进行分析,计算出废水达标排放量年均增长量为395．42万吨;与工业总产值相联系,知工业废水排放量随着工业总产值的增加相应有所增加。     

灰色系统GM（1，1）与多元回归分析耦合用于拉萨市大气NO2的预测

根据拉萨市（1992—1998年）NO2、全市工业总产值和平均车流量的历史资料，用灰色系统GM（1-1）与多元回归分析模型耦合预测拉萨市大气中NO2的浓度。结果表明，到2010年拉萨市大气中NO2浓度将是1992年的6．3倍，大气中NO2浓度呈上升趋势。预测值表明，这种预测方法是可行的，可为政府管理和制定规划提供科学依据。     

上海市城市垃圾产生量因子分析与灰色预测

运用灰色关联度方法，定量分析了上海市城市生活垃圾产生量的主要因子，并利用灰色系统理论建立了城市垃圾产生量的GM（1，1）模型，所建模型经精度检验合格，具有一定的可行性和适用性，为上海市城市垃圾的分析预测和规划管理提供定量依据。