城市道路交通噪声污染的灰色预测和灰色关联分析

根据郑州市 1994～ 1998年城市道路交通噪声的监测数据以及相关影响因素的数据 ,运用灰色系统理论建立GM (1,N)预测模型 ,对郑州市 2 0 10年前城市道路交通噪声进行预测 ,并进行灰色关联分析。根据分析结果 ,提出了 1999年到 2 0 10年期间的治理对策。     

宿州市粮食生产灰色关联分析及预测

根据宿州市1978～2009年粮食产量相关统计资料,运用灰色模型对宿州市粮食生产预测并进行影响因素灰色关联分析.结果表明:宿州市粮食产量整体呈上升趋势,但中间因气候因素导致较大波动,若措施得当,未来6年粮食产量将逐年增加;9个影响因子中,粮食单产、粮食播种面积、农业生产资料价格及农田水利设施是影响宿州市粮食生产的最重要的因子.     

区域粮食生产灰色关联分析

采用灰色系统理论,对影响河南省粮食产量的诸因素进行动态灰色关联分析,运用GM(1,1)模型在对其发展趋势预测的基础上,进行趋势关联分析.研究结果动态地反映了河南粮食生产发展的趋势,为粮食生产持续发展、科学决策提供理论依据.     

灰色预测GM（1,1）模型预测城市区域环境噪声

根据2007—2013年甘肃省城市区域环境噪声污染现状监测数据,建立灰色预测城市区域噪声GM（1,1）模型,所建模型平均相对误差0.4837%,灰色关联度0.9290,精度较高,模型可用。预测结果表明,2014—2018年甘肃省主要城市区域环境噪声呈逐年下降趋势。     

固原市区域经济发展的灰色关联分析

将灰色关联分析应用于地区经济分析,把固原市与宁夏回族自治区其他各市经济指标构成研究序列,采用人均国内生产总值为系统特征指标建立分析指标体系,对固原市经济指标进行了灰色关联分析,将得出的结论用于分析固原市区域经济状况,探求固原市经济落后的原因,为固原市经济发展规划提出了相应的策略.     

我国普通高校人数的灰色预测和分析

文章应用GM（1，1）覆灰色关联分析，结合我国过去几年的普通高校人数，对未来4年的高校人数进行了预测，且预测模型可靠．结果表明，城镇居民的收入与高校数目有较强的关系，农村居民的收入是影响高校人数最弱的因素，并针对这一现象做了分析提出了自己的建议．     

基于灰色关联和BP神经网络的铁路货运量预测方法

为提高铁路货运量的预测准确性,运用灰色关联分析法,计算分析了与铁路货运量相关的主要社会指标,确定铁路货运量的影响因子分别为铁路运营里程、铁路电气化里程、铁路复线比重、公路运营里程、固定资产投资总额和钢材产量。将所确定的因子作为铁路货运量的预测指标,建立基于BP神经网络的铁路货运量预测模型,并对模型进行了应用测试。结果表明:BP神经网络模型具有较高的精度,最大相对误差为3.7%,平均相对误差为2.3%。该方法具有较快的收敛速度和较高的预测精度,可为我国铁路货运量的预测研究提供方法支撑。     

基于灰色关联分析的路段行程时间卡尔曼滤波预测算法

为改善卡尔曼滤波用于时间序列预测时的自适应性能，提出基于灰色关联分析的路段行程时间实时预测算法．首先，利用灰色理论对行程时间序列的各影响因素进行灰色关联分析，根据灰色关联度的大小来选取路段行程时间的主要影响因素，由此建立相应的动态方程．在此动态方程基础上，通过卡尔曼滤波递推进行路段行程时间预测．文中利用深圳某交通干道上的实测行程时间进行仿真实验，结果表明该算法的综合预测性能优于常规卡尔曼滤波方法，可应用于正常交通流状况下的路段行程时间预测．     

基于多元线性回归模型和灰色关联分析的江苏省粮食产量预测

针对江苏省近年来粮食产量波动的现状,采用灰色关联模型对2000~2009年江苏省粮食产量进行分析.结果发现,播种面积、化肥施用量、年均气温、年均降水以及农药施用量等5个因素是粮食产量波动的主导因素.然后在灰关联分析的基础上建立多元线性回归方程对2010~2012年江苏省粮食产量进行预测与验证,结果表明预测效果良好.最后,针对现状提出了相关建议.     

