西安市LUCC预测生态系统服务价值损失

人类活动作用于土地资源,使LUCC（土地利用／土地覆被变化）在全球环境变化过程中起主导作用,随着国际LUCC研究计划的进展,各国依据本国的实际情况开展研究。对西安市以往五年（2000-2004年）的土地利用基础数据开展调查统计分析,建立灰色系统动态GM（1,1）模型,预测2005—2010年西安市土地利用结构变化状况,尝试计算西安市土地生态系统服务价值损失（简称生态损失）,用一种直观经济指标-货币来反映这种生态损失。预测2010年西安市生态损失为331、84×10^6元。     

基于MGM(1,N)模型的北京创意农业发展灰色预测

创意农业,作为农业的新型产业业态和都市型农业转型升级的重要标志,成功实现了创意产业与传统农业生产的有机结合,有力促进了首都都市型现代农业的转型升级。然而,北京市创意农业在发展过程中呈现出多形态、不平衡的发展现状,为促进北京市创意农业的平衡与快速发展,本文以创意产业发展为背景,综合考虑多种变量对创意农业发展的影响,运用自适应多变量MGM(1,n)灰色预测模型,分别对北京2011-2015年不同形式创意农业发展规模与发展方向进行预测。研究发现:在发展规模上,伴随着北京创意产业与农业生产等不断发展,未来五年内北京创意农业总产值将不断增长;在发展方向上,北京创意农业中的农业观光园、民俗旅游、设施农业产值都将不断增长,其中农业观光园产值最大,且其收入增长速度最快,而民俗旅游不仅产值低,而且增长最为缓慢。因此,应在保证农业观光园和设施农业的扶持力度的基础上,加大对民俗旅游的支持力度,加速民俗旅游的发展速度,以促使北京市创意农业全面、平衡发展。     

新疆绿洲生态农业综合效益研究

基于可持续发展理论探讨了生态农业的内涵,从经济效益、生态效益和社会效益3方面入手,构造新疆绿洲生态农业综合效益的评价指标体系,运用灰色层次分析方法对新疆绿洲生态农业进行综合效益评价。     

石油石化企业环境预警系统研究

通过对石油石化企业环境突发事件风险分析,提出建设环境预警系统的必要性,再对国内外常见的地表水环境预警系统构成、环境质量预测模拟软件以及环境预警决策支持系统进行总结,提出符合石油石化行业污染特征的环境预警系统的基本框架。     

变化环境下北江下游年径流量的加权马尔可夫链预测

在气候变化和人类活动的影响下,西北江的水文环境发生了重大变化,导致北江下游的来水条件发生变化。采用斯波曼检验（Spearman’s rho test）和Mann-kendall法系统地分析了北江下游的年径流量的变化趋势和变异情况,在此基础上建立了北江下游变化环境下年径流量的加权马尔可夫链预测模型。结果表明：西北江近50年来的大规模联围筑闸、大规模无序采掘河床泥沙等剧烈的人类活动,导致北江下游三水水文站年径流量在1990年左右发生了变异;所建立的加权马尔可夫链预测结果表明,从变异后的序列中统计出来的状态＂转移概率＂矩阵,能准确地反映出环境变化后年径流量之间的关系,所建立的加权马尔可夫链法预测变化环境下的年径流量是可行的,预测效果也比较好;按文章确定的分级标准,依现有的资料信息推断,环境发生变化后,在未来长期过程中,北江下游出现平水年的机会最大,但年际间的丰枯波动概率也不小。这一结果值得水资源管理部门注意。     

航空维修差错模式及差错成因的灰色关联分析

提出一种基于HFACS-ME框架和灰色关联分析法的航空维修差错模式和差错成因之间关系的分析方法。利用该方法分别从"模式—成因"和"成因—模式"2个方向,以"技能差错"和"身体状态差"为例,对差错模式和差错成因之间的关系进行分析,得到影响"技能差错"的主要差错成因依次为空间狭窄、培训不足、工具损坏、身体状态差、精神状态差、空间阻碍,以及"身体状态差"主要影响的差错模式为记忆差错、决策差错、技能差错。结果表明,灰色关联分析法对航空维修差错模式和差错成因之间关系的分析是有效的、可行的。     

基于二元语义的职业健康安全管理体系绩效评价

为提高职业健康安全管理体系(OHSMS)绩效和职业健康安全绩效,根据OHSMS绩效评价的重要性,提出基于二元语义的OHSMS绩效评价模型。研究科学合理的评价指标体系,并运用层次分析法(AHP)和灰色关联分析法(GRA)确定主客观权重,再运用乘法集成法确定组合权重,作为评价指标的最终权重,运用二元语义的集结算子,计算OHSMS绩效评价指标的综合值,取得最终的评价结果。结果表明,基于二元语义的OHSMS绩效评价将专家经验与定量计算相结合,合理地处理许多因素的不确定性,通过确定不符合项和改进措施,持续改进OHSMS绩效。     

基于MMAS-BP的煤与瓦斯突出强度预测

为提高煤与瓦斯突出强度的预测精度及预测速度,用最大最小蚂蚁系统和BP神经网络相结合的方法进行预测模型设计。根据煤与瓦斯突出强度及其主要影响因素之间的关系数据,建立其神经网络的预测模型。以网络的权值和阈值为自变量,网络误差为目标函数,通过蚁群算法的迭代运算,搜索出误差的全局最小值,以实现BP神经网络的初始权值、阈值优化,并用优化后的网络进行瓦斯突出强度的预测。实例结果表明,MMAS-BP算法的预测值均方差为0.089,约为BP神经网络的0.1倍,且输出稳定性好,适用于煤与瓦斯突出强度的预测。     

基于模糊均生函数和最优子集回归的飞行事故率预测

为有效预防飞行事故的发生,针对飞行事故率具有随机波动性和趋势性的特点,采用模糊均生函数(FMGF)和最优子集回归(OSR)建立飞行事故率预测模型。该方法把FMGF延拓序列作为预测因子加入OSR方程,将FMGF分析和因子筛选相结合作OSR,进而对飞行事故率进行预测。通过对美国空军1988—2004年的飞行事故率进行拟合预测,结果表明:将FMGF模型和OSR模型有机结合,能够有效刻画飞行事故率的随机波动特性,并且其预测结果的相对误差也较小。     

隧道爆破振动影响因素的灰色关联分析

为优化隧道爆破方案,降低爆破振动危害,采用灰色关联分析法(GRA)对爆破振动的影响因素进行分析。首先确定振动速度、主振频率和振动持续时间作为系统特征变量,确定总药量、最大段药量、掏槽孔最大段药量、雷管段数、爆心距、最小延期间隔时间、临空面数等作为相关因素变量;再结合厦门某隧道爆破实测数据,进行灰色关联计算;然后对计算结果进行排序和优势分析,得到爆破振动影响因素的主次顺序,其中准优因素为爆心距,可控准优因素为雷管段数和掏槽眼最大段药量;最后对隧道爆破参数进行优化,测点爆破振速由1.2 cm/s减小到0.74 cm/s,降振率达38.3%。结果表明,采用GRA确定爆破振动主要影响因素,为有效控制爆破振动提供理论依据。