一类非等间隔序列灰色建模方法的改进

对一类非等间隔序列的灰色建模方法进行了改进，提出在原序列前一个平均间隔单位位置上假设有一虚拟值零，然后改用线性回归来求解模型参数，实例表明，不仅简化了建模方法，模型精度亦有所提高。     

基于耦合模型的安徽经济与环境协调发展分析

构建了经济发展与生态环境评价指标体系，选用耦合协调度模型计算2010—2019年安徽省不同区域经济发展与生态环境的耦合协调度，并采用灰色关联度法计算评价指标与耦合协调度的关联系数。研究结果表明：全省经济发展与生态环境的耦合协调度整体呈改善趋势，耦合协调度集中分布在0.393~0.765，基本处于良好协调或低水平协调阶段。全省不同区域的生态环境指数均大于经济发展指数。省会城市、沿江江南地区耦合协调度高于江淮之间和淮河以北地区。工业"三废"排放量、环境质量、环境污染治理力度是影响经济发展与生态环境耦合协调度的重要因素，建议通过改善这些方面进一步提升经济与环境的耦合协调度水平。     

灰色系统模型GM（1,1）在大气环境浓度预测中的应用

运用灰色系统理论，结合实例详细介绍了ＧＭ（１，１）模型在大气环境浓度预测中的应用。     

浅谈GAM与GM（1,1）模型

对ＧＡＭ水环境预测模型提出了四点不同看法，与有关作者商榷，指出ＧＭ（１，１）模型与ＧＡＭ模型二者并无优劣之差，精度亦相当。     

环境质量评价方法的优选

为了选了最适宜的环境质量评价方法，用密切值法，灰色关联度法和贴近度法分别对同类水质进行评价，结果表明，密切值法适合评价污染较重的水质，它能反同各点位的污染状况对环境质量的影响因素。     

大气污染物影响因素的灰色关联分析

运用灰色系统理论，对产生和影响城市大气主要污染物的相关因素，利用灰色关联分析方法进行了量化分析研究，根据研究结果，提出了控制大气污染的防治对策．     

灰色系统GM（1,1）模型在城市地下水总硬度预测中的应用

应用灰色系统GM(1,1)模型,对地下水中总硬度的变化作了预测.检验结果表明,该模型精度较高,是一种较好的预测方法.     

灰色模型在确定关键污染因子中的应用

将灰色模型引入水环境质量评价中 ,通过对某个时间段内污染物原始监测数据的灰色处理 ,从动态演变中找出关键因子 ,客观地判定各污染因子所起的作用 ,并对各因子在下一个时间段的发展趋势作出判断 ,增加了评价的准确性。经过实例运用分析表明 ,该方法物理意义明确 ,简便易用     

人工神经网络在环境科学中的应用

从环境质量评价、环境预测、大气颗粒物源解析及优化布点四个方面对人工神经网络（ANN）在环境科学领域的应用现状进行了综述．可以看出人工神经网络方法在环境质量评价、环境预测、大气颗粒物源解析及优化布点等方面较常规数学方法具有相当的优越性；可以预见人工神经网络方法在环境科学领域必将具有巨大的实用价值和广阔的应用前景．