環(huán)境評價與預測的普適模型

目錄
前言
第1章　概述　1
1.1　環(huán)境評價與預測的目的及意義　1
1.1.1　環(huán)境評價的目的及意義　1
1.1.2　環(huán)境預測的目的及意義　1
1.2　環(huán)境評價與預測的研究現(xiàn)狀　2
1.2.1　環(huán)境評價的研究現(xiàn)狀　2
1.2.2　環(huán)境預測的研究現(xiàn)狀　2
1.3　本書的研究背景　2
1.3.1　基于規(guī)范變換的環(huán)境評價模型的提出背景　2
1.3.2　基于規(guī)范變換的環(huán)境預測模型的提出背景　3
1.4　本書的主要內容　5
參考文獻　5
第2章　規(guī)范變換的環(huán)境評價與預測的建模思想和方法　10
2.1　評價指標或預測量及其影響因子的規(guī)范變換　10
2.2　基于規(guī)范變換的環(huán)境評價模型　11
2.2.1　指標參照值和規(guī)范變換式的設置　11
2.2.2　評價模型的優(yōu)化和可靠性分析　11
2.2.3　評價模型綜合輸出值及其分級標準值的計算　12
2.2.4　指標的賦權　12
2.2.5　評價結果分析與比較　14
2.3　基于規(guī)范變換的環(huán)境預測模型　14
2.3.1　預測變量及其影響因子的參照值和規(guī)范變換式　14
2.3.2　預測模型的優(yōu)化和可靠性分析　14
2.3.3　擬合和檢測（預測）樣本的模型輸出值及擬合相對誤差的計算　14
2.3.4　檢測（預測）樣本模型輸出的誤差修正及預測　15
2.3.5　預測模型精度F值的統(tǒng)計檢驗　15
參考文獻　15
第3章　同類環(huán)境評價的普適指數(shù)公式　16
3.1　空氣環(huán)境評價的普適指數(shù)公式　16
3.1.1　空氣指標參照值和規(guī)范變換式的設置　16
3.1.2　指標規(guī)范值的空氣環(huán)境評價普適指數(shù)公式　18
3.1.3　空氣環(huán)境評價普適指數(shù)公式的可靠性分析　21
3.1.4　空氣環(huán)境評價普適指數(shù)公式與傳統(tǒng)指數(shù)公式的比較　22
3.2　空氣環(huán)境評價普適指數(shù)公式的應用實例　23
3.3　水環(huán)境評價的普適指數(shù)公式　24
3.3.1　三類水體環(huán)境指標參照值和規(guī)范變換式的設置　24
3.3.2　指標規(guī)范值的水環(huán)境評價普適指數(shù)公式　32
3.3.3　水環(huán)境評價普適指數(shù)公式的可靠性分析　36
3.3.4　水環(huán)境評價普適指數(shù)公式與傳統(tǒng)指數(shù)公式的比較　37
3.4　水環(huán)境評價普適指數(shù)公式的應用實例　38
3.5　本章小結　42
參考文獻　43
第4章　同類環(huán)境評價的普適智能模型　44
4.1　空氣環(huán)境評價的普適智能模型　44
4.1.1　基于指標規(guī)范值的空氣環(huán)境評價的BP　神經網絡模型　44
4.1.2　基于指標規(guī)范值的空氣環(huán)境評價的投影尋蹤回歸模型　46
4.1.3　基于指標規(guī)范值的空氣環(huán)境評價的支持向量機回歸模型　49
4.2　空氣環(huán)境評價的普適智能模型與傳統(tǒng)智能模型的比較　52
4.3　水環(huán)境評價的普適智能模型　52
4.3.1　基于指標規(guī)范值的水環(huán)境評價的前向神經網絡模型　52
4.3.2　基于指標規(guī)范值的水環(huán)境評價的投影尋蹤回歸模型　61
4.3.3　基于指標規(guī)范值的水環(huán)境評價的支持向量機回歸模型　64
4.3.4　基于指標規(guī)范值的三種水環(huán)境智能評價模型的小結　67
4.4　水環(huán)境評價的普適智能模型與傳統(tǒng)智能模型的比較　67
4.5　本章小結　68
參考文獻　68
第5章　廣義環(huán)境系統(tǒng)評價的普適指數(shù)公式　69
5.1　廣義環(huán)境系統(tǒng)評價的指標參照值及規(guī)范變換式的設置　69
