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.     

城市人居环境的协调发展度研究——以上海市青浦区为例

城市人居环境的可持续发展体系是一个由人口、社会、资源、环境与经济5个子系统构成的开放巨系统。通过提出综合衡量系统“协调性”和“发展水平”的“协调发展度”模型，研究人居环境复合系统内5个子系统之间协调发展度情况。并运用灰色预测理论构建GM（1，N）动态模型，预测未来几年各子系统之间协调发展的状况。     

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．     

数据挖掘技术在环境科学中的应用

本文介绍了数据挖掘技术的基本任务、算法,对数据挖掘在环境科学领域的应用现状进行了综述.数据挖掘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;数据挖掘方法在环境科学领域必将有巨大的实用价值和广阔的应用前景.     

厦门市生活垃圾的灰色预测与分析

运用灰色关联度分析法,定量分析了影响厦门市生活垃圾产生量的影响因子,发现其主要因子是城市国内生产总值(GDP);利用灰色系统理论建立了该市生活垃圾产生量的GM(1,1)预测模型,并进行预测分析。     

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。     

基团贡献法对取代苯类化合物生物降解性的预测

测定了 47种取代苯类化合物在松花江水中的 5日生化需氧量 (BOD5) .分别采用线性基团贡献法和非线性基团贡献法(人工神经网络法 )对化合物的生物降解性BOD5 ThOD(ThOD :理论需氧量 )进行QSBR研究 .得到不同基团对生物降解性的贡献为 :C6H5>COOH >OH >CH3 O CH3 >NH2 >Cl >NO2 .线性基团贡献法对于训练组和测试组的定性预测正确率分别为72 %和 86 % ;而人工神经网络法的预测正确率分别为 92 %和 86 % .预测结果表明线性和非线性基团贡献法的预测效果都很好 ,相比而言 ,非线性方法对生物降解性的预测更准确     

用等维灰色动态预测法预测大连湾污染物排放量

用少量数据建立的长期预测模型所得预测结果一出散性较大，本文介绍的等维灰色动态预测去弥补了这一缺陷。依据这一方法编制的“灰色原理应用系统”软件包，在获得预测结果的同时，还可得到预测值的变化过程及模型的相应参数，可即时对预测结果的可靠性作出判断。