陕西省汉中市大气环境质量的灰色预测

依据汉中市汉台区城区2005—2011年大气环境中SO2,NO2,CO,PM10的监测值,应用灰色理论建立GM(1,1)灰色模型对汉中市汉台区城区空气中的SO2,NO2,CO,PM10浓度进行预测。经过相关检验和修正,确定所建的SO2和CO模型具有较高的精确性和可信度,PM10模型经残差模型修正后准确度和精确度均有所提高,NO2模型不太适合小样本数据灰度建模。另外,利用建立的灰色模型对汉中市汉台区城区2012—2015年主要污染物浓度进行预测,为汉中市汉台区城区大气污染防治工作提供有益参考依据。     

工业固体废弃物产生量的灰色GM(1,1)预测

以宁国市近几年来工业固体废弃物的产生量为基础,应用灰色系统中的GM(1,1)模型理论,建立了工业固废产生量的GM(1,1)预测模型,预测了宁国市未来几年工业固废产生量的变化趋势,从而为环境管理提供了科学的依据。     

基于无偏灰色GM(1,1)模型的城市用水量预测

针对城市用水量预测工作中常存在城市用水量原始数据样本量较小、信息不充分的问题,充分利用无偏灰色GM(1,1)模型的少数据建模,短期预测精度高,消除了灰色GM(1,1)模型预测所固有的偏差的优点,建立无偏灰色GM(1,1)城市用水量预测模型,并应用于实际城市用水量预测中。与常用的处理此类问题的灰色GM(1,1)模型比较,算例结果表明所建模型有效可行,提高了预测精度。     

河南省入境旅游客源灰色预测模型

基于灰色系统理论,以河南省2000-2007年入境旅游客源统计资料为原始数据,建构了河南省入境旅游客源的GM（1,1）灰色预测动态模型并进行了模型精度检验,模型预测结果与历史数据吻合很好,进而利用该模型对河南省2008-2010年的入境旅游客源规模进行了预测分析。     

两种改进的电力负荷灰色预测模型的应用

以本地区某县级电网的用电负荷的预测为例,对比分析了GM-Malkov模型和改进的等维递补灰色模型两种模型的预测结果和单纯的灰色GM(1,1)模型的预测结果。预测结果表明,灰色-Malkov链改进方法及中等维数的等维递补灰色预测模型的预测精度较之单纯的GM模型都有较大提高。     

铁路客货运量预测的随机灰色系统模型

针对现有铁路客货运量预测方法的不足和铁路客货运量的随机波动性,基于灰色预测理论,建立了铁路客货运量预测的随机灰色系统模型.该模型在对客货运量原始数据生成处理的基础上,建立了符合检验要求的残差GM(n,h)模型,以预测铁路客货运量的发展趋势;再通过引入相对误差序列的随机过程,建立了随机GM(n,h)模型,以综合考虑随机因素对铁路客货运量未来发展趋势所带来的影响,提高铁路客货运量预测的精度.理论分析和实例计算结果表明:随机灰色系统预测模型直观,且操作性强,预测结果精度较高.     

基于灰色马尔可夫模型的水上交通事故预测

在灰色GM（1,1）预测模型的基础上,运用马尔可夫模型对预测结果进行优化,并将由此建立的灰色马尔可夫模型运用于1979～1998年全国水上交通事故数据来预测1999年事故量．结果表明,这种模型的预测精度高达89％,明显优于单独使用GM（1,1）模型的预测结果．     

正确运用货运量预测方法,为太原北站西山支线

针对现有铁路货运量预测方法的不足和铁路货运量的随机波动性,基于灰色预测理论,建立了铁货运量预测的随机灰色系统模型即GM(1,1)模型.该模型在对货运量原始数据生成处理的基础上,建立了符合检验要求的残差模型,以预测铁路货运量的发展趋势.通过GM(1.1)预测模型较好地预测了2020年西山支线的货运量,为西山支线长远运输规划是提供决策支持.     

“平移序列”的灰色预测模型及其在国庆黄金周中的应用

结合原始灰色预测模型GM(1,1)和灰色系统理论中平移序列,给出了“平移序列”的灰色预测模型,它具有数据光滑度好,预测精度较高的优点.利用此模型对2003年和2005年云南省国庆黄金周接待游客人数做出了精度较高的灰色预测.     

石油焦燃烧过程中NO_x和SO_2析出规律的研究

在卧式加热炉和富氧条件下,对石油焦在燃烧过程中的ＮＯｘ 和ＳＯ２ 析出规律进行研究,发现石油焦的ＮＯｘ 和ＳＯ２ 析出受多种因素的影响：温度增加,ＮＯｘ 的析出量增加;颗粒粒径增加,ＮＯｘ 和ＳＯ２ 的析出量减少;石灰石微量增加,ＮＯｘ 的浓度降低,石灰石过量增加,ＮＯｘ 的浓度反而升高,石灰石的增加使ＳＯ２ 降低;ＮＯｘ 的析出并不与Ｎ 的质量分数成正比,ＳＯ２ 的析出与Ｓ的质量分数成正比．结合这些实验现象,从机理上对它们进行解析．     