5.1.1　指標參照值及規(guī)范變換式的設置　69
5.1.2　規(guī)范變換式中各字母的物理意義及相互關系　71
5.2　基于指標規(guī)范值的廣義環(huán)境系統(tǒng)評價的普適指數(shù)公式　71
5.2.1　訓練樣本的隨機生成　71
5.2.2　廣義普適指數(shù)公式的表達式　71
5.2.3　廣義普適指數(shù)公式的優(yōu)化　72
5.2.4　廣義普適指數(shù)的分級標準　76
5.3　廣義普適指數(shù)公式的可靠性分析　76
5.3.1　W-F定律指數(shù)公式的可靠性分析　76
5.3.2　普適卡森指數(shù)公式的可靠性分析　76
5.3.3　對數(shù)型冪函數(shù)指數(shù)公式的可靠性分析　77
5.3.4　冪函數(shù)指數(shù)公式的可靠性分析　77
5.3.5　Logistic指數(shù)公式的可靠性分析　78
5.3.6　*型分布函數(shù)指數(shù)公式的可靠性分析　79
5.3.7　加權加和型冪函數(shù)指數(shù)公式的可靠性分析　79
5.3.8　參數(shù)化組合算子指數(shù)公式的可靠性分析　80
5.3.9　二次函數(shù)指數(shù)公式的可靠性分析　80
5.3.10　普適指數(shù)公式分析　83
5.4　本章小結　83
參考文獻　84
第6章　廣義環(huán)境系統(tǒng)評價的普適指數(shù)公式的應用　85
6.1　廣義普適指數(shù)公式用于空氣環(huán)境評價實例　85
6.1.1　2001～2011年濟南市空氣環(huán)境評價　85
6.1.2　某室內空氣環(huán)境質量評價　87
6.2　廣義普適指數(shù)公式用于水環(huán)境評價實例　89
6.2.1　南水北調中線澧河水質評價　89
6.2.2　北京市朝陽區(qū)地下水水質評價　92
6.3　廣義普適指數(shù)公式用于湖泊富營養(yǎng)化評價實例　99
6.4　廣義普適指數(shù)公式用于海水評價實例　105
6.4.1　流沙灣海水水質評價　105
6.4.2　膠州灣海水富營養(yǎng)化評價　108
6.5　普適指數(shù)公式用于水資源評價實例　111
6.5.1　漢中盆地平壩區(qū)的水資源可持續(xù)利用評價　111
6.5.2　河南省11個市的水資源承載力評價　117
6.6　普適指數(shù)公式用于水資源安全評價實例　121
6.7　普適指數(shù)公式用于城市可持續(xù)發(fā)展評價實例　124
6.8　本章小結　127
參考文獻　128
第7章　廣義環(huán)境系統(tǒng)評價的普適智能模型　129
7.1　廣義環(huán)境系統(tǒng)評價的前向神經網絡模型　129
7.1.1　廣義環(huán)境系統(tǒng)評價的前向神經網絡模型的提出背景　129
7.1.2　基于指標規(guī)范值的廣義環(huán)境系統(tǒng)評價的前向神經網絡模型的特點　130
7.1.3　基于指標規(guī)范值的廣義環(huán)境系統(tǒng)評價的前向神經網絡建?！?31
7.1.4　廣義環(huán)境系統(tǒng)評價的NV-FNN模型的可靠性分析　133
7.2　廣義環(huán)境系統(tǒng)評價的投影尋蹤回歸模型　136
7.2.1　投影尋蹤回歸模型的矩陣表示　136
7.2.2　基于指標規(guī)范值的投影尋蹤回歸模型的矩陣表示　137
7.2.3　矩陣表示的NV-PPR模型的優(yōu)化　138
7.2.4　NV-PPR模型的可靠性分析　140
7.3　廣義環(huán)境系統(tǒng)評價的支持向量機回歸模型　141
7.3.1　最小二乘支持向量機回歸算法的基本原理和方法　141
7.3.2　廣義環(huán)境系統(tǒng)評價的NV-SVR模型的特點　143
7.3.3　廣義環(huán)境系統(tǒng)評價的NV-SVR建?！?43
7.3.4　廣義環(huán)境系統(tǒng)評價的NV-SVR模型的可靠性分析　145
7.4　普適智能評價模型用于廣義環(huán)境系統(tǒng)評價步驟　146
7.5　本章小結　147
參考文獻　147
第8章　廣義環(huán)境系統(tǒng)的智能評價模型的應用　149
