基于GM(1,1)模型的铜绿山矿井水害预测与防治

本文针对铜绿山矿区复杂的水文地质条件,分析了其含水层和隔水层的分布特征以及矿井突水原因和充水因素,同时在分析矿井涌水影响因素复杂机理的基础上,建立了灰色GM(1,1)预测模型,预测了未来涌水量的发展变化趋势,并针对矿区水害威胁源的实际情况,提出了在青山河流域、南北露采坑、井下同时开展综合防治水的措施,以为矿山的安全生产提供依据。     

基于ArcGIS Engine的胶州湾水质预报可视化信息系统设计与实现

为增强水质预测的实时性和直观性,以胶州湾为研究对象,利用Fortran建立胶州湾水质预测模型。在Visual Studi-o.net语言环境下基于ArcGIS Engine组件技术,嵌入胶州湾水质预测模型,开发出胶州湾水质预测可视化信息系统,实现Fortran模型与GIS的集成。该系统具有用户管理、数据管理、信息查询、水质预测与预测结果的可视化,显著增强了水质预测的直观性,提高了环境管理效率。探讨了Fortran模型运行出来的结果最终以等值线和流速场的形式在GIS平台的可视化等问题,并取得了良好的可视化显示效果。     

不同经济发展路径下的能源需求与碳排放预测——基于河北省的分析

运用协整检验和马尔科夫链等方法研究不同经济增长路径下河北省2017~2035年的能源需求与结构、CO₂排放情况.结果显示：经济增长对能源需求具有明显的拉动作用.低速增长情景下,河北2035年的人均能源消费量与能源消费总量将分别达到5.261tce和41613.294万tce,而高速情景下则分别为7.618tce和60258.456万tce.河北未来的能源结构将长期保持相对稳定的状态,煤炭在能源结构中的绝对份额短期内难以改变,预计到2035年煤炭的消费占比仍将达到88.16%.河北的CO₂排放量将依然长期保持增长趋势.高速情景下,预计CO₂排放量将从2017年的87699.314万t增加至2035年的159117.415万t,分别是同期低速增长情景下的1.01倍和1.45倍.应保持经济合理增长,优化能源消费结构,调整产业布局,培育和发展新动能.     

基于Wavelet-LSTM模型的北京空气污染物浓度预测

文章为了达到精准预测北京市空气污染物浓度目的,应用小波分解变换(wavelet transform)和长短期神经记忆网络(long short-term memory,LSTM)相结合的方法,建立Wavelet-LSTM空气污染物浓度预测模型,对北京市6项空气污染物浓度预测。研究首先通过小波分解变换将日空气污染物浓度的历史时间序列分解为不同频率并重新组合为高维训练数据集合;其次使用高维数据集训练LSTM预测模型,重复试验调整参数,获得最优预测模型。研究结果表明,组合模型对于污染物浓度预测比传统LSTM模型的预测精度和稳定性更高。     

输变电项目电磁环境影响预测要点分析

本文以某110kV输变电项目为例,探讨了输变电项目电磁环境影响预测的范围、模式、参数选择和预测结果,并提出了环境保护对策措施,为环评单位、电力设计部门及环保部门提供参考。     

莱州湾滨海平原咸水入侵分析与趋势预测——以山东省广饶县为例

文章以鲁北平原山东省广饶县为例,阐述了咸、淡水形成的地质背景、咸淡水变化带形成与演化;分析了大规模开发利用地下水引起的咸水入侵的历史与现状;采用非确定性模型方法对咸水入侵趋势进行了预测,提出了缓解咸水入侵的对策与建议。取得的主要认识和结论为:(1)鲁北平原自山前冲洪积扇向莱州湾滨海平原,地下水水质具有水平和垂直分带特征;(2)20世纪70年代中期大量开采南部地下淡水后,地下淡水水位持续下降,破坏了咸淡水之间的水动力平衡,北部咸水向南入侵,引起淡水咸水、机井报废等一系列环境地质问题;(3)预测结果表明,在不采取调控措施情况下,咸淡水界面以每年平均240m速度向南部推进;(4)人工回灌、营造淡水帷幕并减少淡水区开采量是防止咸水入侵的有效途径。     

基于GM(1,1)模型预测我国未来化工企业安全生产形势

根据2004-2008年我国化工企业较大事故级别以上的统计数据,应用灰色系统GM (1,1)模型,选用二阶弱化算子法与三点平滑法相结合对原始数据进行预处理,对未来我国化工企业安全生产形势进行了预测,为化工企业与安全监管部门的安全管理和安全决策提供了科学、定量的依据.     

基于灰色理论的甲型H1N1流感传染人数预测模型研究

就我国甲型H1N1流感传染人数的预测运用灰色系统理论,建立了GM（1,1）模型和1阶残差修正模型GMε（1,1）,并分别作了精度分析。研究了GMε（1,1）的变化趋势,提出了临界值和有效域概念。用MATLAB确定了模型参数及模型预测值。     

预测哥本哈根——全球合作应对气候变化——哥本哈根会议及之后的前景展望

12月7日,为期两周的联合国气候变化框架公约第15次缔约方会议（COP15）即将在丹麦首都哥本哈根拉开帷幕。这次会议在气候变化领域和全球政治进程中都是一个极为重要的“节点”,其被关注程度丝毫不亚于当下的金融危机。     

组合法在塔里木盆地石油产量预测中的应用

影响塔里木盆地石油产量的因素是多方面的,这些因数与产量之间具有非线性关系,采用通常的数学方法很难对其进行分析,鉴于此,本文利用灰关联度对塔里木盆地石油产量的主要影响因素进行分析,从中选择关联度较大的因素作为影响元,利用GM(1,1)和BP人工神经网络建立的组合预测模型,对塔里木盆地石油产量发展趋势进行短期预测,运用翁氏旋回预测模型在短期预测的基础上对塔里木盆地石油产量进行中长期预测,其预测结果对决策者制定勘探战略、优化勘探项目、确定投资方向提供参考,对油气管理部门提供一定的科学依据。