灰色系统理论在废气污染物排放量预测中的应用
灰色预测模型在城市空气质量预警中的应用研究
灰色预测模型在城市空气质量预警中的应用研究随着城市化进程的不断加速，城市空气质量问题日益凸显。
为保障公众健康和环境质量的稳定与可持续，城市空气质量预测与预警已成为城市管理者的一项重要工作。
灰色预测模型依靠少数样本数据对未来进行预测，被广泛应用于多个领域中。
而在城市空气质量预警中，如何将其应用于实践中，需要我们进一步探讨和研究。
一、灰色预测模型的基本原理灰色预测模型是一种建立在少量、不完整、未确定信息上的数学模型，可以通过数据分析与处理，预测未来的发展趋势。
其主要通过对原始数据进行递归平均化与累加生成新数据序列，使得预处理的数据序列变得更加平稳，更容易被预测，从而为灰色预测提供了条件。
通过将原始序列分解成非独立变量和独立变量两个部分，再通过后验差异累加生成新序列，完成对未来发展趋势的预测。
二、灰色预测在城市空气质量预警中的应用城市空气质量的变化受到多方面因素的影响，如大气环境、能源生产与消耗、交通流量等。
为保证城市空气质量安全，需要在提前发现空气污染的迹象，及时采取措施进行预警和管控。
由于空气监测数据具有不确定性和时效性，单一的预测方法难以达到实际要求。
而灰色预测模型的多样性和简便性，可以克服数据缺失和少样本的问题，较好地解决了传统预测模型在城市空气质量预警中的不足。
在城市空气质量预警中，灰色预测模型的具体应用可以参考以下几个方面：1. 基于宏观数据分析法通过对一级或二级指标预处理，以综合污染指数为例，通过灰色预测模型预测空气污染指数发展趋势,从而做出预警决策。
灰色预测模型通过数据压缩和信息描述，较好地实现了对多指标间的关系的综合刻画。
2. 基于多源数据融合法基于多源数据的融合方法，通常有物联网和人工智能技术的相结合，将宏观指标和微观影响因素进行模型组合。
将监测数据与预测因素的数据进行线性组合和非线性拟合，从而将多源数据的复合到一起。
如通过获取环境因素（如温度、降水等）或流量因素(如车流量、行人数等)进行数据处理及分析，得出基于物联网和人工智能技术的城市空气质量预警模型。
灰色系统理论在市场预测中的应用
灰色系统理论在市场预测中的应用绪论市场预测一直是商业决策的重要组成部分。
在过去，市场预测更多依靠主观经验、历史趋势和数据分析等方法。
但是随着大数据、人工智能和数学方法的发展，灰色系统理论开始在市场预测中得到应用。
灰色系统理论是20世纪80年代由我国学者建立的一种数学模型和分析方法，因其高效可靠性以及能够有效处理不规则数据而在市场预测、经济决策等领域得到广泛应用。
一、灰色系统理论的概念灰色系统理论是从一个灰色系统的角度出发，在统计学的基础上发现系统规律，揭示系统内部关系的一种理论。
与其他数学方法相比，灰色系统理论更加强调系统的分析与描述，以此更好地理解和解决现实问题。
灰色系统理论通常基于少量的数据样本建立灰色模型，然后利用该模型进行预测。
与其他模型不同的是，灰色系统理论不需要数据服从一定的分布，可以利用少量的样本数据进行分析。
二、灰色系统理论可以有效地应用于市场预测，尤其是预测不稳定、非线性、不规则的情况。
市场中存在许多因素导致的波动，灰色系统理论通过建立灰色模型，可以更好地把握市场的变化趋势，从而为商业决策提供可靠的依据。
在市场营销中，灰色系统理论在目标市场、销售策略和产品定价等方面得到了广泛应用。
一个关键性质是灰色系统理论在市场预测中对样本数据量的要求相对较低，而在实际应用中可以通过大量数据的自动化集成快速获得准确的预测结果，因此受到越来越多的关注和借鉴。
三、灰色系统理论的实践案例1. 物流配送中心的配送效率评估，基于灰色系统理论对仓储数据和大量的交通数据进行分析，确定最佳的时间和路线，大大提升了物流配送效率。
2. 汽车市场的销售预测，利用灰色模型对市场数据和销售趋势进行预测，为企业提供了更精准的决策依据。
3. 大型游戏的用户活跃度预测，通过对用户行为数据的灰色分析，得出用户活跃度的预测结果，并据此制定广告、营销策略。
四、灰色系统理论的优势和局限性灰色系统理论与其他数学方法相比，具有明显的优势：1. 数据要求相对较低：灰色系统理论适用于不规则、少量的数据样本。
灰色系统理论在环境评估中的应用分析
灰色系统理论在环境评估中的应用分析引言：随着环境污染和资源浪费的日益严重，环境评估成为我们认识、改善和保护环境的重要手段之一。
在环境评估过程中，我们需要对各种因素进行全面、准确的分析与评价。
灰色系统理论作为一种新颖的分析方法，具有适用于不确定和不完全信息的特点，逐渐引起环境评估领域的关注与应用。
本文将通过分析灰色系统理论在环境评估中的应用，探讨其优势和局限性，并展望未来的发展。
一、灰色系统理论概述灰色系统理论是由我国科学家陈纳言教授于1982年提出的，是一种处理灰色信息的系统方法。
灰色信息是指知识、数据或信息不完全、不确定的情况下所获得的信息。
灰色系统理论通过数学和统计方法，将灰色信息转化为可分析的模型，从而实现对信息的预测、决策和优化。
灰色系统理论具有简单、快速、灵活、经济等特点，被广泛应用于工程、经济、环境、社会等领域。
二、灰色系统理论在环境评估中的应用1. 环境质量评估环境质量评估是对某一特定环境区域内的污染状况进行全面评估的过程。
灰色系统理论可以有效地处理环境质量评估中存在的不完全信息和不确定性。
通过对已知的环境因素进行建模和分析，可以预测环境变量的发展趋势，评估环境质量的变化情况，并提出预警措施。
例如，在城市环境质量评估中，可以利用灰色系统理论预测空气质量、水质指标等，并为城市管理部门提供决策依据。
2. 环境风险评估环境风险评估是对自然环境或人类活动可能引发的危害和风险进行定量评估的过程。
灰色系统理论可以有效地处理环境风险评估中的不确定性和复杂性。
