基于神经网络的东北地区秸秆焚烧预测

选取农作物秸秆露天燃烧严重的东北地区,采用人工神经网络的方法,结合卫星火点和气象数据,开展秸秆露天燃烧预测研究.结果表明：人工神经网络预测模型成功验证了松嫩平原地区2015年10月25日~11月15日的秸秆露天燃烧情况,其准确度为67.1%,经过多次试验,在神经网络建模与验证数据配比为80：20时,预测准确度最高,可达69.7%,同时该模型的稳定性较好.而对不同区域,不同时间段的预测研究表明,人工神经网络较适用于长时间序列的预测.就影响因素而言,相对湿度是影响秸秆露天燃烧的最重要因素.本研究结果可为空气质量模式提供火点预测数据,提高其预报预警能力,为区域联防联控政策的制定提供科技支持.     

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。     

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．     

灰色系统模型在总悬浮物预测中的应用

以１９８６－１９９４年东北某城市总悬浮物统计资料为依据，应用灰色系统理论ＧＭ（１，１）模型对总量浮物数值进行预测分析。     

灰色局势决策用于水环境质量的评价

按灰色系统理论的观点和方法，根据各污染因子对环境质量的不同影响，将灰色局势决策法应用于水环境质量综合评价，并与水质距离评价法，模糊综合评判法和灰色关联度分析法进行了比较，结果表明，利用灰色局势决策法进行环境质量评价，是一种有效的实用方法。     

大气微生物与气象条件及大气污染物的灰色关联分析

根据大气微生物浓度、气象因子和大气污染理化因子的监测结果，应用灰色关联分析原理，分析研究大气微生物浓度与气象条件和大气污染物的关联程度，说明气象因子对各类微生物浓度的影响大于大气污染因子，特别是对耐高渗透压霉菌。     

灰色聚类法在大气环境评价中的应用及与其它方法的比较

髟灰色聚类法对乌市和昌吉市的大气环境质量进行了评价，并就污染因子的权重问题与其它评价方法进行了比较，指出了其它方法处理权重的局限性和不合理性，肯定了灰色聚类法对要权重的处理方法。     

用灰色关联度方法进行水污染因子分析

介绍了灰色关联度因子分析方法,以及此法在水污染因子分析中的应用.对于一般监测资料系列短而监测项目却较齐全的情况,应用本法是较适宜的.     

灰色系统决策与环境投资项目优化选择

根据环境投资项目方案优选所具有的灰色特性．将灰色系统决策法用于此优选过程．经实例分析表明，灰色系统决策原理简单、计算方便、赋权合理、精确度高、决策结果符合客观实际．     

小麦产量的遥感动态预估研究──以山东禹城县为例

本文利用现代遥感信息、数理统计和回归分析方法，研究了禹城县试验区的小麦单产与卫星遥感信息（绿度）间的关系，并建立了小麦单产与绿度关系的预估模型；阐述了直接利用遥感宏观信息动态预估小麦产量的可行性和这一方法的应用前景。