本书建立了基于指标规范变换的分类环境和广义环境评价的普适指数公式及普适智能模型；提出了规范变换与误差修正相结合的广义环境系统预测模型，极大地提高了模型预测精度；并对评价和预测模型的普适性和可靠性及同型规范变换的不同变量预测模型之间的兼容性和等效性进行了严格的数学论证，因而评价与预测模型不仅因结构简化，避免了“维数灾难”，而且具有普适性、规范性和简洁性。本书思想新颖、理论严谨、实证翔实、系统性强，所提出的规范变换评价和预测建模的思想及方法对其他学科、领域的研究有借鉴和启迪作用。
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前言
第1章 概述 1
1.1 环境评价与预测的目的及意义 1
1.1.1 环境评价的目的及意义 1
1.1.2 环境预测的目的及意义 1
1.2 环境评价与预测的研究现状 2
1.2.1 环境评价的研究现状 2
1.2.2 环境预测的研究现状 2
1.3 本书的研究背景 2
1.3.1 基于规范变换的环境评价模型的提出背景 2
1.3.2 基于规范变换的环境预测模型的提出背景 3
1.4 本书的主要内容 5
参考文献 5
第2章 规范变换的环境评价与预测的建模思想和方法 10
2.1 评价指标或预测量及其影响因子的规范变换 10
2.2 基于规范变换的环境评价模型 11
2.2.1 指标参照值和规范变换式的设置 11
2.2.2 评价模型的优化和可靠性分析 11
2.2.3 评价模型综合输出值及其分级标准值的计算 12
2.2.4 指标的赋权 12
2.2.5 评价结果分析与比较 14
2.3 基于规范变换的环境预测模型 14
2.3.1 预测变量及其影响因子的参照值和规范变换式 14
2.3.2 预测模型的优化和可靠性分析 14
2.3.3 拟合和检测（预测）样本的模型输出值及拟合相对误差的计算 14
2.3.4 检测（预测）样本模型输出的误差修正及预测 15
2.3.5 预测模型精度F值的统计检验 15
参考文献 15
第3章 同类环境评价的普适指数公式 16
3.1 空气环境评价的普适指数公式 16
3.1.1 空气指标参照值和规范变换式的设置 16
3.1.2 指标规范值的空气环境评价普适指数公式 18
3.1.3 空气环境评价普适指数公式的可靠性分析 21
3.1.4 空气环境评价普适指数公式与传统指数公式的比较 22
3.2 空气环境评价普适指数公式的应用实例 23
3.3 水环境评价的普适指数公式 24
3.3.1 三类水体环境指标参照值和规范变换式的设置 24
3.3.2 指标规范值的水环境评价普适指数公式 32
3.3.3 水环境评价普适指数公式的可靠性分析 36
3.3.4 水环境评价普适指数公式与传统指数公式的比较 37
3.4 水环境评价普适指数公式的应用实例 38
3.5 本章小结 42
参考文献 43
第4章 同类环境评价的普适智能模型 44
4.1 空气环境评价的普适智能模型 44
4.1.1 基于指标规范值的空气环境评价的BP 神经网络模型 44
4.1.2 基于指标规范值的空气环境评价的投影寻踪回归模型 46
4.1.3 基于指标规范值的空气环境评价的支持向量机回归模型 49
4.2 空气环境评价的普适智能模型与传统智能模型的比较 52
4.3 水环境评价的普适智能模型 52
4.3.1 基于指标规范值的水环境评价的前向神经网络模型 52
4.3.2 基于指标规范值的水环境评价的投影寻踪回归模型 61
4.3.3 基于指标规范值的水环境评价的支持向量机回归模型 64
4.3.4 基于指标规范值的三种水环境智能评价模型的小结 67
4.4 水环境评价的普适智能模型与传统智能模型的比较 67
4.5 本章小结 68
参考文献 68
第5章 广义环境系统评价的普适指数公式 69
5.1 广义环境系统评价的指标参照值及规范变换式的设置 69
5.1.1 指标参照值及规范变换式的设置 69
5.1.2 规范变换式中各字母的物理意义及相互关系 71
5.2 基于指标规范值的广义环境系统评价的普适指数公式 71
5.2.1 训练样本的随机生成 71
5.2.2 广义普适指数公式的表达式 71
5.2.3 广义普适指数公式的优化 72
5.2.4 广义普适指数的分级标准 76
5.3 广义普适指数公式的可靠性分析 76
5.3.1 W-F定律指数公式的可靠性分析 76
5.3.2 普适卡森指数公式的可靠性分析 76
5.3.3 对数型幂函数指数公式的可靠性分析 77
5.3.4 幂函数指数公式的可靠性分析 77
5.3.5 Logistic指数公式的可靠性分析 78
5.3.6 *型分布函数指数公式的可靠性分析 79