通过对已知的环境影响因素进行建模和分析，可以预测环境风险的发展趋势，并进行等级评估。
例如，在土壤污染风险评估中，可以利用灰色系统理论分析土壤样本中的有害物质含量、地下水流动速度等因素，评估土壤污染的程度和风险，并制定相应的修复和监控对策。
3. 环境绩效评估环境绩效评估是对某一特定组织、企业或行业在环境保护和可持续发展方面的表现进行评估的过程。
灰色预测GM(1,1)模型在环境空气质量变化趋势预测中的应用
123智能环保NO.10 2020智能城市 INTELLIGENT CITY 灰色预测GM（1，1） 模型在环境空气质量变化趋势预测中的应用许发明1 李优良2 （1.中央民族大学，北京 100081；2.湖南泸溪县环境监测站，湖南 泸溪 416100）摘 要：利用灰色系统理论，以泸溪县环境空气自动监测数据为样本，构建GM（1，1）预测模型，分析预测该县“十四五”期间的环境空气质量变化趋势。
预测结果显示，该县未来5年环境空气质量将持续好转。
关键词：灰色模型；环境空气质量；趋势预测空气清新评估指标作为美丽中国建设评估指标体系的五类指标之一，包含细颗粒物（PM2.5）浓度、可吸入颗粒物（PM10）浓度、城市空气质量优良天数比例 3 个指标。
因此聚焦美丽中国建设评估指标，开展细颗粒物浓度、可吸入颗粒物浓度变化趋势预测，对于科学确定泸溪县“十四五”期间这两项控制目标值具有很好的参考意义。
泸溪县环境空气自动监测站2013年建站，2016年具备六参数全自动24 h监测能力，从当前有限数据，要开展该县“十四五”大气环境质量趋势预测，必须选择适当的预测方法，通过构建数理统计模型开展预测。
灰色系统理论是研究解决灰色系统分析、建模、预测、决策和控制的理论[1]。
灰色预测是对灰色系统所做的预测，灰色预测模型所需建模信息少，运算方便，建模精度高，在各种领域都有着广泛的应用，是处理小样本预测问题的有效工具[2]。
因此，尝试采用灰色系统理论来开展环境质量趋势预测工作[3]。
1 影响空气质量优良天数比例的因子识别为筛分出影响泸溪县环境空气质量的主要污染因子，我们对2016~2019年空气质量监测中的首要污染物，最大单项污染物和最大单项指数污染因子进行了分析与判别。
（1） 环境空气中首要污染物占比统计分析。
通过数据统计，发现各年中细颗粒物（PM2.5）、可吸入颗粒物（PM10）和臭氧（O3）3个因子为我县的首要污染物，它们所引起的污染天数共149 d，其中细颗粒物作为首要污染物的天数最多，为112 d，占总天数的75.17%；臭氧作为首要污染物的天数居第2位，为23 d，占总天数的15.44%；可吸入颗粒物作为首要污染物的天数为14 d，占总天数的9.39%。
灰色系统在大气环境质量评价及变化趋势研究中的应用
灰 色 系统 在 大 气 环 境 质 量 评 价
及 变 化 趋 势 研 究 中 的 应 用
李力争 ， 李淑 民 ， 张晓郁 ， 赵 立娜
（ １ ． 唐山市环境监测 中心站 ， 河北 唐 山 ０ ６ ３ ０ ０ ０ ； ２ ． 唐 山市曹妃甸新 区环境保护局 ， 河北 唐山 ０ ６ ３ ０ ０ ０ ）
第３ ８卷第 １ 期
２ ０ １ ３年 １月
环 境 科 学 与 管 理
ＥＮＶＩ Ｒ０Ｎ ＥＮＴＡＬ Ｓ ＣＩ Ｅ ＮＣＥ ＡＮＤ Ｍ ＡＮＡＧＥ Ｉ ＥＮＴ
Байду номын сангаас
Ｖｏ １ ． ３ ８ Ｎｏ ． １
Ｊ ａ ｎ ．２ ０ １ ３
文章 编 号 ： １ ６ ７ ４－ ６ １ ３ ９ （ ２ ０ １ ３ ） ０ １－ ０ １ ７ ７－０ ４
摘
要： 将灰 色系统原理 引入环境质 量评价 中， 可通过对 某个 时间段 内污染物原始 监测数 据 的灰 色处理 ， 从 动
态演 变中找 出最大贡献 因子 ， 客观地判 定各 污染 因子所起 的作用。并对 各 因子在 下一 个 时间段 的发展 趋势作
出判断 ， 增加 了评 价的准确性。经过 实例运 用分析表 明 ， 该 方法科 学、 简便、 精 确、 所得 结果与唐 山 市大气环境
ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｅ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｉ ｓ ｉ ｆ ｅ ｌ ｄ ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ： ｇ ｒ ｅ ｙ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ；ｋ ｅ ｙ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ；ｔ ｅ ｎ ｄ ｅ ｎ ｃ ｙ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ；ｆ ｏ ｒ ｅ ｃ ａ ｓ ｔ
ｔ ｈ ｅ ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｏ ｆ ｅ ａ ｃ ｈ ｐ ｏ ｌ ｌ ｕ ｔ ｉ ｎ ｇ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｓ．Ｔ ｒ ｈ ｅ ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｍｅ ｎ ｔ ｔ ｒ ｅ ｎ ｄ ｓ ｏ ｆ ｖ ａ ｉｏ ｒ ｕ ｓ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｓ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｆ ｏ ｌ ｌ ｏ ｗ ｉ ｎ ｇ ｔ ｉ ｍｅ ｓ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｗｅ ｒ ｅ ａ ｌ ｓ ｏ ｓ ｔ ｕ ｄ ｉ ｅ ｄ ｔ ｏ ｉ ｎ ｃ ｒ ｅ ａ ｓ ｅ ｔ ｈ ｅ ａ ｐ ｐ ｒ ａ ｉ ｓ ａ ｌ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｃ ｙ ．