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541.
用灰色系统理论对新疆主要河流水质进行预测和分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
在对新疆河流水质现状进行分析评价的基础上,用GM(1,1)模型对今后五年内的河流水质进行了预测。  相似文献   
542.
曲靖市环境噪声达标规划   总被引:1,自引:0,他引:1  
对曲靖市城区进行了环境噪声功能区划分;分析了曲靖市噪声污染现状和趋势、噪声污染原因,对噪声污染结果进行了预测;分析了环境噪声达标规划,提出了噪声污染控制方案。  相似文献   
543.
水体近年来富营养化现象日趋严重,从研究灰色局势决策的原理出发,采用较为详实的监测资料,运用Fuzzy-Grey模型对东湖水质进行评价。  相似文献   
544.
主要介绍了地球化学动力学实验研究中的三种反应器类型,即间歇反应器、活塞流反应器和混合流反应器,概述了它们的工作原理和速率方程测定方法,最后对比了三类反应器的性能,指出混合流反应器最适合于测定矿物-水反应速率。  相似文献   
545.
交通事故发生规律与城市道路系统的规划设计研究   总被引:4,自引:1,他引:4  
笔者分析了城市交通事故发生率与道路等级、道路断面形式、路网密度、交叉口形式、道路车速的关系及交通事故人群的分布规律,认为道路宽而稀、支路缺乏、街道功能不清是我国城市道路网与用地微观布局的基本特点。大量数据分析表明,这种路网体系与我国的城市交通事故率偏高有着密切关系。路网规划是城市路网建设的基本依据,笔者认为,应当将降低城市交通事故率作为路网规划的考虑内容之一,同时指出,应在路网规划中合理选择道路断面形式、交叉口形式,建议适度加密路网、健全支路体系、理清街道功能,并考虑城市道路的车速控制与驾驶心态调整。  相似文献   
546.
基于灰色理论的城市道路交通安全评价研究   总被引:10,自引:7,他引:10  
影响城市道路交通安全的指标很多,因此,给评价工作带来一定的难度。结合我国道路交通管理的特点,根据理论与实践相结合的原则,对诸多指标进行选择,筛选出适合我国国情的道路交通安全3项评价指标,并运用累积百分频率法确定了评价标准。在综合分析国内外道路交通安全评价方法的基础上,建立了城市道路交通安全的灰色评价方法。应用灰色系统理论对道路交通安全的3项指标进行归纳和计算,从而判断各城市所属的灰类,更合理地评价各城市的交通安全状况。应用该方法,从宏观角度上对2001年国内五省市的道路交通安全状况进行了事后灰色综合评价,取得较为满意的效果。  相似文献   
547.
一种五自由度并联机器入奇异位形分析   总被引:1,自引:1,他引:1  
机器人工作中的安全性有很大的一部分决定于机器人本身的一些性质,因此对于机构固有的性质进行分析,找到其不安全的因素加以避免,就提高机器人工作的安全性。少自由度并联机构中很多不安全因素是由于机构的奇异位形引起的,机构的奇异位形又与机构的雅可比矩阵有密切的关系,为了使机构处于安全的工作状态就要对机构的雅可比矩阵进行分析。论文中的五自由度机构,其雅可比矩阵不是方阵,不能够利用以前的矢量方法计算其雅可比矩阵,因此,笔者采用螺旋理论分析了机构反螺旋及雅克比矩阵。通过其相应的雅可比矩阵分析了机构可能出现奇异的位置,从而使机构可以实现安全的工作。  相似文献   
548.
目前我国关于死亡事故的赔偿标准一是太低,二是标准不一致.由此产生的后果不仅使私了现象增多,增加了社会隐患而且怂恿了极个别肇事者采取故意至受伤者死亡的手段来减少自身的赔偿损失,严重危害了基本的人性道德标准.本文在认真分析的基础上,提出了"生命损失赔偿理论"的新思路,即针对死亡者因生命丧失带来的三大损失提出了科学的赔偿理论依据和计算方法,使死亡赔偿力求做到:客观、公正、科学、合理.  相似文献   
549.
灰色层次分析法在中小型电厂安全性评价中的应用   总被引:13,自引:3,他引:13  
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。  相似文献   
550.
一种城市生活垃圾产量预测的改进方法   总被引:6,自引:0,他引:6  
王文梅  刘丹 《四川环境》2005,24(1):106-108,114
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。  相似文献   
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