5.3.7 加权加和型幂函数指数公式的可靠性分析 79
5.3.8 参数化组合算子指数公式的可靠性分析 80
5.3.9 二次函数指数公式的可靠性分析 80
5.3.10 普适指数公式分析 83
5.4 本章小结 83
参考文献 84
第6章 广义环境系统评价的普适指数公式的应用 85
6.1 广义普适指数公式用于空气环境评价实例 85
6.1.1 2001～2011年济南市空气环境评价 85
6.1.2 某室内空气环境质量评价 87
6.2 广义普适指数公式用于水环境评价实例 89
6.2.1 南水北调中线澧河水质评价 89
6.2.2 北京市朝阳区地下水水质评价 92
6.3 广义普适指数公式用于湖泊富营养化评价实例 99
6.4 广义普适指数公式用于海水评价实例 105
6.4.1 流沙湾海水水质评价 105
6.4.2 胶州湾海水富营养化评价 108
6.5 普适指数公式用于水资源评价实例 111
6.5.1 汉中盆地平坝区的水资源可持续利用评价 111
6.5.2 河南省11个市的水资源承载力评价 117
6.6 普适指数公式用于水资源安全评价实例 121
6.7 普适指数公式用于城市可持续发展评价实例 124
6.8 本章小结 127
参考文献 128
第7章 广义环境系统评价的普适智能模型 129
7.1 广义环境系统评价的前向神经网络模型 129
7.1.1 广义环境系统评价的前向神经网络模型的提出背景 129
7.1.2 基于指标规范值的广义环境系统评价的前向神经网络模型的特点 130
7.1.3 基于指标规范值的广义环境系统评价的前向神经网络建模 131
7.1.4 广义环境系统评价的NV-FNN模型的可靠性分析 133
7.2 广义环境系统评价的投影寻踪回归模型 136
7.2.1 投影寻踪回归模型的矩阵表示 136
7.2.2 基于指标规范值的投影寻踪回归模型的矩阵表示 137
7.2.3 矩阵表示的NV-PPR模型的优化 138
7.2.4 NV-PPR模型的可靠性分析 140
7.3 广义环境系统评价的支持向量机回归模型 141
7.3.1 最小二乘支持向量机回归算法的基本原理和方法 141
7.3.2 广义环境系统评价的NV-SVR模型的特点 143
7.3.3 广义环境系统评价的NV-SVR建模 143
7.3.4 广义环境系统评价的NV-SVR模型的可靠性分析 145
7.4 普适智能评价模型用于广义环境系统评价步骤 146
7.5 本章小结 147
参考文献 147
第8章 广义环境系统的智能评价模型的应用 149
8.1 基于NV-FNN和NV-PPR模型的空气环境评价实例 149
8.2 基于NV-FNN和NV-PPR模型的水环境评价实例 150
8.2.1 基于NV-FNN和NV-PPR模型的天津市塘沽区地表水水质评价 150
8.2.2 基于NV-FNN和NV-PPR模型的黑龙洞泉域地下水水质评价 152
8.2.3 基于NV-FNN和NV-PPR模型的长江口水域海水水质评价 154
8.3 基于NV-FNN和NV-PPR模型的湖泊富营养化评价实例 156
8.4 基于NV-FNN和NV-PPR模型的水资源评价实例 158
8.4.1 基于NV-FNN和NV-PPR模型的黄河山西段水资源承载力评价 158
8.4.2 基于NV-FNN和NV-PPR模型的福建水资源可持续利用评价 161
8.5 基于NV-FNN和NV-PPR模型的水安全评价实例 164
8.6 基于NV-FNN和NV-PPR模型的城市可持续发展评价实例 167
8.7 基于NV-SVR模型的图们江地表水水质评价 171
8.8 基于NV-SVR模型的甘肃省民勤县水资源承载力综合评价 173
8.9 本章小结 175
参考文献 175
第9章 规范变换与误差修正相结合的广义环境系统预测模型 177
9.1 规范变换及基于规范变换预测模型的一般表达式 177
9.1.1 传统预测模型的局限 177
9.1.2 预测变量及其影响因子的规范变换 178
9.1.3 几种常用的规范变换预测模型的一般表达式 181
9.2 误差修正公式及预测模型的建模过程 183
9.2.1 预测样本模型输出的误差修正公式 183
9.2.2 规范变换与误差修正相结合的预测模型的建模过程 184
9.3 规范变换与误差修正相结合的预测模型误差的理论分析 186
9.3.1 误差修正公式对模型输出的相对误差的影响 186
9.3.2 用误差修正和不用误差修正的两种预测值的相对误差分析与比较 188
9.4 基于规范变换的环境系统智能预测模型 192
9.4.1 基于规范变换的前向神经网络预测模型 192