Ａｎ ｌｙ ａ ｓ ｉ ｓ ｏ ｎ ｅ ｘ ａ ｍｐ ｌ ｅ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗｅ ｄ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｉ ｓ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｉ ｓ ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ，ｓ ｉ ｍｐ ｌ ｅ ａ ｎ ｄ ｐ ｒ ｅ ｃ ｉ ｓ ｅ ．Ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｏ ｂ — ｔ ａ ｉ ｎ ｅ ｄ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｉ ｅ ｄ ｗｉ ｔ ｈ ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ｓ ｉ ｔ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｏ ｆ Ｔ ａ ｎ ｇ ｓ ｈ ａ ｎ ａ ｔ ｍｏ ｓ ｐ ｈ ｅ ｉ ｒ ｃ ｅ ｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ｍｅ ｎ ｔ ，ｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｄ ｉ ｎ ｇ ｓ ｔ ｒ ｏ ｎ ｇ ｐ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｃ ｌ ａ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｖ ａ ｌ ｕ ｅ ｔ ｏ ｒ ｅ —
基于灰色模型的建筑碳排放预测
Value Engineering0引言随着环境恶化和能源短缺，节能减碳已经成为国际及国内关注的重要议题。
《中国建筑能耗研究报告（2020）》数据显示，2018年我国建筑全过程碳排放总量为49.3亿t ，占全国碳排放比重的51.3%。
建筑业作业能耗大户，是我国减排的重点对象。
因此通过研究节能减碳方法对我国发展“双碳”目标具有重要意义。
在全球范围内，建筑业约占全行业碳排放的近30%，是全球变暖的重要原因。
联合国2022年全球建筑制造业现状报告指出，建筑业碳排放达到近100亿吨二氧化碳当量，比2019年的峰值还高出2%。
这说明建筑业碳排放的糟糕表现使得其离实现2030年前碳达峰、2060年前碳中和的目标越来越远。
减少建筑物的碳排放，已经成为建筑业实现节能减排和可持续发展的首要任务。
我国也有学者对建筑碳排放进行研究。
董莹基于建筑全生命周期理论，梳理建筑领域碳排放相关标准依据、核算方法、计算工具及发展重难点现状，进而对建筑设计阶段、建造阶段、运行阶段、拆除阶段的节能减碳实施路径进行探讨，提出实现低碳建筑、零碳建筑的措施。
刘月利用LMDI 模型分析了该行业碳排放的影响因素。
赵红岩采用STIRPAT 模型对影响建筑碳排放因素进行分析，并以常住人口、城镇化率、人均GDP 、第三产业增加值、钢材产量、平均运输里程、建筑企业劳动生产率等为建筑全生命周期各阶段的主要影响因素，其次利用GA-BP 神经网络模型对江苏省在2020-2030年的建筑碳排放进行预测。
常莎莎等[1]基于建筑面积和不同能效等级建筑碳排放强度自下而上建立建筑行业运行过程碳排放计算模型，预测建筑行业未来40年建筑碳排放情况。
阮若琳[2]基于离散二阶差分算法提出了一种被动式木结构建筑碳排放预测方法。
付俊华从建筑全过程碳排放理念出发预测该绿色建筑全过程各阶段的碳排放水平。
杨勇基于建筑项目的全生命周期理论和BIM 技术，详细探讨了建筑碳排放的测算方法，提出减少建筑碳排放量的策略，以供相关研究参考。
基于灰色GM(1,N)模型我国火电行业SO2排放量预测研究论文
基于灰色GM(1,N)模型的我国火电行业SO2排放量预测研究摘要：火电厂的so2排放量受到各种因素的影响，本文利用各种影响因素与历史年份的so2排放数据建立关系，应用灰色gm（1，n）预测模型对我国火电行业so2排放量进行了预测，是对我国火电行业so2排放量进行预测的一种较为合理、科学的方法。
关键词：火电行业； so2排放量；灰色gm（1，n）模型中图分类号：x32 文献标识码：a 文章编号：1006-3315(2011)7-173-001一、前言根据国家有关统计资料表明，我国工业生产过程中所产生的so2占全国总的so2排放量基本在80%以上，而我国火电行业每年产生的so2又占工业行业总的so2排放量的50%以上，属于我国工业行业中的重污染行业，为防止so2对大气环境、人体健康、建筑、水体等社会生活中各个方面产生危害，对火电行业产生的so2进行重点控制就显得尤为重要。
掌握我国火电行业so2排放量状况对于修订排放标准和制定so2控制战略显得尤为重要。
因此要掌握我国火电行业so2的排放规律，摸清我国火电so2排放清单，为制定so2的排放控制提供理论支持和数据支持。
由于技术条件、工艺等各方面的限制，so2排放是混合在发电机组产生的烟气中，不能像发电量、燃煤量等一样进行简单计量，影响so2排放量的因素既有已知的信息，但更多的是一些未知的影响因素，因此，预测so2排放属于典型的“小样本”、“贫信息”灰色系统问题，采用灰色预测模型对排放量进行预测可取得较为良好的效果。
