灰色系统及模糊数学在环境保护中的应用

灰色系统及模糊数学在环境保护中的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:黑龙江哈尔滨工业大学
作者:王治祯
出品人:
页数:199
译者:
出版时间:2007-4
价格:28.00元
装帧:
isbn号码:9787560324746
丛书系列:
图书标签:
  • 灰色系统
  • 模糊数学
  • 环境保护
  • 环境科学
  • 环境工程
  • 系统分析
  • 模糊性分析
  • 预测模型
  • 决策支持
  • 生态学
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具体描述

全书共分11章50余节,详细介绍了灰色模型的建立,灰色系统的预测 、决策、规划、最优控制、去余控制、灰色系统分析和模糊数学中的几种 计算方法等基本知识,重点论述了灰色系统及模糊数学在环境保护中的应 用。

本书可供从事环境保护工作的工程技术人员学习使用,也可供市政工 程专业、环境工程专业的师生参考使用。

《灰色系统及模糊数学在环境保护中的应用》 本书深入探讨了灰色系统理论与模糊数学这两种重要的分析工具,如何在复杂多变的环境保护领域中发挥关键作用。环境保护问题往往具有信息不完全、数据不精确、边界模糊等特点,传统的确定性数学模型难以有效处理。灰色系统理论擅长于处理这类“少数据、贫信息”的系统,通过建立差分方程模型,能够揭示系统内在的发展规律,并对未来趋势进行预测。模糊数学则为描述和量化那些难以精确定义的模糊概念提供了数学框架,例如“污染程度”、“生态敏感性”等,使得环境问题的分析更加贴近现实。 本书将详细介绍灰色系统理论的核心概念,包括灰色生成、灰色预测模型(如GM(1,1)模型)、灰色关联分析等,并阐述其在环境质量监测、污染源识别、环境风险评估等方面的具体应用。读者将学习如何构建和优化灰色模型,以准确预测空气质量、水质变化,甚至生态系统的动态演变。 同时,本书还将系统梳理模糊数学的基本原理,如模糊集合、模糊逻辑、模糊推理、模糊聚类等。重点将放在如何将这些工具应用于环境决策和管理中,例如利用模糊综合评价方法评估不同区域的环境保护对策的有效性,利用模糊聚类分析识别具有相似污染特征的区域,以及利用模糊逻辑处理环境法规中的模糊性,从而做出更合理、更具操作性的决策。 为了便于读者理解和实践,本书将通过大量真实案例进行讲解。这些案例将涵盖水污染治理、大气污染防治、固体废物处理、生态恢复、环境影响评价等多个环境保护的关键领域。每个案例都将详细解析如何选择合适的灰色系统或模糊数学方法,如何构建模型,如何解释模型结果,以及如何将分析结果转化为实际的环境保护措施。例如,读者将看到如何利用灰色预测模型对未来十年某城市PM2.5浓度进行预测,并据此制定减排目标;或者如何利用模糊综合评价体系,针对不同工业园区的环境管理水平进行量化评估,并提出改进建议。 本书不仅面向环境科学、环境工程、生态学等相关专业的学生和研究人员,也适合从事环境保护工作的工程师、政策制定者以及对环境保护问题感兴趣的读者。通过学习本书,读者将能够掌握一套强有力的分析方法,更深刻地理解和解决复杂的环境问题,为构建可持续发展的未来贡献力量。本书力求理论与实践相结合,既有严谨的数学推导,也有生动的案例分析,旨在提升读者在环境保护领域运用现代数学工具解决实际问题的能力。 第一章 绪论 1.1 环境保护问题的复杂性与挑战 1.2 传统数据分析方法的局限性 1.3 灰色系统理论与模糊数学的简介 1.4 本书的研究内容与结构安排 第二章 灰色系统理论基础 2.1 灰色系统的基本概念与特点 2.1.1 灰色数据、灰色序列、灰色信息 2.1.2 灰色系统的生成过程 2.2 灰色序列的生成与处理 2.2.1 累加生成(AGO) 2.2.2 均值生成(MGO) 2.3 灰色预测模型 2.3.1 GM(1,1)模型原理与构建 2.3.2 GM(1,1)模型的检验与优化 2.3.3 均值生成GM(1,1)模型 2.3.4 