城市空气污染影响因素的灰色斜率关联度分析研究

城市空气污染严重影响着城市的发展和人民的健康,为了研究城市空气污染的影响因素对于污染的影响程度和类型,采用了灰色系统理论中灰色关联分析方法的斜率关联度模型.以广州、西安和乌鲁木齐为研究对象,选取了几个具有典型的空气污染因素.结果表明:对于这三个城市而言,燃煤都是空气污染的最主要污染因素,而对于不同的城市,其他污染因素对于不同污染物有着不同的影响,在污染治理的时候要分析城市具体所存在的首要污染物以对症下药.     

基于改进灰色关联分析法在居民环境消费结构中的研究

依据平顶山市2005年-2012年的统计年鉴,平顶山市居民环境人均消费性数据,选取食品、衣着、居住、家庭设备用品及服务、医疗保健、交通和通信、教育文化娱乐服务、杂项商品及服务八大类,将改进的灰色关联度分析方法和综合评价模型相结合,建立灰色关联度分析模型,对平顶山市居民环境结构关系进行分析.结果表明:教育文化娱乐环境服务的关联性最高,食品、交通通信、居住医疗保健、衣着、家庭设备用品及服务、杂项商品和服务环境位居其后.     

基于灰色关联度的平顶山市耕地面积变化与经济增长关系分析研究

依据平顶山市1988年－2012年公布的耕地面积与经济增长关系数据,选取平顶山市耕地面积,人均生产总值,第一产业在生产总值中的比重,第二产业在生产总值中的比重,第三产业在生产总值中的比重作为分析因子,将灰色关联度分析方法和综合评价模型相结合,建立灰色关联度分析模型,对平顶山市耕地面积变化与经济增长关系分析。结果显示：第三产业最为影响耕地面积的变化,第二产业次之,第一产业再次之,人均GDP最小。能为区域土地利用的长期战略和短期规划提供依据。     

攀枝花市城市基础设施与土地收益关联度分析

以攀枝花市为例,综合运用GIS空间分析技术和变异系数权重分析、灰色关联度等方法建立了城市基础设施与土地收益的关联度模型,定量分析城市基础设施与土地收益的关联关系,揭示两者间的关联规律和作用机理.结果表明：①城市基础与土地收益存在较大关联性;②城市基础设施与土地收益关联度在时间序列上具有明显的波动性且呈周期性变化;③城市基础设施与土地收益关联度在空间上呈分异特征.     

城市化水平测度及其与水环境质量关联性分析

中国城市化正处在快速发展时期,城市化进程对水环境质量产生了重要影响.在对合肥城市化水平进行测度的基础上,利用灰色关联分析法对合肥城市化与巢湖水环境质量进行了关联分析.结果显示：合肥市产业结构对巢湖西半湖水环境质量的影响较大;在城市化发展初期,第二产业成为影响水质的主要因素;近年随着产业结构调整,第三产业比重逐步提高,成为水质改善的驱动力.因此,在合肥城市化进程中第二、三产业比重对水环境的影响不容忽视,应加强产业结构调整,促进城市化与水环境质量的协调发展.     

超塑成形定时凸轮塑料模型腔

此文介绍了采用Zn-22％Al超塑合金超塑成形出一般加工方法难以制造的定时凸轮塑料注射模型腔,具有周期短、成本低、质量高等特点。     

灰色预测法在南宁市可持续发展趋势分析中的应用

本文运用灰色系统理论 ,建立灰色预测模型 ,对南宁市社会、经济及生态环境发展趋势进行了分析 ,并针对南宁市发展中的不合理状况 ,提出相应的调控对策。     

区域生态环境评价的灰色关联投影模型

区域生态环境评价是实现全面环境管理，协调区域经济发展与生态环境保护．实现区域可持续发展的重要手段。由于评价所涉及的地域复杂性和因素多样性，许多评价方法和体系都处于不断探索和发展之中。区域生态环境系统是一个灰色系统，包括了自然、经济和社会等方面具有信息不确知性和不完全性的因素。基于灰色系统理论和矢量投影原理，建立了区域生态环境评价的灰色关联投影模型。该模型将评价样本及各级质量标准视为矢量．分别向同一矢量(理想样本)进行投影。根据投影值的大小，确定样本所属的生态环境质量级别及样本间的优劣排序。以巢湖流域为个案，在建立生态环境评价指标体系和标准的基础上，运用所建模型对其生态环境质量现状进行了评价，结果与实际情况相吻合。即巢湖流域总体以及分区合肥市、六安市的生态环境质量为4级，分区巢湖市为5级。研究表明，灰色关联投影模型对于多指标的区域生态环境质量评价是科学的、有效的，具有一定的推广和实用价值。     

基于PSO优化BP神经网络的水质预测研究

为快速准确地预测河流水质,结合汾河监测数据,使用粒子群算法(PSO)优化BP神经网络模型(PSO-BP)进行水质预测.通过灰色关联度分析确定输入变量,利用PSO算法修正BP网络的初始权值、阈值,优化神经网络结构及算法全局收敛性.采用该模型对汾河主要污染物指标COD、BOD5、氨氮、挥发酚等进行预测和验证.结果表明,与传统的BP神经网络模型相比,PSO-BP模型使最大相对误差从15.43％减小到1.46％,其平均误差由4.00％减小到1.01％,预测均方根误差从5.956×10-3减小到1.605×10-4.因此,基于PSO-BP神经网络模型的预测更加精确,可用于水质预测.     

基于重构相空间充填体变形规律的灰色预测研究

尾砂胶结充填体是非线性力学介质,其变形是能量耗散的复杂过程,必须研究其内在变形规律,才能正确预测采矿过程中充填体的稳定性.对不同配比的尾砂胶结充填体进行力学试验,得出了其应力-应变规律,对安庆铜矿高阶段充填体变形进行了监测.采用自适应滤波原理,研究基于重构相空间的测量数据去噪处理方法.用灰色理论研究充填体变形在相空间中相点距离的演变规律,建立了重构相空间的灰色预测模型.为减小预测误差,对预测结果采用残差模型修正.应用建立的模型,对安庆铜矿高阶段充填体变形进行分析,确定了采场合理回采周期.结果表明,充填体变形具有非线性混沌特性,不同配比的充填体表现出不同的非线性动力学行为,重构相空间能充分展示充填体变形的内在规律.