• 市场调查概述 • 市场调查方法与技术 • 技术预测的方法

将灰色理论-神经网络方法应用于煤与瓦斯突出预测中,利用灰色系统理论的灰色关联法确定了控制矿井煤与瓦斯突出的主控因素,并对煤与瓦斯突出主控因素进行筛选.建立了煤与瓦斯突出危险性预测人工神经网络的数学模型和系统结构.在平顶山八矿突出区进行了煤与瓦斯突出危险性预测应用,预测效果表明:利用灰色系统理论-神经网络方法对预测矿井煤与瓦斯突出是可行的

根据现场位移监测提出1种工程预测方法。利用现场测量的围岩或支护的位移对未来位移发展趋势作出定量预测。在预测位移的基础上,应用数值方法可以预测支护围岩压力、应力及安全度随时间发展的趋势。这种预测方法可用于岩石工程安全监控、支护设计、施工效果评价及预测

一、趋势曲线模型的基本类型 二、趋势曲线的参数估计 三、趋势曲线模型的识别方法 四、应用实例

从本章开始，介绍市场预测的有关内容。市场预测是在市场调查的基础上开展的，是 对未来市场的预计和估计。市场预测的类型、市场预测方法的种类都很多，将在其后各章 中加以介绍

载有信息的信号是不可预测的,或者说带有某种随机性。干扰信息信号的噪 声更是不可预测的。这些不可预测的信号和噪声都是随机过程。但随机信号和噪 声的不可预测性的意义完全不同。随机信号的不可预测性是它携带信息的能力, 而噪声的不可预测性则是有害的,它将使有用信号受到污染。 在通信系统中,随机过程是重要的数学工具。它在信息源的统计建模、信源 输出的数字化、信道特性的描述以及评估通信系统的性能等方面都是很重要的

第12章时间序列分析和预测 一、时间序列的含义 又称(动态数列),是指标数值按时间顺序排列而形成的数列。 二、分析方法

第一节会计预测 一、会计预测体系 会计预测体系是由会计预测目标、会计预 测主体、会计预测对象和会计预测方法所 组成的一个有机体系

为了提高瓦斯涌出预测的准确性,采用BP型神经网络,利用BP型神经网络自学习、自组织和自适应等特性,在MATLAB环境下构建瓦斯动态预测模型.通过对唐山矿瓦斯信号实时监测数据的分析,对瓦斯动态预测模型进行训练和测试.结果表明,该模型的预测速度快、精度高,可以实现对工作面瓦斯涌出的动态预测,并能综合判断工作面所处地点的安全状况以及前方的潜在的危险性

通过本章的学习，掌握各种长期趋势变动的预测方法。 第一节 直线趋势模型预测法 第二节 二次曲线模型预测法 第三节 指数曲线模型预测法