废气再循环时增压柴油机性能和排放的模拟计算

采用模拟计算技术研究废气再循环对柴油机性能和排放的影响，并通过实验加以验证。模拟计算和实验结果均表明废气再循环可以显著降低NOx排放，同时对柴油机性能也产生影响。柴油机的NOx排放随着EGR率的增加而显著降低，但柴油机的运转参数对废气再循环的作用也有一定影响，不同负荷时NOx排放的变化情况不同，柴油机性能的变化也不同。在高负荷时，NOx排放下降较明显，同时柴油机性能恶化也较严重。同时经实验验证，使用GT－POWER软件建立的计算模型有足够的计算精度，能够准确预测柴油机性能和排放。     

再生混凝土梁受弯破坏过程声发射的灰色模型

为了分析采用传统灰色理论对声发射事件数建立声发射灰色模型GM(1,1)的预测值相较于试验值较大、预测精度不高等问题,根据再生粗骨料取代率为30%的再生混凝土梁在受弯破坏过程中的声发射现象,通过引入折减系数提高预测值的精度,并给出了折减系数在梁破坏全过程的表达式。通过和试验相验证,比较GM(1,1)灰色模型预测值与试验值,最终结果表明:折减系数与时间呈现较好的非线性关系,在起点处与终点处分别为折减系数的0. 5倍和3倍。根据上述特性得到修正后的灰色模型,其精度较传统模型有了很大的提高,利用该模型对材料受力过程中的声发射参数进行分析,进而实现对再生混凝土梁受弯破坏的判别及预测,对于今后预测材料损伤问题提供了参考。     

神经网络在大功率船用柴油机NOx排放预测中应用

通过计算研究，考察了BP神经网络在大功率船用柴油机NOx排放预测上应用的可行性，选用适当的NOx排放模型。将发动机不同工况下的缸内最高爆压pmax，最高燃烧温度Tmax和纯度R作为神经网络的输入数据，并且使用试验数据对神经网络进行了检验，结果表明，BP神经网络可以有效和准确地对大功率船用柴油机NOx的排放进行预测。     

基于灰色系统理论的煤矿瓦斯涌出量预测研究

运用灰色理论建立巷道瓦斯涌出量的灰色模型,对矿井瓦斯涌出量进行预测预报。采用残差识别方法修正GM(1,1)模型进行瓦斯涌出量预测,预测精度更高。利用灰色灾变预测理论,对某矿矿井工作面瓦斯涌出资料进行分析、研究,建立煤矿瓦斯涌出量灰色预测模型,并对矿井瓦斯涌出量变化趋势进行预测。     

灰色GM(1,1)模型在山区耕地预测中的应用研究

以云南楚雄1999-2005年耕地面积数据为试验资料,运用灰色GM(1,1)模型分析探讨耕地面积的变化状况.初步结果表明:楚雄耕地面积的动态变化结果符合客观实际的变化规律,未来几年,楚雄拼地面积仍呈递减的趋势.     

燃煤烟气在13X分子筛上的吸附行为与热力学分析

采用静态容积法测定SO2,NO,CO2,N2和O2在13X分子筛上的吸附等温线,通过Langmuir,Sips和Toth等温方程进行拟合。研究结果表明:Sips具有较好的拟合效果。在烟气温度为75℃下,SO2,NO,CO2,N2和O2的饱和吸附量分别为:65,49,869,154和105μmol/g。由等量吸附热的计算表明:吸附热均随吸附量的升高而增大,SO2,NO,CO2,N2和O2的最大吸附热分别为:-9.35,-12.93,-31.96,-29.38和-25.09 kJ/mol。运用负载比关联模型预测5种气体的竞争吸附行为发现:多组分竞争吸附导致SO2,NO和CO2吸附量降为单组分气体吸附量的一半。在常压吸附真空解吸下可实现SO2,NO和CO2富集的体积分数为8.3%,2.9%和51.0%。     

基于GM(1,1)模型的空气质量变化趋势预测及分析

在掌握区域空气环境质量现状资料的基础上,运用具有适用性广,预测准确率高等优点的灰色系统预测模型对大连市未来五年空气中SO2的浓度变化趋势进行预测,对其模型的精度和可行性进行了分折和检验,并与目前常用的指数平滑法的预测结果进行了对比。研究结果表明:建立基于GM(1,1)模型的大气质量变化趋势预测模型是可行的,其模型的平均相对误差比指数平滑法减少了44％,因此预测精度高,能够满足预测要求。     

基于灰色理论的机械设备智能状态预测

提出了基于灰色理论并与神经网络有机结合的机械设备智能状态预测方法，着眼于机械设备“内在”规律的研究，根据机械设备自身历史数据建立动态微分方程，并预测自身的发展，具有数据量小，计算简单、预测准确的特点，该方法已在实际工程中应用，结果表明方法是行之有效的。     

不同挥发分煤在循环床中燃烧时NOx排放的实验研究

在循环流化床实验台上，以地东北地区两种典型煤，彩屯煤和俊德煤分别进行了燃烧时ＮＯｘ排放的实验研究。考察了不同的流化床温度、一次风率、二次风口位置及比例和循环倍率对ＮＯｘ排放浓度的影响。表明：在循环床温度范围，温度对ＮＯｘ排放浓度影响不显著；