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。     

基于改进GM（1， 1）模型的导弹备件消耗预测

针对导弹备件消耗受多种因素综合影响不易精确表达的问题,提出选用灰色系统理论进行导弹备件消耗预测。备件保障实践证明,导弹备件消耗与装备固有可靠性、战备任务、环境条件等因素密切相关,在GM(1,1)模型基础上,结合导弹备件保障工作实际,建立了加入影响因子的改进GM(1,1)模型。结果表明,该模型考虑了影响备件消耗的主要因素,具有更高的预测精度和重要的实用价值。     

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。     

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．     

GM(1,1)模型预测城市区域环境噪声的应用

介绍了重庆市主城区区域环境噪声污染现状,根据1996～2002年区域环境噪声的监测数据,建立了GM(1,1)灰色预测模型,通过预测探讨了区域环境噪声的变化规律.结果表明,主城区未来几年区域环境噪声呈上升趋势,2003年预测值为57.8分贝.     

灰色模型理论在环境空气质量趋势分析中的应用

根据泰州市保护局公布的2006 ～ 2010泰州市环境空气的监测数据,利用灰色系统GM(1,1)残差修正模型,分析预测未来5年的环境空气质量.预测结果显示,泰州市未来5年环境空气质量将持续好转,这表明,泰州市近年来采取的产业结构调整和清洁能源战略实施卓有成效.     

基于灰色模型GM(1,1)的河南省能源消费预测

本文选取河南省2004-2012年能源消费量作为样本数据,建立了基于灰色模型GM(1,1)的河南省能源消费量预测模型,并预测了河南省2013-2020年能源消费量,2020年预测值41071万吨标煤,比2012年增加73.68%。结合河南省能源消费结构现状,提出了河南省能源消费总量控制及能源结构调整的对策与建议。     

灰色GM(1,1)模型在高校毕业生就业流向预测中的应用——以广东石油化工学院为例

利用灰色模型GM(1,1)分析了广东石油化工学院2013—2018年毕业生就业流向数据,并预测了2019—2023年各届毕业生就业流向。经检验,该预测模型精度好,可靠性高,对预测未来高校毕业生的就业流向数据有一定的参考价值。     

基于GM(1,1)模型预测我国未来化工企业安全生产形势

根据2004-2008年我国化工企业较大事故级别以上的统计数据,应用灰色系统GM (1,1)模型,选用二阶弱化算子法与三点平滑法相结合对原始数据进行预处理,对未来我国化工企业安全生产形势进行了预测,为化工企业与安全监管部门的安全管理和安全决策提供了科学、定量的依据.     

北京城市塑料垃圾年产量的模拟预测及其影响因素分析

揭示城市塑料垃圾年产量及影响因素、预测其发展趋势对于城市生活垃圾收集系统的优化、处理技术的合理选择和降低环境影响具有重要意义.本研究基于1989年以来北京塑料垃圾占比、城市生活垃圾产量数据和社会经济数据,利用赤池信息量准则（AIC）和灰关联度法研究了北京城市塑料垃圾占比的年变化趋势和城市塑料垃圾年产量的主要影响因素.通过多元线性回归模型（MLR）、灰色系统模型GM（1,1）和BP神经网络模型对北京城市塑料垃圾年产量进行了模拟预测.结果表明,北京城市塑料垃圾占比由1989年的1.88%,增加到2012年的14.87%.基于AIC准则预测2013—2050年北京城市塑料垃圾占比增长趋势较平缓、稳定在14%~19%之间.2000—2012年北京市城市塑料垃圾年产量由40.2×10⁴ t增加到121.1×10⁴ t,年增长15.5%.人均可支配收入是影响北京城市塑料垃圾年产量的最大社会经济因素,而常住人口的影响较低.BP神经网络是模拟预测北京城市塑料垃圾产量的最佳模型,其模拟预测结果表明：2013年后北京市塑料垃圾年产量随时间呈不规则的非线性增长趋势,到2025、2035、2050年北京城市塑料垃圾产量将分别达到335、488和859×10⁴ t,将对北京城市生活垃圾处理处置与防控管理带来巨大挑战.     

环境振动的灰色预测模型研究

利用 GIM( 1 )的非时序直接建模法来预测研究建筑施工的环境振动 ,并将 GIM( 1 )模型与 GM( 1 ,1 )模型进行比较分析。结果表明 GIM( 1 )模型的拟合精度优良 ,对原始资料中白化信息的利用更加丰富 ,拓宽了 GIM( 1 )模型在环境科学领域中的应用范围     

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.     

GIM（1）灰色模型预测环保投资趋势的可行性探析

环保投资作为环保系统的一个子系统，并不一定具有指数函数规律。本文利用ＧＩＭ（１）灰色模型，探析了它在环保投资趋势预测应用中的可行性。初步应用表明，在序列不完全满足光滑化条件时，ＧＩＭ（１）灰色模型对系统变量的“白化”能力较ＧＭ（１，１）强，而与ＧＳＭ（１）灰色模型相当，信息利用率高，是分析、预测环保投资动态发展趋势一条切实可行的途径。     

马尔科夫链在环境质量预测中的应用

鉴于目前环境质量预测在理论方法和实践经验上的缺乏,把马尔科夫链引入环境质量的预测中,将各种污染物的浓度变化过程视作马尔科夫过程,通过预测各种污染物的污染负荷系数来推知其浓度值。实例中通过多元回归分析计算出马尔科夫转移矩阵,以2005年辽宁省5种大气污染物的污染负荷系数作为初始向量,预测了今后5年的变化。然后利用GM(1,1)模型预测出降尘的具体浓度值,由此计算出了2006-2010年辽宁省5种污染物的浓度值。     

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。      

乌鲁木齐市大气中二氧化硫的灰色预测

根据灰色系统理论,联系乌鲁木齐市大气环境的实际状况,建立了精度检验为一级的灰色预测模型,经模型检验其精度完全满足要求。对乌鲁木齐大气中的SO2值进行预测分析的结果表明,乌鲁木齐市大气中SO2值呈上升的趋势,在未来几年中,乌鲁木齐市大气中SO2的预测值超过国家三级标准值(即大气中SO2的质量浓度年均值≤0.10mg/m3),这种发展趋势应引起有关部门的关注。     

指数平滑和GM(1,1)组合法在水质预测中的应用——以邕江水源地铁、锰浓度为例

铁、锰超标已成为近几年南宁市区邕江水域污染的主要问题.文章运用了GM(1,1)预测模型和三次指数平滑法基础上的组合预测方法,用于预测今后几年邕江水源地的铁、锰浓度.采用2001-2005年邕江陈村水源地的铁、锰浓度数据分别建立邕江陈村水源地水质预测的GM(1,1)和三次指数平滑模型,计算出2006-2008年铁、锰浓度...     

灰色系统理论对大气环境质量评价和预测

把大气环境看作是灰色系统,考虑到青岛市大气环境的实际情况,利用灰色统计决策对青岛市的大气环境质量数据进行分析,得到大气环境质量保持在尚清洁水平;利用GM（1,1）模型对SO2、NO2、PM10进行模拟预测,短期预测结果表明,青岛市SO2、PM10的浓度呈下降趋势,NO2的浓度呈上升趋势。     

基于灰色预测模型与一元线性回归模型的煤矿瓦斯涌出量预测比较

在介绍灰色预测模型和一元线性回归模型的基础上,结合某煤矿实际,采用两种模型对瓦斯涌出量进行了预测,并对两种模型的预测值进行比较,结果表明:对基本符合线性关系的数据,采用灰色GM(1,1)模型较一元线性回归模型的预测精度要高。