2．基于灰色gm（1，n）模型的我国火电行业so2排放量预测影响我国火电行业so2排放的主要因素或与so2排放量有密切关系的因素有：火电燃煤量、火电装机容量、火电发电量、国内生产总值（gdp）。
在灰色预测模型中，用x1表示火电行业的so2排放量，分别用x2，x3，x4，x5这四个序列来表示上述的影响因素。
预测的样本选取我国从2001年至2009年的我国火电行业的燃料用煤量、火电行业的装机容量、火力发电行业的发电量以及我国的国内生产总值的数据作为基础数据。
灰色系统理论在环境科学中的应用
灰色系统理论在环境科学中的应用随着经济的快速发展和人口的不断增加，环境问题已经成为全球关注的焦点。
环境科学作为一门交叉性、综合性的学科，已经成为了解决环境问题的重要工具。
近年来，灰色系统理论得到了广泛应用，其在环境科学中的应用也越来越受到重视。
本文将从以下两个方面探讨灰色系统理论在环境科学中的应用：第一，灰色系统理论在环境预测中的应用；第二，灰色系统理论在环境管理中的应用。
一、灰色系统理论在环境预测中的应用环境预测是环境科学中的重要组成部分，它是对环境变化和发展趋势的预测和分析。
传统的环境预测方法往往需要大量的样本数据和复杂的模型，且结果可能受到误差的影响。
而灰色系统理论具有建模简单、数据要求少等特点，因此在环境预测中应用广泛。
例如，在空气污染预测中，传统的预测方法往往采用监测站点的数据，需要大量的监测设备和时间，而且还受到空间分布的局限。
而采用灰色系统理论，可以通过少量的数据建立预测模型，同时还可以考虑到各种因素的影响，更加精准地进行预测。
另外，在水资源的预测方面，灰色系统理论同样具有较好的应用效果。
水资源的变化受到很多因素的影响，如气候变化、水文地质条件等等。
采用传统的水资源预测方法往往需要很多的数据和模型，而且还存在误差的可能。
而利用灰色系统理论，可以通过少量的数据建立预测模型，同时还能够根据不同因素的权重进行合理的分析和预测。
二、灰色系统理论在环境管理中的应用环境管理是环境科学中的重要组成部分，它是对环境的保护和管理，同时也是实现可持续发展的重要手段。
而灰色系统理论可以帮助我们更好地进行环境管理。
例如，在水资源管理方面，采用灰色系统理论可以对水资源的供需情况进行精准的分析和管理。
水资源的供需关系很复杂，受到很多因素的影响，如地形、气候等。
通过灰色系统理论，可以建立供需模型，预测未来的水资源供应状况，从而合理规划水资源的利用，保护水资源的可持续发展。
此外，在环境污染治理方面，灰色系统理论同样具有重要意义。
灰色GM(1,1)模型预测全国废气中主要污染物排放量趋势(精)
灰色GM（1，1）模型预测全国废气中主要污染物排放量趋势一．实验目的1.掌握GM（1，1）模型的建立方法2.了解灰色系统理论及其在环境预测中的应用3.提升自己查阅资料的能力二．灰色系统理论灰色系统理论是20世纪80年代，由华中理工大学邓聚龙教授首先提出并创立的一门新兴学科。
它是基于数学理论的系统工程学科。
灰色系统法理论就是某一个系统内部各个因素之间的关系不是非常的明确。
例如：在农业生产中，生产作物的生长情况与农药、土壤以及气候等条件之间的关系。
我们对于这一系统内这些因素之间的关系不是非常的了解，所以这就叫作一个灰色系统。
灰色系统理论提出了一种新的分析方法—关联度分析方法，即根据因素之间发展态势的相似或相异程度来衡量因素间关联的程度，它揭示了事物动态关联的特征与程度。
由于以发展态势为立足点，因此对样本量的多少没有过分的要求，也不需要典型的分布规律，计算量少到甚至可用手算，且不致出现关联度的量化结果与定性分析不一致的情况。
用灰色系统理论建立的微分方程模型称为灰色模型，即GM模型。
用于预测的模型主要是GM(1，1)模型，它是一阶单个变量的预测模型，其建模过程中仅利用预测对象本身数据的一个时间数列，而不考虑影响预测对象的其他各种因素。
三．建立GM（1，1）模型设有变量X(0)＝{X(0)(i)，i=1,2，...，n}为某一预测对象的非负单调原始数据列，为建立灰色预测模型：首先对X(0)进行一次累加，生成一次累加序列： X(1)＝{X(1)(k)，k＝1，2，…，n}其中X(k)＝(1)∑i=1kX(0)(i)＝X(1)(k－1)+ X(0)(k) (1) 对X(1)可建立下述白化形式的微分方程：dX(1)(1) 十aX＝u (2) dt式（2）即为GM(1,1)模型。
上述白化微分方程的解为(离散响应)：X (1)(k+1)＝(X(0)(1)－u-aku)e＋ (3) aa或X (1)(k)＝(X(0)(1)－u-a(k-1)u)e＋ (4) aa式中：k为时间序列，取年。
福建省工业废气排放量的因子分析与灰色预测
ｃ ａ ｇ ｍｏ ｎ ．Ｂａ ｅ ｎ ｓ ｔ ｔ ａ ａ ａ ｒ ｙ ｃ ｒｅ ａｉ ｎ ｍｅｈ ｄ ｗ ｓ ｕ ｅ ｏ ｓｕ ｙ ｔ ｅ ｋ ｙ ｆ ｃｏ ｓａｆ ｃ ｉ ｇ ｔ ｅ ｏ —ｇ ｓ ａ ｕ ｔ ｈ ｒｅ ａ ｕ ｔ ｓ ｄ ｏ ｔ ｉ ｉ ｌｄ ｔ ，ｇ ｅ ｏ ｒ ｌｔ ｔ ｏ ａ ｓ ｄ ｔ ｔ ｄ ｈ ｅ ａ ｔｒ ｆｅ ｔ ｈ ｆ ａ ｓｃ ｏ ｎ ａ ｍｏ ｎ
了福 建工业 废气 排 放 量 的 动态 预 测 模 型 ， 预测 结 对 果进 行对 比， 时对 ２ １ 同 ０ ２年 一２ １ 福 建 工 业 废 ０ ７年 气排 放量进 行 预测 。
为 了更好 地制 定 大 气 污染 控 制 方 面 的政 策 和 规划 ， 必 须对 未来几 年 的废 气排 放 量 有 所 了解 ， 就 需 要 这 对 工业废 气 的排放 量做 出正 确 的预 测 。
将原始 数 据 做均 值 化 处理 ， 即将 各 序 列 的原 始