9.4.2 基于规范变换的投影寻踪回归预测模型 195
9.4.3 基于规范变换的支持向量机回归预测模型 197
9.5 基于规范变换的一元线性回归预测模型 199
9.5.1 NV-ULR预测模型的建模思想和建模过程 199
9.5.2 NV-ULR预测模型的表达式及模型参数优化 200
9.5.3 NV-ULR预测模型的可靠性分析 200
9.6 规范变换的时间序列预测模型 200
9.6.1 时间序列数据的规范变换式 201
9.6.2 适用于规范变换的时间序列预测模型的建立与优化 202
9.7 具有同型规范变换不同变量的预测模型的兼容性和等效性 202
9.8 本章小结 204
参考文献 204
第10章 三种智能模型和NV-ULR模型在环境预测中的应用 207
10.1 三种智能模型和NV-ULR模型用于某城市SO2浓度预测 207
10.1.1 SO2浓度及其影响因子的参照值和规范变换式的设置 207
10.1.2 某城市SO2浓度的四种预测模型输出值的计算 209
10.1.3 三种智能预测模型的精度检验 212
10.1.4 检测样本的预测模型误差修正后的模型输出值及其预测值 212
10.1.5 检测样本的多种模型预测值的相对误差及比较 213
10.2 三种智能模型和NV-ULR模型用于郑州市NO2浓度预测 214
10.2.1 NO2浓度及其影响因子的参照值和规范变换式的设置 214
10.2.2 郑州市NO2浓度的四种预测模型输出值的计算 216
10.2.3 三种智能预测模型的精度检验 218
10.2.4 检测样本的预测模型误差修正后的模型输出值及其预测值 218
10.2.5 检测样本的多种模型预测值的相对误差及比较 219
10.3 三种智能模型和NV-ULR模型用于灞河口CODMn年均值预测 219
10.3.1 CODMn年均值及其影响因子的参照值和规范变换式的设置 219
10.3.2 CODMn年均值的四种预测模型输出值的计算 220
10.3.3 三种智能预测模型的精度检验 222
10.3.4 检测样本的预测模型误差修正后的模型输出值及其预测值 222
10.3.5 检测样本的多种模型预测值的相对误差及比较 223
10.4 三种智能模型和NV-ULR模型用于青弋江芜湖市区段水质预测 224
10.4.1 CODCr及其影响因子的参照值和规范变换式的设置 224
10.4.2 青弋江芜湖市区段CODCr四种预测模型输出值的计算 226
10.4.3 三种智能预测模型的精度检验 229
10.4.4 检测样本的预测模型误差修正后的模型输出值及其预测值 229
10.4.5 检测样本的多种模型预测值的相对误差及比较 229
10.5 三种智能模型和NV-ULR模型用于渭河某河段BOD5预测 230
10.5.1 BOD5及其影响因子的参照值和规范变换式的设置 230
10.5.2 渭河某河段BOD5四种预测模型输出值的计算 232
10.5.3 三种智能预测模型的精度检验 234
10.5.4 检测样本的预测模型误差修正后的模型输出值及其预测值 234
10.5.5 检测样本的多种模型预测值的相对误差及比较 235
10.6 三种智能模型和NV-ULR模型用于南昌市降水pH预测 235
10.6.1 降水pH及其影响因子的参照值和规范变换式的设置 235
10.6.2 降水pH的四种预测模型输出值的计算 237
10.6.3 三种智能预测模型的精度检验 239
10.6.4 检测样本的预测模型误差修正后的模型输出值及其预测值 239
10.6.5 检测样本的多种模型预测值的相对误差及比较 240
10.7 本章小结 241
参考文献 241
第11章 三种智能模型和NV-ULR模型在水资源预测中的应用 243
11.1 三种智能模型和NV-ULR模型用于伊犁河年径流量预测 243
11.1.1 年径流量及其影响因子的参照值及规范变换式的设置 243
11.1.2 雅马渡站年径流量四种预测模型输出值的计算及模型的精度检验 244
11.1.3 误差修正后年径流量的预测值及多种模型预测值的相对误差比较 247
11.2 三种智能模型和NV-ULR模型用于滦河某观测站地下水位预测 249
11.2.1 地下水位及其影响因子的参照值和规范变换式的设置 249
11.2.2 地下水位四种预测模型输出值的计算及模型的精度检验 252
11.2.3 误差修正后地下水位的预测值及多种模型预测值的相对误差比较 255
11.3 三种智能模型和NV-ULR模型用于烟台市水资源承载力预测 256
11.3.1 水资源承载力及其影响因子的参照值和规范变换式的设置 256