离散灰色模型DGM(1,1) 2.4 灰色关联分析 2.4.1 关联度的概念与计算 2.4.2 关联等级与关联顺序 2.4.3 灰色关联分析在环境因素分析中的应用 2.5 灰色系统在环境数据分析中的优势 第三章 模糊数学基础 3.1 模糊集合与隶属函数 3.1.1 模糊集合的基本概念 3.1.2 隶属函数的构造与类型 3.1.3 模糊集合的运算 3.2 模糊逻辑与模糊推理 3.2.1 模糊命题与模糊关系 3.2.2 模糊推理的基本规则(如Mamdani模糊推理) 3.3 模糊聚类分析 3.3.1 模糊等价关系 3.3.2 模糊聚类算法(如模糊C均值FCM) 3.4 模糊综合评价 3.4.1 模糊评价模型 3.4.2 层次分析法与模糊综合评价的结合 第四章 灰色系统在环境保护中的应用 4.1 环境质量预测与评估 4.1.1 基于GM(1,1)模型的空气质量预测 4.1.2 基于GM(1,1)模型的河流/湖泊水质变化预测 4.1.3 基于灰色关联分析的环境影响因素识别 4.2 环境污染源分析与归宿 4.2.1 利用灰色关联分析识别主要污染源 4.2.2 基于灰色模型的污染负荷预测 4.3 环境风险评估与管理 4.3.1 灰色系统在环境事故风险预测中的应用 4.3.2 灰色模型在突发性环境污染事件响应中的应用 4.4 生态系统动态分析与预测 4.4.1 灰色系统在物种数量变化预测中的应用 4.4.2 灰色模型在生态退化趋势分析中的应用 4.5 案例分析:某城市PM2.5浓度变化趋势的灰色预测 第五章 模糊数学在环境保护中的应用 5.1 环境质量的模糊评价 5.1.1 基于模糊综合评价的区域空气质量等级划分 5.1.2 基于模糊综合评价的饮用水源地水质评价 5.2 环境决策支持系统 5.2.1 基于模糊逻辑的污染控制策略优选 5.2.2 基于模糊推理的污染物排放标准制定 5.3 环境风险的模糊度量与管理 5.3.1 模糊集合在环境不确定性描述中的应用 5.3.2 基于模糊概念的生态敏感性评价 5.4 环境监测数据处理与分析 5.4.1 模糊聚类在识别相似污染特征区域中的应用 5.4.2 模糊逻辑在处理模糊监测阈值中的应用 5.5 案例分析:某工业园区环境风险的模糊综合评价 第六章 灰色系统与模糊数学的集成应用 6.1 混合模型的优势与必要性 6.2 灰色系统与模糊评价的结合 6.2.1 利用灰色模型进行模糊评价模型的输入预测 6.2.2 利用模糊逻辑处理灰色模型中的不确定性 6.3 灰色关联分析与模糊聚类的集成 6.3.1 利用灰色关联分析确定模糊聚类的变量权重 6.3.2 利用模糊聚类结果优化灰色关联分析的变量选择 6.4 集成模型在复杂环境问题中的应用 6.4.1 复杂水体富营养化过程的综合分析 6.4.2 区域生态安全性的集成评估 6.5 案例分析:利用灰色系统与模糊数学集成方法预测某区域土壤重金属污染风险 第七章 结论与展望 7.1 本书研究成果总结 7.2 灰色系统与模糊数学在环境保护领域的应用前景 7.3 研究中存在的不足与未来研究方向 参考文献 附录

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的封面设计着实吸引人,那种深沉的灰调子,配上一些抽象的数学符号,一下子就抓住了我的眼球。我本来就对那些跨学科的应用情有独钟,尤其是在环保这种与我们息息相关的领域。拿到书后,我首先翻阅了目录,感觉结构安排得相当有条理,从理论基础的铺垫,到具体案例的剖析,层层递进,让人有种拨开迷雾、窥见真章的期待感。我特别欣赏作者在引言部分对“灰色”概念的阐述,那种既承认数据不确定性,又试图在混沌中寻找秩序的学术态度,非常符合现实世界中环境监测的复杂性。我期待书中能有更多关于传感器数据处理和不确定性信息融合的实例,毕竟,真实的环境数据往往是充满噪声和缺失的。如果能深入探讨灰色系统在预测未来污染趋势上的效能,那这本书的价值就更上一层楼了。总而言之,初步印象是严谨、前沿,并且充满了解决实际问题的潜力,对于从事环境工程或数据分析的同行来说,无疑是一本值得细品的工具书。

