《基於灰色模型技術的交通污染排放預測與環境預警研究》是依託南京航空航天大學，由黨耀國擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：基於灰色模型技術的交通污染排放預測與環境預警研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：黨耀國
- 依託單位：南京航空航天大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
交通發展帶來的廢氣排放已經成為城市大氣污染主要來源之一,如何科學揭示交通發展與城市大氣污染變化的互動關係成為構建綠色交通的關鍵問題。本課題研究交通污染排放預測，分析各因素對交通環境效益和城市空氣品質的影響，結合灰色系統理論建立模型。針對交通污染排放系統的行為序列普遍表現出的非線性、周期性、滯後性等特徵，提出多種自適應微調緩衝運算元進行數據預處理，白化系統行為規律；構建新的灰色關聯模型挖掘因素間內在關係，探索巨觀條件下交通污染排放與多種因素之間的時滯關聯關係；根據灰色預測思想構建具有時滯特徵和多變數輸入的灰色交通環境預測模型和災變預測模型，結合智慧型算法最佳化模型參數的識別，利用監測數據預測交通污染排放量變化趨勢及結構變動；進而構建城市交通環境預警方法，以期提高交通管理的環境預警能力，促進城市交通向環境友好型發展，並進一步促進灰色系統預測建模技術的發展。
結題摘要
交通污染與環境問題是我國中長期科技發展規劃中重點研究的三大熱點問題之一，對交通污染進行科學的預測與環境預警研究，是揭示交通污染的機理及內在規律，提升對交通污染變化趨勢的把握水平，推動交通發展向環境友好型轉變的基礎。課題針對交通污染系統與環境污染系統間的非線性、周期性、時滯性等特徵，構建了適用於交通污染成因分析、發展趨勢預測的灰色模型群，不但深化了灰色建模技術的理論研究，也為交通污染機理分析和預測提供了方法與技術支持，對提高綠色交通管理水平具有一定意義。本項目的主要研究成果體現在以下幾個方面： （1）根據交通污染排放系統的數據特徵，構造了平滑変權緩衝運算元（SVBO）、幾何平滑緩衝運算元(GSVBO)、基於平均增長率的平滑變權緩衝運算元(ASVBO)、加權平滑緩衝運算元(WSVBO)，完成含可變參數的新型緩衝運算元構造，分析灰色數據變換技術作用機理及其性質，為交通和大氣環境污染數據預處理提供了方法支撐。 （2）針對交通污染數據和大氣環境數據的時滯性、周期性、序列不完整性等特徵，從灰色準指數率、變化率接近性角度構建了灰色周期性關聯模型、時滯性關聯模型、灰色準指數律的灰色關聯模型和灰色變化率接近關聯度模型，並將灰色關聯分析技術拓展到適用於面板數據分析的情形，為交通污染與大氣環境污染的成因分析提供了技術保證。 （3）根據交通污染數據的時變參量演化特徵，構建了一系列適用於交通污染預測與大氣環境污染預測的新型灰色預測模型群，並對模型群中各個模型的建模機理、性質、適用範圍、參數估計等理論問題進行了深入地研究，為交通污染與大氣污染因素預測提供適用性模型支持。 （4）將提出的數據變換技術、新型灰色關聯模型與灰色預測模型群套用在交通污染排放預測與大氣環境污染預測中，並分析交通擁堵、年客貨運輸量、新增人口、汽車保有量等多個因素與交通污染排放量的關係，並預判其中的汽車保有量、交通擁堵率、人均GDP等因素的發展趨勢。根據交通污染系統成因分析與預測分析結果，從完善立法與標準、最佳化管理與科技技術、構建動態監測網路體系、實施獎懲分明制度、區域聯防聯控等方面提出了加強交通污染排放和降低大氣污染管控的對策。