8.1　基于NV-FNN和NV-PPR模型的空氣環(huán)境評價實例　149
8.2　基于NV-FNN和NV-PPR模型的水環(huán)境評價實例　150
8.2.1　基于NV-FNN和NV-PPR模型的天津市塘沽區(qū)地表水水質評價　150
8.2.2　基于NV-FNN和NV-PPR模型的黑龍洞泉域地下水水質評價　152
8.2.3　基于NV-FNN和NV-PPR模型的長江口水域海水水質評價　154
8.3　基于NV-FNN和NV-PPR模型的湖泊富營養(yǎng)化評價實例　156
8.4　基于NV-FNN和NV-PPR模型的水資源評價實例　158
8.4.1　基于NV-FNN和NV-PPR模型的黃河山西段水資源承載力評價　158
8.4.2　基于NV-FNN和NV-PPR模型的福建水資源可持續(xù)利用評價　161
8.5　基于NV-FNN和NV-PPR模型的水安全評價實例　164
8.6　基于NV-FNN和NV-PPR模型的城市可持續(xù)發(fā)展評價實例　167
8.7　基于NV-SVR模型的圖們江地表水水質評價　171
8.8　基于NV-SVR模型的甘肅省民勤縣水資源承載力綜合評價　173
8.9　本章小結　175
參考文獻　175
第9章　規(guī)范變換與誤差修正相結合的廣義環(huán)境系統(tǒng)預測模型　177
9.1　規(guī)范變換及基于規(guī)范變換預測模型的一般表達式　177
9.1.1　傳統(tǒng)預測模型的局限　177
9.1.2　預測變量及其影響因子的規(guī)范變換　178
9.1.3　幾種常用的規(guī)范變換預測模型的一般表達式　181
9.2　誤差修正公式及預測模型的建模過程　183
9.2.1　預測樣本模型輸出的誤差修正公式　183
9.2.2　規(guī)范變換與誤差修正相結合的預測模型的建模過程　184
9.3　規(guī)范變換與誤差修正相結合的預測模型誤差的理論分析　186
9.3.1　誤差修正公式對模型輸出的相對誤差的影響　186
9.3.2　用誤差修正和不用誤差修正的兩種預測值的相對誤差分析與比較　188
9.4　基于規(guī)范變換的環(huán)境系統(tǒng)智能預測模型　192
9.4.1　基于規(guī)范變換的前向神經網絡預測模型　192
9.4.2　基于規(guī)范變換的投影尋蹤回歸預測模型　195
9.4.3　基于規(guī)范變換的支持向量機回歸預測模型　197
9.5　基于規(guī)范變換的一元線性回歸預測模型　199
9.5.1　NV-ULR預測模型的建模思想和建模過程　199
9.5.2　NV-ULR預測模型的表達式及模型參數(shù)優(yōu)化　200
9.5.3　NV-ULR預測模型的可靠性分析　200
9.6　規(guī)范變換的時間序列預測模型　200
9.6.1　時間序列數(shù)據的規(guī)范變換式　201
9.6.2　適用于規(guī)范變換的時間序列預測模型的建立與優(yōu)化　202
9.7　具有同型規(guī)范變換不同變量的預測模型的兼容性和等效性　202
9.8　本章小結　204
參考文獻　204
第10章　三種智能模型和NV-ULR模型在環(huán)境預測中的應用　207
10.1　三種智能模型和NV-ULR模型用于某城市SO2濃度預測　207
10.1.1　SO2濃度及其影響因子的參照值和規(guī)范變換式的設置　207
10.1.2　某城市SO2濃度的四種預測模型輸出值的計算　209
10.1.3　三種智能預測模型的精度檢驗　212
10.1.4　檢測樣本的預測模型誤差修正后的模型輸出值及其預測值　212
10.1.5　檢測樣本的多種模型預測值的相對誤差及比較　213
10.2　三種智能模型和NV-ULR模型用于鄭州市NO2濃度預測　214
10.2.1　NO2濃度及其影響因子的參照值和規(guī)范變換式的設置　214
10.2.2　鄭州市NO2濃度的四種預測模型輸出值的計算　216
10.2.3　三種智能預測模型的精度檢驗　218
10.2.4　檢測樣本的預測模型誤差修正后的模型輸出值及其預測值　218
10.2.5　檢測樣本的多種模型預測值的相對誤差及比較　219
10.3　三種智能模型和NV-ULR模型用于灞河口CODMn年均值預測　219
10.3.1　CODMn年均值及其影響因子