灰色层次分析法在中小型电厂安全性评价中的应用

电厂安全性评价是综合运用安全系统工程的方法对系统的安全性进行度量和预测。笔者确定了电厂安全性评价的指标体系,提出了应用灰色层次分析法评价电厂安全性的方法与步骤。该方法能在缺资料、少信息条件下完成建模、预测和决策,将评价专家的分散信息处理成一个描述不同灰类程度的权向量并进行单值化处理,从而可得到受评电厂安全性体系的综合评价值和电厂安全性的等级划分,再应用灰色层次分析法对模型电厂进行了实际评价,其结论是可信、方法适用。     

一种城市生活垃圾产量预测的改进方法

将灰色系统理论与多元线性回归分析方法相结合，是研究城市生活垃圾产量预测的一种改进方法。以成都市为例。运用灰色关联度分析确定影响城市生活垃圾产量的4个主要因子：城市非农业人口、气化率、城市人均消费性支出、清扫面积。利用GM(1，1)模型预测上述4个因子的变化情况。建立一个包含这些因子的垃圾产量的多元线性回归分析预测模型，并对2004～2010年的垃圾产量进行预测。该模型预测精度高，实用性强，可为垃圾产量预测提供一种可靠的方法。     

灾害损失评估的灰色模糊综合方法

探索了进行灾害损失评估的新途径,并基于模糊数学和灰色系统理论提出了一种新的灾害损失评估方法,该方法具有客观性和较高的精度.     

灾变预测在火灾预测中的应用

简述了灰色理论中灾变预测的特点及其建模过程，并将其应用于湖南省和山东省火灾预测之中。经检验，模型的精度等级为好，模型的预测结果可靠，对于消防部门火灾的预测有一定帮助。     

网络路由信息安全应用研究——基于流量预测的路由选择新算法

根据灰色系统的预测理论 ,笔者提出了一种关于网络数据流量变化发展的预测方法 ,并为其建立了基于网络流量变化趋势的预测模型。依据该模型对网络中各结点未来流量的预测结果 ,可用实时动态来确定最佳的路由选择策略 ,从而在根本上解决网络拥塞现象的发生 ,大大地提高了网络数据通信时的安全可靠性。     

基于遗传神经网络模型的大气环境质量评价方法

设计了用遗传算法训练神经网络权重的新方法，实验结果显示了遗传算法快速学习网络权重和全局搜索的能力，有效地解决了BP算法的局部收敛问题。误差反向传播的遗传——神经网络(GA—BP)模型用于大气环境质量综合评价，具有简便、准确、客观和适应性强等优点。     

A grey multi-objective programming approach for sustainable land-use in the Miyun Reservoir basin, China

Miyun Reservoir is the most important water source to Beijing City. Land-use of the basin plays a great role in the protection of water resources. Hence a sustainable land-use planning is required to optimize land-use structure and protect water resources in the basin. Based on the complete land-use system analysis in Miyun, a grey multi-objective programming to basin land-use(GMOPBLU)model was developed and applied to land-use planning. Two alternatives were produced and analyzed by means of interactive adjustment and scenano analysis. The results showed the GMOPBLU model is a valuable approach for basin land-use planning.     

成都市区酸雨变化及降雨化学组成分析

依据成都市1995～2003年城区酸雨监测统计资料,本文对成都市城区酸雨的变化特征、离子化学组成进行了分析。结果表明:城区降水酸度变化呈现出一定的波动性,酸雨频变化表现出较大的波动性;1999年和2000年酸雨年均酸度及频率情况都较好,之后出现反弹;降水中离子含量高,雨水污染严重;降水中CSO2-的比值正在逐步缩小,酸雨状况转变为硫/CNO-34酸型和硝酸型并重的局面,大气污染物中NOx的贡献率正在升高。灰色关联分析表明:降水pH值与雨水中碱性阳离子的关联序为NH+4>Ca2+>Mg2+>K+>Na+;降水pH′值与雨水中酸性阴离子的关联序为Cl->F->SO2-3。4>NO-     

基于云模型及粗糙集理论的围岩稳定性分级方法研究

围岩分级是隧道及地下工程岩体稳定性评价和安全风险控制的重要依据。针对围岩分级评价过程中评价指标自身的随机模糊性问题,结合云模型相关理论实现了围岩分级定性概念与各待评价指标隶属不同分级的确定度之间的自然转化。同时,充分考虑各个评价指标相对于最终围岩分级结果的重要度不同,利用粗糙集知识发现相关算法,从已有工程数据中挖掘规律,确定各个评价指标相对权重。在计算得到各评价因子隶属不同分级的确定度后,与其对应的权重相乘,并将所有评价因子计算结果进行代数叠加,得到待评价样本隶属于各个特定围岩等级的综合确定度,以其中最大值对应的等级为最终围岩评价结果。工程实例结果表明,该方法评价所得结果与围岩实际等级基本相符,表明该方法有效可行。