数据元素分别 除 以各序列 原始 数据 的平均值 得 ：
｛ （） 。 蟹¨ ￡ ｝
度（ 即数据个数） 。 福 建省 工业废 气排 放量 及各 可能影 响 因子 的统 计 数据 （０ ０年 一 ０ ９年 ） 表 １ ２０ ２０ 见 。
ｄ ｓ ｉ ｆ—ｇｓ ｈｏｇ ｈ ｏ ｐ ｒ ｏ ， Ｍ（ ， ）ｍｏ ｅ ｗ ｓｐｏｅ ｅｆａｉｌ ａ ｄｓｉ ｂ ｏ ｒｄｃ ｎ ｈ ｍ ｕ ｔｏ ｕｔａ ｏ ｒｌ ａ．Ｔ ｒｕｈｔｅｃ ｍ ａ ｓｎ Ｇ １ １ ｉ ｄｌ ａ ｒｖｄｔ ｂ ｅｓ ｅ ｎ ｕｔ ｌ ｆｒ ｅｉｔ ｇｔｅａ ｏ ｎ ｆ ｏ ｂ ａｅ ｐ ｉ
第３ ７卷第 ４期 ２ １ ４月 ０ ２年
环境科 学与管理
ＥＮＶＩ ＲＯＮＭ ＥＮＴＡＬ ＣＩ Ｓ ＥＮＣＥ ＡＮＤ ＭＡＮＡＧＥＭ ＥＮＴ
灰色系统模型在我国污水排放量模拟及预测中的应用
灰色系统模型在我国污水排放量模拟及预测中的应用高益新;张祥;陈茜【摘要】针对我国污水排量进行研究,运用2006～2011年的污水排放资料建立灰色系统GM(1,1)模型,预测其发展变化过程.通过将2012年的预测结果与实际数据进行对比,检验了模型的可信度.数据显示,我国污水排放量从2006年的536.8亿吨上升到了2011年的652.1亿吨.根据计算,到2018年其总量将比2006年增涨50％以上.今后,污水排放量的快速增长,将会迫切要求进行合理有效的水资源规划和管理,以实现水资源的可持续发展利用.【期刊名称】《气象水文海洋仪器》【年(卷),期】2015(032)004【总页数】3页(P89-91)【关键词】污水排放量;灰色系统;预测【作者】高益新;张祥;陈茜【作者单位】94995部队,如皋226552;94995部队,如皋226552;武汉大学人民医院,武汉430060【正文语种】中文【中图分类】TV213水资源的有限性和稀缺性使其成为全球所关注的焦点问题之一。
中国是一个严重干旱、缺水的国家，人均水资源占有量低。
缓解水资源的危机，研究污水再生利用是解决问题的有效措施之一[1]。
可再生水量主要取决于污水排放量[2]，这其中既有工业用水量等确定因素，又有水利用率等不确定因素。
因此研究污水排放量对于合理配置水资源具有重要意义。
本文利用灰色系统模型预测分析污水排放量，采用国家环保部公布的2006～2011年全国排污量作为原始序列建立了GM(1，1)模型，并用2012年的实际数据与模型预测结果进行了对比，所得结果具有很好的一致性。
该模型能够为未来合理利用水资源、缓解我国水资源紧缺，以及合理规划、管理水资源提供一定的参考。
1.1 灰色系统的概念及其研究内容灰色系统理论以灰色朦胧集为基础，通过生成灰色序列来建立灰色模型(GM)，是一种以系统分析、评估、建模和预测为主体的理论体系[3，4]。
该方法以仅有少量小样本的不确定性系统为研究对象，通过对已知信息的分析加工，得到规律性认识，从而实现对整个系统的运行和演化规律进行描述。
运用灰色GM(1,1)系统模型预测北京市污水排放量
ａ
（ ｋ ＝ ｌ ， ２ ， …）
运用灰色 ＧＭ（ １ ， １ ） 系统模型预测北京市污水排放量
●■■ ■ ＝ － ： ＝ｌ ｊｌ ＿ ！！Ｉ ＇－ － ● ＿ — － ＿ Ｉ Ｉｌ ｌ ｐ Ｉ
１ ６ ６ ． ８ ５万 洲 上升 到 ２ ０ ２ ０ 年１ ８ ４ ． ４ ９ 万 洲， 平均 上升速
率为 ２ ． ５ ２万 ， 与城市污水排放总量趋势图变化一致。
，
瑚
明生 活污水排放 造成 的水污 染会进一步 加大 ， 工业 污
水排放造成 的水污染趋势有所抑制 。所 以如何有效控
制生 活污水排放对 水环境 的影响 ， 是今后 一段 时期 的
啪 ∞∞∞加 。
ｌ
ｌ ８
ｉ＝ ｌ
４ 结 果 分 析 与 讨 论
４ ． １ 污 水预 测 结 果 与 分 析
再作 …的一 阶均值生成 ， 得：
＝
（ （ ２ ） ， （ ３ ） ， … （ ｎ ） ）
，
如图 １ 所示 ， ２ ０ １ ３ －２ ０ ２ ０年 ，北京市 污水排放 总
， ｎ
其 中： （ ） ： １ ／ ２ （ “ （ 一 １ ） ＋ “ （ ） ）ｋ ＝ ２ ３， … 般式为 ：
Ｙ （ ｔ ） ＝ ４ ８ ３ ． ２ ５ ３ （ １ － ｅ － ０ ． ０ ２ ５ ％ｅ （ ｔ ＝ ｌ ， ２ ， Ｌ） （ ５ ）
灰色系统理论在生态环境评价中的应用研究
灰色系统理论在生态环境评价中的应用研究随着社会经济的迅速发展，环境问题日益引起人们的关注。
生态环境评价作为一个综合性的评价体系，旨在评估生态环境的质量和稳定性，成为保护生态环境的重要手段。
而灰色系统理论则是一种较为成熟的方法，可以用于生态环境评价中的数据预处理和分析，有助于评估生态环境的质量和稳定性。
一、灰色系统理论简介灰色系统理论的提出者是我国学者梁赞教授，其基本思想是从小样本数据中，提取出其中的规律，用来描述、分析和预测研究对象的行为和性质。
与传统的数学模型相比，灰色系统理论具有数据要求少、计算简便、较好的鲁棒性等优点。
灰色系统理论主要包括GM（1,1）、GM（2,1）、DM、EO等方法，其中GM （1,1）是最为常用的方法。
它的基本思想是根据原始数据序列的特征，建立灰色微分方程，通过灰色微分方程求解得到预测模型。
该方法适用于小样本输入，且对于非线性时间序列预测，具有很好的精度。
二、生态环境评价中的灰色系统理论应用灰色系统理论在生态环境评价中的应用主要包括如下几个方面：1.数据预处理在生态环境评价中，数据的准确性和完整性对评价结果有着至关重要的影响。
然而，实际中往往存在数据的缺失、误差等问题。
利用灰色系统理论可对原始数据进行预处理，预测并填补缺失值，从而提高数据的完整性和准确性，提高评价结果的可靠性。
2.建立评价模型灰色系统理论可以用于建立生态环境评价模型，准确描述生态环境系统的特征和复杂性。