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阅读体验上,这本书的语言风格出乎意料地流畅,这对于一本涉及如此高深数学工具的专著来说,实属难得。我注意到作者在解释模糊逻辑的引入时,没有直接抛出复杂的公式,而是先用生活化的例子来构建直观理解,比如描述水质的“轻微污染”到“中度污染”之间的过渡地带,这种渐变性是如何被数学模型捕捉的。这种“由浅入深”的叙述方式极大地降低了初学者的门槛,让我感觉自己不是在啃一本生涩的教科书,而是在听一位经验丰富的专家娓娓道来。特别是关于隶属度函数构建的部分,书中似乎采用了多种不同的构建方法进行了对比分析,这对于我个人在实际操作中选择最优模型提供了极大的参考价值。我希望接下来的章节中,这种注重可操作性和对比分析的风格能保持下去,毕竟,理论的价值最终要通过实践来检验。我对书中关于模型敏感性分析的讨论非常感兴趣,看它如何处理参数微小变动对最终环境决策的影响。

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这本书最大的亮点,在我看来,是它成功地搭建了一座从纯粹的数学抽象概念到具体的生态工程实践之间的桥梁。它不仅仅是介绍“灰色系统”和“模糊数学”的理论,而是始终将应用场景——环境保护——作为核心驱动力。例如,在论述如何量化大气颗粒物污染负荷时,作者巧妙地将“颗粒物浓度”的模糊区间与“健康风险等级”的隶属度联系起来,这使抽象的数学运算立刻有了现实意义。书中对不同污染源的贡献度评估模块尤其引人入胜,它展示了如何利用模糊层次分析法(FAHP)来整合多方面的专家意见,解决了传统赋权法中主观性过强的问题。这本书的价值不在于教会你每一个数学定理的证明,而在于教会你如何**运用**这些工具去解决那些数据不完善、边界模糊的真实世界难题。读完后,我感觉自己对环境监测和决策支持系统的理解上升到了一个全新的维度,它提供了一套全新的思维框架来审视那些看似无解的复杂环境问题。

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我非常欣赏作者在探讨模糊集理论在环境风险评估中的应用时所展现出的批判性思维。书中并没有将灰色系统和模糊数学描绘成解决所有环境问题的“万能钥匙”,而是清晰地指出了这些方法的局限性,比如在处理极端突发事件时的滞后性,以及对专家知识依赖度过高的问题。这种实事求是的态度,让我对书中的结论更加信服。例如,在评价某流域的生态健康指数时,书中对比了传统统计方法和模糊综合评价的结果,并详细分析了造成差异的原因,这不仅仅是展示结果,更是在引导读者思考“为什么”会得出这样的结论。这种深层次的剖析,远比单纯罗列公式要更有价值。我特别关注到一处关于时间序列分析的论述,如果能结合更现代的机器学习算法,看看如何利用模糊化处理后的特征,构建更具鲁棒性的长期预测模型,那将是巨大的突破。这本书的深度在于它的审慎和平衡。

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从排版和印刷质量来看,这本书的制作水平相当高,这在专业技术书籍中是经常被忽略的一点。图表的清晰度极佳,无论是流程图还是数学公式的排版,都没有出现任何模糊不清或错位的现象,这对于需要反复对照公式和图示理解复杂模型的读者来说,至关重要。我注意到书中的插图往往占用了相当大的篇幅,而且设计得非常直观,例如,用来解释多目标决策过程的帕累托前沿图,色彩区分明确,层次分明,使得原本抽象的决策过程变得可视化了。这种对细节的关注,体现了出版方和作者对知识传播的尊重。如果说有什么可以更进一步的地方,我倒是希望在一些关键的算法实现步骤上,能附带一些伪代码或流程说明,虽然不一定需要给出完整的编程实现,但能更清晰地指明计算步骤的逻辑入口,对于动手实践的读者来说,会是一个极大的便利。总体而言,这是一本“养眼”且“耐读”的书。

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