城市空气质量预测模型研究

以影响大气质量的因素为目标,提出了预测模型;并运用加权实时最小二乘法,对模型进行实时辨识。研究表明,模型完全适用于城市空气质量的预测。文章并给出了该模型在上海地区应用的结果。     

规范变换降维与误差修正结合的环境系统的一元线性回归预测

针对高维、非线性环境系统的传统预测模型存在结构复杂、收敛速度慢、求解精度低的局限,提出对环境系统预测量及其影响因子进行幂函数与对数函数相结合的规范变换.此规范变换能使变换后的各影响因子皆等效于一个线性化的规范因子,从而将多因子、非线性的预测建模简化为简单的一个"等效"规范因子的一元线性回归建模;并对预测样本的模型输出进行误差修正,以提高样本的预测精度.在规范变换的基础上,由有m个规范因子的每个建模样本生成一个规范因子的m个"等效"训练样本,n个建模样本共生成N=m×n个训练样本.应用最小二乘法,建立基于规范变换的一元线性回归预测模型.将基于规范变换的一元线性回归预测模型与相似样本误差修正法相结合,分别用于某市5个点位的SO_2浓度预测和南昌市城市降水酸度pH值预测及某河段COD_(Mn)预测,并与多种传统预测模型和方法及基于规范变换与误差修正的3种智能预测模型的预测结果进行了比较.结果表明:该预测模型用于3个实例预测的相对误差绝对值的平均值分别为1.14%、0.49%和1.45%;最大相对误差绝对值分别为2.22%、0.87%和1.85%,与基于规范变换与误差修正的3种智能预测模型的相应误差几乎没有差异,甚至还要小;均远小于多种传统预测模型和方法的相应误差,其预测精度甚至提高了一个数量级以上.基于规范变换与误差修正的一元线性回归预测模型简单、预测精度高、稳定性好,不存在"维数灾难",因而可广泛用于任意系统的预测建模.     

基于MEE/JACK的工序标准作业负荷仿真与评估

针对当前标准作业制定过程中未考虑工人负荷状况的问题,应用能耗预测理论为制定的标准作业提供负荷反馈。结合工效学和仿真技术,基于JACK软件的MEE能耗预测模型进行标准作业负荷仿真和评估;提出仿真模型概念结构设计,并对各部分设计进行详细表述。研究结果表明:该设计可以直接得出标准作业中每个子任务的工人能耗情况,根据总能耗值判断标准作业负荷是否符合人因要求,进而优化标准作业,从作业制度设计上避免工人超负荷作业。     

山东省工业废水排放量GM（1,1）高阶残差预测模型

介绍了ＧＭ（１，１）高阶残差预测模型之建模方法。以山东省工业废水排放量为例，建立了ＧＭ（１，１）高阶残差预测模型。结果表明，ＧＭ（１，１）高阶残差模型经ＧＭ（１，１）模型更贴近实际。     

室内微生物污染水平预测关键技术研究综述

室内微生物气溶胶来源多样,并受很多环境因素影响,可以利用统计学方法对室内微生物污染水平进行实时预测.本文首先介绍了预测模型的建立方法,并通过大量的文献调研,按照室内微生物污染水平预测模型建立的思路,介绍了现有研究得出的室内微生物气溶胶浓度与环境参数（换气次数、温湿度、人数、颗粒物、气流组织、CO₂）的关系,总结了室内微生物污染水平预测模型,并给出了未来发展方向.     

两种设施蔬菜土壤重金属与TOC的预测模型及环境预警值

为了了解设施蔬菜土壤的环境安全性,采用野外调查和室内分析相结合的方法,以河北省永清县蔬菜主产区设施芹菜和西红柿的土壤为研究对象,研究了土壤重金属与总有机碳(TOC)的关系。结果表明,设施西红柿土壤中除Pb分布均匀外,其余重金属Cd、Cr、As、Hg均有明显的变异特征,其中,Hg的变异系数高达85.8%,属于强分异型分布;芹菜土壤中Cd、Pb、Hg均具有分异性分布特征,其中,Hg属于强分异型分布。同样,西红柿和芹菜土壤中TOC均呈现分异性特征。西红柿土壤中Cd质量比与土壤TOC质量比之间呈现显著或极显著的线性、对数、二次函数、幂函数、指数函数正相关,芹菜土壤Cd质量比与土壤TOC质量比之间呈现显著的幂函数和指数正相关,进一步利用呈显著相关的预测模型确定了西红柿和芹菜土壤TOC的环境安全预警值分别为14.65 g/kg和12.06 g/kg。在永清县设施大棚管理模式下,土壤TOC质量比一旦超过该预警值,就预示着土壤存在Cd污染的风险,应及时监测以有效规避重金属污染风险。     

污泥有机成分与污泥厌氧消化潜能的研究进展

污泥厌氧消化产甲烷因其高效的能量回收和较低的环境影响是目前国内外广泛应用的污泥稳定化和资源化的有效方法。污泥有机成分是影响污泥厌氧消化产甲烷效果的主要因素之一。本文分析总结了国内外污泥成分特征与污泥厌氧消化效果关系的研究,阐述不同污水处理工艺段污泥的厌氧消化产甲烷的效果,污泥有机质转化生成甲烷的机制及性能。比较和评述几种评估污泥厌氧消化产甲烷性能的模型特点和适用条件。     

基于自然正交展开的神经网络长期预报模型

对月降水量的前期500hPa高度场、海温场相关预报因子进行E0F展开，并取其中与预报量相关程度较高的主成分，结合人工神经网络技术，建立了一种新的短期气候预测模型。将这种新的预报模型与同样根据这些预报因子建立的回归预报模型进行了对比分析。结果表明，这种新的短期气候预测模型由于集中了众多预报因子的预报信息，并有效地利用了神经网络方法的非线性映射能力，因此比传统预报方法的预报精度显著提高，并且稳定性好，具有很好的应用前景。     

城市火灾预测分析的灰色系统方法

指出了灰色系统理论进行城市火灾预测的合理性，并在一般灰色模型基础上，基于等维灰色递补GM（1，1）动态预测模型通过分时段比较，对某市近年的火灾状况进行了预测，结果发现分时段预测结果更精确。     

路基沉降的非等间隔时变离散灰色预测模型

本文分析了灰色GM(1,1)模型的缺陷,并以离散GM(1,1)模型为基础建立了路基沉降的非等间隔时变离散灰色预测模型,该模型参数以最小二乘法估计,且以遗传算法优化初始值,通过工程实例与不同预测模型进行对比分析,结果表明非等间隔时变灰色预测模型的精度明显高于其他模型,且最能反映原始路基沉降数据的发展规律.