通过该模型可对影响环境质量和稳定性的主要因素进行分析，并对其进行权重排序和影响程度评估，从而提供参考依据，对环境质量和稳定性进行评价和管理。
3.风险评价灰色系统理论在评估生态环境风险方面也能展现其应用价值。
将灰色系统理论与风险评价相结合，可以对影响生态环境风险的各种因素进行分析和综合评估，定量评估环境风险的大小和程度。
同时，可以基于风险评价结果，确定相应的防范和管理措施，保障生态环境质量和稳定性。
三、灰色系统理论在生态环境评价中的案例分析重庆市渝北区某地区（以下简称“某地区”）为一片新兴商业区，作为重庆重要的经济增长区域之一，其生态环境质量也受到关注。
灰色系统理论在环境预测中的应用研究
灰色系统理论在环境预测中的应用研究环境预测一直是环境科学领域的重要研究方向之一。
随着计算机科学和人工智能的不断发展，灰色系统理论逐渐被应用于环境预测的研究中。
本文将探讨灰色系统理论在环境预测中的应用，并对其研究结果进行评估和总结。
引言环境预测是指对环境变量（如空气质量、水质、气候等）未来走势进行预测和模拟，以提前采取相应的措施来应对环境问题。
灰色系统理论是由中国科学家陈纳德在上世纪80年代提出的一种系统分析方法，广泛应用于各个领域。
灰色系统理论以其适用于小样本系统和不完备信息的特点，成为环境预测中一种重要的分析工具。
灰色系统理论的基本原理灰色系统理论主要包括灰色模型、灰色关联度和灰色预测三个方面。
灰色模型是根据少量的原始数据，通过建立灰色微分方程来描述系统的动态变化规律。
灰色关联度是用来分析不同因素之间关联性的指标，通过对不完全相关的因素进行灰色关联度计算，得出相关性程度。
灰色预测是根据已有的数据，利用灰色模型进行外推预测，得出未来的趋势。
灰色系统理论在环境预测中的应用1. 空气质量预测空气质量是城市环境中最为关注的问题之一。
灰色系统理论可以通过对已有的空气质量数据进行分析，建立灰色模型，并预测未来的空气质量走势。
同时，灰色关联度可以用来分析不同因素对空气质量的影响程度，为改善空气质量提供科学依据。
2. 水质预测水质是保护水资源和维护生态环境的重要指标。
利用灰色系统理论可以建立水质模型，分析已有的水质数据，并预测未来的水质变化趋势。
通过灰色关联度分析不同因素对水质的影响，可以提前制定相应的水资源管理措施。
3. 气候变化预测气候变化对环境和人类生活都有重要影响。
灰色系统理论可以基于已有的气候数据，建立气候模型，并预测未来的气候变化趋势。
通过灰色关联度分析不同因素对气候变化的影响，可以提供可靠的气候预测结果，为农业、水资源管理等部门决策提供依据。
评估和总结灰色系统理论在环境预测中的应用取得了一定的研究成果。
灰色预测模型的优化及其应用
偏残差灰色预测模型的优化
1 2 3
偏残差灰色预测模型的基本原理
通过对原始数据序列的偏残差进行修正，提高灰 色预测模型的精度。
优化方法一
考虑非等间距序列：在偏残差灰色预测模型中考 虑非等间距序列的影响，可以更准确地反映原始 数据的变化规律。
优化方法二
引入非线性函数：在偏残差灰色预测模型中引入 非线性函数，可以更准确地描述原始数据序列的 变化规律。
05
结论
研究成果总结
灰色预测模型在处理具有不完整、不确定信息的问题上具有优势，能够克服数据量 小、信息不完全等限制。
通过引入优化方法，灰色预测模型在预测精度、稳定性和泛化性能等方面都得到了 显著提升。
灰色预测模型在多个领域具有广泛的应用价值，如经济、环境、医学等，为相关领 域的科学研究提供了新的思路和方法。
灰色神经网络预测模型的优化
01
灰色神经网络预测模型的基本原理
利用神经网络的自学习能力，对灰色预测模型进行优化。
02
优化方法一
选择合适的网络结构：根据历史数据选择合适的网络结构，可以提高灰
色神经网络预测模型的泛化能力。
03
优化方法二
采用集成学习算法：将多个灰色神经网络模型的预测结果进行集成，可
以提高预测精度。
灰色预测模型与其他模型的组合研究
01
02
03
集成学习
将灰色预测模型与其他预 测模型进行集成，通过集 结多个模型的优点，提高 预测精度。
混合模型
将灰色预测模型与其他模 型进行混合，以充分利用 各种模型的优势，提高预 测性能。
多模型融合
将多个灰色预测模型进行 融合，通过综合多个模型 的预测结果，提高预测精 度。
基于大数据和人工智能的灰色预测模型研究
灰色系统理论在预测领域的应用
灰色系统理论在预测领域的应用一、灰色系统理论概述灰色系统理论是一种针对缺乏数据或信息不完全不确定性问题的理论，对于这些问题的预测或者决策提供了一种方法。
它是中国学者陈纳德于1982年提出的，并且在中国获得了成功地应用，成为国际上新兴的研究方向之一。
灰色系统理论建立在不确定性信息的基础上，所处理的数据量较小，数据来源不确定，但灰度值分布比较明显，比如股市、气候、疾病等领域，这些领域数据都存在不确定性，所以适合应用灰色系统理论。
二、灰色系统模型灰色系统理论主要应用灰色系统模型进行分析。
灰色系统模型的本质是一种数学模型，它通过数学方法，整合有限的信息资源、利用有限的数据，建立出一组模型来描述这些问题，使模型能够更好地反映系统的特性。
灰色系统模型的优点是能够利用少量的数据来预测未来的趋势，并且减少对数据的要求。
而与其他预测模型相比，灰色系统模型所需的数据量是最少的。
三、灰色系统理论在预测领域的应用1、天气预测天气预测是大众常关心的话题，气象数据来源复杂，计算分析复杂，灰色模型的应用可以充分利用气象数据的6倍次方分之一的样本数据量，减少数据对模型的要求，提高预测准确度。
较为实用的天气预测模型是GM(1,1)模型。
该模型具有计算简单、便于实施等优点，当然准确率上还有提升空间。
2、金融市场预测金融市场变化快速，灰色系统理论模型可以很好地利用各种现有的市场状况进行预测。