灰色关联度分析法在城市环境噪声分析中的应用

运用灰色系统的理论的关联度分析方法，对阜新市环境噪声污染的原因进行了分析，结果表明影响阜新市环境噪声的因素中，占主要地位的是城市机动车数量，其次是基建施工。     

灰关联空间与灰关联度计算的改进

重点是提出了改进的灰关联空间的定义及灰关联度的计算式,并讨论了改进后的灰关联度计算式具有一定良好的性质     

典型区域公路交通环境影响评价噪声预测对比分析

根据对华北地区、西北地区、西藏地区3个典型区域公路的交通量、车型及车速等的数据监测,应用HJ 2.4-2009推荐噪声预测模式,选择3个区域内3条公路在不同工况、条件下进行噪声预测评价,并提出合理的降噪措施,为提高环境影响评价质量,更好地控制3个不同区域公路交通噪声污染提供参考。     

基于灰色理论的基坑沉降预测分析

提出了灰色GM(1,1)模型及其精度检验与修正的方法,并利用灰色关联度理论对沉降规律相似的关联点进行了归类,从而达到了在实际工程中用少数监测点的沉降情况来估计较多相似点的目的,提高了基坑监测的经济效益.最后以广州市轨道交通三号线燕塘站的监测情况为实例,得出灰色GM(1,1)模型的预测平均误差为4.19%,关联度计算与实际情况吻合良好.     

一种改进不等间距灰色预测模型

传统不等间距灰色模型UGM(1,1)及其改进型都是基于指数模型建立的,仅对指数变化规律序列有较好的预测精度,而对于常见的线性变化序列则预测误差较大。针对该问题,通过模型拓展,在现有文献模型的基础上增加线性因素,并采用新陈代谢的思想,提出一种改进不等间距灰色预测模型AUGM(1,1),并进行实例仿真比较分析。结果表明:改进模型在预测精度和实用性上均有较大改善,且克服了传统灰色预测模型不适用于线性变化序列预测的局限,拓宽了灰色预测模型的适用范围。     

基于灰色关联度的土壤环境重金属污染综合评价法

考虑到依据现行土壤环境质量标准(GB15618-1995)的土壤污染评价过程中存在较大的不确定性,将灰色理论引入土壤环境重金属的污染评价中,提出了基于灰色关联度的土壤环境重金属污染综合评价法.将灰色综合评价法应用于现实的案例土壤重金属的污染评价中,结果表明案例区域土壤重金属的8个采样点中只有S1为Ⅲ类土壤,其它样点均为Ⅰ类土壤.灰色综合评价法减少了在土壤污染综合评价中的主观人为因素,并可同时表征同一采样点不同级别和同一级别不同样点之间的土壤环境质量差异,并且在实例研究中发现其可提高预算的有效使用率,是一种可行的评价方法.     

我国居民消费价格指数灰色关联分析

采用灰色关联分析法,对我国居民消费价格指数进行了多因素关联分析.得出房屋销售价格、商品零售价格以及国内生产总值指数是我国近期CPI过快增长的主要影响因素.对此进行了原因分析并提出相应建议.     

医院感染因素的灰色关联分析

运用灰色关联分析理论和方法对医院感染资料进行了量化比较，提出了各因素有总体数据间的关联程度及优势程度。     

非织造过滤材料性能的灰色关联分析

利用灰色关联分析对3种常用的非织造过滤材料的性能进行综合评价，得出熔喷型非织造过滤材料应用在舒适性中央空调系统中的中效过滤段具有较高的性价比。分析结果和实际工程的应用情况一致。     

灰色关联在过滤材料分析中的应用

文章对熔喷类、针刺类、复合类非织造过滤材料进行测试,并用灰色关联方法对非织造过滤材料的经济技术指标优选.