11.3.2 烟台市水资源承载力的四种预测模型输出值的计算及模型的精度检验 259
11.3.3 误差修正后水资源承载力的预测值及多种模型预测值的相对误差比较 261
11.4 本章小结 263
参考文献 263
第12章 三种智能模型和NV-ULR模型在时间序列预测中的应用 265
12.1 三种智能模型和NV-ULR模型用于密云水库DO时间序列预测 265
12.1.1 DO时间序列变量参照值及规范变换式的设置 265
12.1.2 DO时间序列数据的四种预测模型输出值的计算及模型的精度检验 266
12.1.3 误差修正后DO的预测值及多种模型预测值的相对误差比较 269
12.2 三种智能模型和NV-ULR模型用于牡丹江市TSP浓度时间序列预测 270
12.2.1 TSP浓度时间序列变量参照值及规范变换式的设置 270
12.2.2 TSP浓度时间序列数据的四种预测模型输出值的计算及模型的精度检验 271
12.2.3 误差修正后TSP浓度的预测值及多种模型预测值的相对误差比较 274
12.3 三种智能模型和NV-ULR模型用于伦河孝感段CODMn时间序列预测 275
12.3.1 CODMn时间序列变量参照值及规范变换式的设置 275
12.3.2 CODMn时间序列数据的四种预测模型输出值的计算及模型的精度检验 276
12.3.3 误差修正后CODMn的预测值及多种模型预测值的相对误差比较 279
12.4 三种智能模型和NV-ULR模型用于长江朱沱段CODMn时间序列预测 280
12.4.1 CODMn时间序列变量参照值及规范变换式的设置 280
12.4.2 CODMn时间序列数据的四种预测模型输出值的计算及模型的精度检验 281
12.4.3 误差修正后CODMn的预测值及多种模型预测值的相对误差比较 284
12.5 三种智能模型和NV-ULR模型用于官厅水库DO时间序列预测 286
12.5.1 DO时间序列变量参照值及规范变换式的设置 286
12.5.2 DO时间序列数据规范值的四种预测模型输出值的计算及模型的精度检验 287
12.5.3 误差修正后DO的预测值及多种模型预测值的相对误差比较 289
12.6 规范变换与误差修正的预测模型与传统预测模型的预测效果对比 291
12.7 本章小结 292
参考文献 292
第13章 同型规范变换的不同预测模型的等效性的实例验证 293
13.1 同型规范变换的不同预测变量的预测模型用于灞河口CODMn预测 293
13.1.1 基于同型规范变换的雅马渡站径流预测模型的灞河口CODMn预测 293
13.1.2 基于同型规范变换的牡丹江市TSP浓度时间序列预测模型的灞河口CODMn的时间序列预测 297
13.2 同型规范变换的不同预测变量的预测模型用于雅马渡站径流量预测 298
13.2.1 基于同型规范变换的灞河口CODMn预测模型的雅马渡站径流量预测 298
13.2.2 基于同型规范变换的牡丹江市TSP浓度时间序列预测模型的雅马渡站径流时间序列预测 304
13.3 同型规范变换的不同预测变量的预测模型用于牡丹江市TSP浓度时间序列预测 305
13.3.1 基于同型规范变换的灞河口CODMn预测模型的牡丹江市TSP浓度时间序列预测 305
13.3.2 基于同型规范变换的雅马渡站径流量预测模型的牡丹江市TSP浓度时间序列预测 309
13.4 同型规范变换的预测模型和传统预测模型的相对误差在不同误差区间的对比 310
13.5 本章小结 311
参考文献 311
第14章 模型分析与比较 313
14.1 基于规范变换的模型与传统模型的比较 313
14.1.1 规范变换与传统数据变换的比较 313
14.1.2 规范变换的评价模型与传统评价模型的比较 314
14.1.3 规范变换的预测模型与传统预测模型的比较 314
14.1.4 规范变换的三种智能预测模型与传统三种智能预测模型的性能比较 315
14.2 规范智能预测模型与规范智能评价模型的比较 315
14.2.1 预测模型规范变换式与评价模型规范变换式的比较 315
14.2.2 规范变换的智能预测模型与规范变换的智能评价模型的比较 316
14.3 影响预测模型预测精度的分析 317
14.3.1 非线性和高维复杂性对模型预测精度的影响 317
14.3.2 样本数量的有限性和样本质量对模型预测精度的影响 317
14.3.3 采用方法存在的局限性对模型预测精度的影响 318
14.4 本章小结 318
后记 319
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