在股票交易市场中，常用的灰色系统理论是GM(1,1)模型，根据历史数据和市场情况，进行分析建立模型，进行未来趋势预测等。
3、疾病预测疾病预测是一项重要的医学组成部分，它可以早期发现疾病，及时采用有效的预防措施来遏制疾病的蔓延。
灰色系统理论可以根据病毒在人群中的传染力和人口迁移等因素，对流行病的发展趋势进行预测，更加准确地早期预测传染病的流行。
4、能源预测能源预测一直是复杂的问题，而灰色系统理论的应用可得以解决。
灰色系统理论可以将能源消耗的趋势和变化因素进行分析，建立一个科学、可靠的能源预测模型。
灰色系统方法在预测中的应用
灰色系统方法在预测中的应用随着科技的不断发展和进步，人们对于未来的预测和规划也越来越重视。
在各种预测技术中，灰色系统方法因其适用范围宽、预测精度高等优点，受到越来越多专家和学者的关注和追捧。
灰色系统方法是一种基于数据样本的不确定性建模预测方法，它将系统的运动及其规律性转化为灰色数据，再通过灰色关联度等方法，建立相应的灰色预测模型。
与其他预测技术相比，它更加适用于中小样本、不确定性较大的系统，如金融预测、经济预测、环境预测等领域。
灰色系统方法的应用也十分广泛。
比如说，在金融领域，它可以用于股票价格预测、货币供应量预测、汇率预测等方面；在经济领域，它可以用于国家经济增长预测、各行业发展趋势预测、企业经营预测等方面；在环境领域，它可以用于空气质量预测、水质预测、天气预测等方面。
不仅如此，灰色系统方法还可以用于医学预测、能源预测、教育预测等各个领域。
虽然灰色系统方法的应用广泛，在实际运用中却也存在一些问题。
其中一个主要问题就是数据样本的不准确性和少样性。
灰色系统方法是建立在数据样本之上的，如果数据不准确或不完整，那么预测结果也会跟着出现误差。
因此，应该尽量提高数据的准确性和数量，以增加预测的精度和可靠性。
此外，还有一个问题就是模型的选择和构建。
不同的预测系统需要不同的灰色模型和参数调整，而选择合适的模型和参数调整则需要依靠专家的经验和知识。
因此，在应用灰色系统方法进行预测时，应该充分考虑专家的意见和建议，以避免模型选择和构建不当而导致的预测误差。
总的来说，灰色系统方法是一种有很高应用价值的预测技术，它广泛应用于各个领域，并取得了不错的预测效果。
对于灰色系统方法的应用，我们应该注重数据收集和准确性、模型选择和构建等方面，以提高预测的准确性和可靠性，为未来的规划和决策提供更可靠的依据。
福建省工业废气排放量的因子分析与灰色预测
x（ 0） （ t） = 207. 162 238 （ e0. 148 69（ t －2 000） － e0. 148 69（ t －2 001） ） （ t≥2 001 ） 通过计算可得 2000 年 － 2009 年福建省工业废 气排放总量的模拟预测值， 见表 3 。
表1
年份 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 工业废气排放总量 （ 百亿标立方米） 28． 280 33． 050 35． 650 41． 890 50． 200 62． 650 68． 840 91． 530 91． 500 104． 970 工业总产值 （ 千亿元） 2． 616 2． 945 3． 676 4． 954 6． 783 8． 136 10． 005 12． 518 15． 213 16． 763
收稿日期： 2012 － 02 － 01 基金项目： 福建省自然科学基金（ No． 2009J01020 ） 作者简介： 郑敏敏（ 1987 － ） ， 女， 硕士研究生， 从事环境友好材料开发 及应用研究工作。
有关工业废气排放量的预测报道较少， 特别是 对 用灰色系统理论。 本文尝试利用灰色系统理论， 福建工业废气排放量及其各个相关因子进行关联度 找出其中的关键因子和次关键因子。 并运用 分析， 1 ） 及多元线性回归模型建立 灰色系统理论 GM （ 1 ， 了福建工业废气排放量的动态预测模型， 对预测结 同时对 2012 年 － 2017 年福建工业废 果进行对比， 气排放量进行预测。
福建省工业废气排放量及各影响因子的统计数据（ 2000 年 － 2009 年）
（ 注： 2006 年工业废气排放总量参考福建统计年鉴其余参考中华人民共和国统计年鉴； 2004 年 － 2008 年工业总产值参考 2009 年福建统计 ） 污染治理投资参照中华人民共和国统计年鉴。 年鉴； 能耗值参照福建省统计年鉴，
工业废气年排放量的灰色GM（1,1）预测
工业废气年排放量的灰色GM（1,1）预测
李羚;杨鸿亮
【期刊名称】《云南环境科学》
【年(卷),期】1998(017)004
【摘要】本文根据灰色理论ＧＭ（１，１）预测方法，以保山地区１９９３－１９９７年度工业废气年排放量数据为基础，建立了保山地区工业废气年排放量的ＧＭ（１，１）预测模型。
模型精度为一级，用该模型进行预测，能反映出保山地区工业废气年排放量的发展变化情况。
【总页数】2页(P13-14)
【作者】李羚;杨鸿亮
【作者单位】保山师范高等专科学校;保山地区环境监测站
【正文语种】中文
【中图分类】X11
【相关文献】
1.基于灰色GM(1,1)和灰色-马尔可夫模型的轨道几何不平顺预测及应用研究 [J], 潘海泽;黄远春;汪磊;刘仍奎;胥耀方
2.基于GM(1,1)模型与灰色马尔可夫GM(1,1)模型的核动力装置趋势预测方法研究[J], 刘永阔;谢春丽;于竹君;凌霜寒
3.我国优秀十项全能运动员成绩的灰色关联分析及灰色GM(1,1)预测模型的建立[J], 马祥海
4.基于灰色新陈代谢GM(1,1)模型的广西水海产品出口预测研究——灰色系统理
论与应用系列论文之一 [J], 朱念
5.福建省2030年碳达峰前二氧化碳排放趋势研究——基于GM(1,1)、GM(2,1)与GM(1,1)邓聚龙灰色预测模型 [J], 柳尧云;林润玮;阎虎勤
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第 ２期
按 照平 均 精 度 进 行 分 级 ， 精 度 的 分 级 标 来自 如 表 １ 所列 。
一 ２ ●一 一 ２
Ｂ＝
／Ｌ
／
一 ２
／
／Ｌ
表 １ 精 度 分 级 标 准
，
，
精度等级
好 ０ ． ９ ５≤ ０ ． ８≤ ≤Ｏ． ９ ５
／
／Ｌ
一 ｄ ｔ ＋嬲１ ： ＝ ｂ
一
（ １ ）
其中， ａ ， ｂ为 Ｇ Ｍ（ １ ， １ ） 的待 定 系数 。令 ａ＝ （ 口 ， ６ ） ， 则
ａ：（ Ｂ Ｂ ） Ｂ
０
灰色系统理论理论 主要 以现有信息为基础 ， 对 系统未来 状 态 进 行 预测 ， 然 后 按 预 期 值 制 定 控 制措施 。其主要特征为： １ ） 系统 性 。在 灰 色 系统 中 ， 包 含 着 已经 确 知 的元 素和部 分 未 知 的元 素 ， 这 些 元 素 之 间形 成 有 机联 系和相互 作用 的灰 色 系统 。
１ 灰色 系统预 测原 理和模 型 １ ． １ 灰 色系统 理论 简介
｛ 。 （ ｋ ） ， ｋ ＝ １ ， ２ …ｎ ｝ 作相应的一次累加生成序列 Ｘ ，
＝
｛ （ ｋ ） ， ｋ＝１ ， ２ … ｝ 其 中 ＝ 。 （ ） ， ｋ＝１ ， ２ …
ｄ ｘｌ
凡 ， 则序列 ｘ 的Ｇ Ｍ （ １ ， １ ） 模型的白化微分方程为：
我国大气 废气 排放 量 巨大 ， ２ ０ １ ２年 ， 全 国工业 废气排 放 量 ６ ３ ５ ５ １ ９亿 立方 米 ¨ （ 标态 ） 。其 主要 排放物 Ｓ Ｏ 、 Ｎ Ｏ 和烟 （ 粉） 尘 对 环 境 及 人 体 危 害 极大 。Ｓ Ｏ 是 大气 污 染 的重 要 指标 ， 人吸人后 ， 对
李嗣 同
（ 安 徽 工 业 大学 ， 安徽 马鞍山 ２ ４ ３ ０ ０ ０ ）
［ 摘要 ］ 应用灰色系统预测理论 ， 以Ｇ Ｍ（ １ ， １ ） 模型对我 国废气排放中主要 污染物排放 量进 行预测 ， 可有效克服 原始数据 的离散性 ， 在少信息 的情况下 得到 高精 度的预测结果 。以 ２ ０ ０ ８￣ ２ ０ １ ２年废气 主要 污染物排放量为
第３ ２卷第 ２期
Ｖ０ Ｌ ３ ２ ． Ｎ ０． ２
・
攀枝 花学 院学报
Ｊ ｏ ｕ ｎａ ｒ ｌ ｏ ｆ Ｐ ａ ｎ ｚ ｈ ｉ ｈ ｕ ａ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ
２ ０ １ ５年 ４月
Ａｐ ｒ ． ２ ０ １ ５
资 源与环 境工 程研 究 ・
灰 色 系统 理 论 在 废 气 污染 物 排 放 量 预测 中 的应 用
２ ） 动态性 。即把灰色系统看作一个随着时间
变化而 变化 的时 间 函数 ， 体 现 为一 个 动 态 变 化 的 过程。
眼及呼吸道粘膜有强烈 的刺激作用。Ｎ Ｏ 的排放
将造成 土壤板 结 、 光化 学 烟雾 等环 境 危 害 ， 被人 吸 人体 内后 对 肺 、 肾、 心脏 均造成 危 害。同时， Ｎ Ｏ 和Ｓ Ｏ 升 空雾 化 形 成 酸 雨 ， 对 生 态 环 境 和 人 类 生
１ ． ２ ． １ 灰 色 系统预 测具体 步 骤
５ ｍ 的微粒 ， 极易 深人 肺部 ， 引起 中毒 性 肺 炎或 矽
肺， 有时还会引起肺癌。我国是《 联合 国气候变化 框架公约》 的签字国， 减少废气 污染物的排放 ， 保
护地球 环境 ， 是 实 现可持 续 发展 的重 要组 成部 分 。
活造成严 重影 响。 当人 体 吸人 烟 （ 粉） 尘后 ， 小 于
３ ） 应用 的广 泛性。灰色 预测 既可做短期预 测， 也可用于中长期预测， 应用范围较广［ ３ 】 。根据 灰色预测累加生成原理ｌ ４ ］ ， 以下给 出灰色系统预 测 的具体 方法 和步 骤 ］ 。
１ ． ２灰 色 系 统 预 测 模 型
Ｇ Ｍ（ １ ， １ ） 模型是众多灰色模型最常用的一种 模型， 它 由一 个 一 阶微 分 方程 构 成 ， 在 这个 方 程 中 只包含一个单变量。Ｇ Ｍ（ １ ， １ ） 模 型是适合于预测 用的一个变量的一阶灰微分方程模型。它是利用 生成后的数列进行建模的。预测时再通过反生成
以恢复事物 的原 貌 。假 定 给定 时 间数 据序 列 ｘ ０ ＝
／ Ｌ
合 格
ｌ
）
２
） ．． ＿
ｎ
一
基 本 合 格
差
０ ． ７≤ ≤Ｏ． ８
≤０ ． ７
＋
／
＋
，Ｌ
１
我国是一个能源消费大国 ， ２ ０ １ １ 年， 我 国能源 消耗总量达到 了 ３ ４ ． ８亿吨标准煤 ｊ 。在今后相
当长 的一段 时 间 内 ， 我 国 的能 源 消耗 量 还 会 继 续 增长 ， 而 由此引起废 气排放 量也 将会 随之增 长。 为防患 于未 然 ， 对 于 废 气 污 染 物 排 放 量 的 预 测 就 显得尤 为重 要 。 目前 ， 对 于 污 染 物 排 放 量 的 预 测 方 法有很 多 ， 灰 色预测 就 是其 中之 一 。
例进行 了中短期 的预测 ， 结论表 明 ， 预测精度均可达到最优的精度等级 。 ［ 关键词］ 灰色预测 ； 废气污染物 ； 灰 色模 型 ； Ｇ Ｍ（ １ ， １ ） 中图分类号 ： Ｆ ２ ０ ５ ， Ｘ ５ １ 文献标志码 ： Ａ 文章编号 ： １ ６ ７ ２— ０ ５ ６ ３ （ ２ ０ １ ５ ） ０ ２— ０ ０ １ ５— ０ ３
收稿 日期 ： ２ ０ １ ４—１ ２— ０ ２
（ ２ ）
（ ２ ） （ ３ ）
其中， ＝
０
０
（ ｎ ）
作者简介 ： 李嗣同（ １ ９ ８ ｌ 一） ， 男， 山东金 乡人 ， 助教 ， 硕士 ， 研究方向 ： 能源系统与节能减排。
１ ５
第３ ２卷
攀枝花学 院学 报