一、预测的相关知识 二、判断预测方法 三、时间序列预测 四、回归分析预测

由于转炉冶炼过程中的热力学和动力学反应复杂，副枪控制模型和传统的烟气分析模型存在很大的局限性，导致了转炉冶炼终点碳含量的预测精度偏低，是实现智能炼钢的主要技术瓶颈. 针对上述问题，提出了基于烟气分析的炼钢过程函数型数字孪生模型. 首先，利用烟气分析得到连续监测的实时数据，以此来实时监控转炉熔池内钢水的碳氧反应状态; 然后，根据熔池反应所处的不同阶段，利用函数型数据分析方法建立吹炼前期和吹炼后期的函数型预测模型; 在此基础上，按照吹炼前期和吹炼后期这两个阶段来分别自动修正模型中的系数函数，从而能在复杂的实际工况条件下完成对熔池碳含量的准确预测. 通过260 t氧气转炉的工业应用实例，证实函数型数字孪生模型具有良好的自学习和自适应能力，对异常冶炼状态具有良好的鲁棒性，可以实现全过程的熔池碳含量动态预测，终点碳质量分数在± 0. 02% 范围内的命中率为95%. 利用函数型数字孪生模型在拉碳阶段对钢水中碳含量的预测值来控制终吹点. 更为重要的是，在保证入炉原料成分、温度、质量等参数稳定的前提下，采用该模型可以有望取消基于副枪的停吹取样步骤，从而降低生产成本，提高产品质量和生产效率，具有广泛的工业应用前景

选取某4000 m3级别高炉2014年至2019年时间范围内的日平均数据，以铁水温度为目标函数，首先对铁水温度的特征参量进行线性与非线性相关性分析、特征选择与规范化处理，获取了显著影响铁水温度的正负相关性特征参量。在此基础上，基于支持向量回归与极限学习机两种算法对铁水温度构建预测模型，模型均可对铁水温度实现有效预测，基于支持向量回归算法构建的预测模型较优，预测平均绝对误差为4.33 ℃，±10 ℃误差范围内的命中率为94.0%

预测控制的由来 预测控制原理 动态矩阵控制算法 多变量预测控制 商品化预测控制软件 仿真举例

第一节 回归分析概述 一、回归的定义 二、回归模型的分类 第二节 一元线性回归预测法 一、一元线性回归模型 二、最小二乘估计 三、拟合优度的度量 四、相关系数检验法 五、最小二乘估计式的标准误差 六、回归预测

为准确预测溜井储矿段内矿岩散体运移状态，以放矿漏斗中心线与溜井中心线重合的溜井结构为研究对象，建立了溜井储矿段矿岩运移轨迹和速度预测模型。首先，根据筒仓卸载过程中颗粒运动特点和理想流体流动单元流动特点的相似性，分析储矿段内矿岩运移规律；其次，引用流动网络概念和Beverloo经验公式，建立了储矿段矿岩运移网络，分析了储矿段矿岩运动截面与矿岩运移速度的关系；最后，在一定的假设条件下，根据流线和等位面分布特征，建立了矿岩位移、运移轨迹和速度方程。研究结果表明：（1）矿岩进入储矿段后依次经过匀速区、变速区，分别进行匀速直线下向运动、变速曲线运动；（2）当放矿口倾角较小时存在平衡区，该区域下矿岩不发生位移，导致“空环效应”；（3）单位时间内放出矿岩质量和穿过同一等位面的矿岩质量相等。所建立的预测模型表明，匀速区内矿岩运移状态与储矿段和放矿口断面直径、矿岩粒径等有关，变速区内矿岩运移状态还与矿岩所处位置、放矿口倾角等有关

实习一 禾谷类作物（以冬小麦为例）的播种技术及播种质量检查. 1 实习二 主要大田作物的田间识别. 3 实习三 小麦生育期间的苗情调查、田间诊断和管理. 6 实习四 冬小麦产量预测和成熟期考察（室内考种）.18 实习五 玉米产量预测和室内考种.22 实习六 水稻育秧技术和秧苗诊断.24 实习七 水稻产量预测和室内考种.29 实习八 播种前棉籽质量的检验和处理.31 实习九 棉花播种技术和播种质量检查.34 实习十 棉花蕾期生育调查和田间诊断.36 实习十一 棉花产量预测和考种.38 实习十二 薯类作物产量的估测.41 附：几种主要农作物调查记载标准 .42 一、冬小麦调查记载标准.43 二、玉米调查记载标准 .45 三、水稻调查记载标准 .47 四、棉花调查记载标准 .51 五、棉花栽培试验常用的测定项目及方法 .54 六、花生调查记载标准 .57

什么是回归预测 回归预测的常用方法 一元线性回归 一元非线性回归 二元线性回归 二元非线性回归 多元线性回归 多元非线性回归

一、项目由来. 1 二、环境影响评价工作过程 . 2 三、项目初筛分析. 2 四、项目特点. 3 五、关注的主要环境问题. 4 六、环境影响报告书主要结论 . 4 1 总论.6 1.1 编制依据. 6 1.2 评价因子与评价标准. 9 1.3 评价工作等级及评价重点. 15 1.4 评价范围及环境保护目标. 17 1.5 环境功能区划. 18 1.6 规划相符性. 19 2 建设项目工程分析.24 2.1 建设项目概况. 24 2.2 工程分析. 28 2.3 建构筑物尺寸及设备. 44 2.4 原辅料及理化性质. 46 2.5 达标可靠性分析. 47 2.6 污染源分析. 49 2.7 风险源项识别. 56 2.8 清洁生产. 60 2.9 污染物排放汇总. 62 3 环境现状调查与评价 .64 3.1 自然环境概况. 64 3.2 环境质量现状调查与评价. 68 4 环境影响预测.88 4.1 施工期环境影响分析. 88 4.2 大气环境影响预测与评价. 90 4.3 地表水环境影响分析. 102 4.4 地下水环境影响预测与评价. 123 4.5 声环境影响预测与评价. 160 4.6 固体废物环境影响分析. 161 4.7 风险环境影响分析. 163 5 环境保护措施及其经济、技术论证 .166 5.1 施工期环境影响分析及保护措施 . 166 5.2 运营期恶臭污染防治措施. 169 5.3 运营期水环境污染物防治措施评述. 174 5.4 运营期噪声污染防治措施评述 . 177 5.5 运营期固废污染防治措施评述 . 178 5.6 地下水与土壤污染防治措施评述. 179 5.7 环境风险事故应急措施. 183 5.8 环保措施投资和“三同时”一览表. 187 6 环境影响经济损益分析 .190 6.1 经济效益分析. 190 6.2 社会效益分析. 190 6.3 环境效益分析. 191 7 环境管理与环境监测 .193 7.1 环境管理要求. 193 7.2 排污口规范化整治. 195 7.3 环境监测计划 . 195 7.4 污染物排放清单. 198 9 结论与建议 .202 9.1 结论. 202 8.2 要求与建议. 206

课程简介:植物病害流行与预测是研究植物群体中病害在环境影响下发生发展的规 律、病害预测和病害管理的综合科学。本课程共分四个单元。第一单元(包括第一章)概 括叙述了《植病流行与预测》的基本概念、发展过程及其地位和任务。第二单元(包括第 二、三、章)以生态系统学的观点,探讨病害的常发状态、流行状态和流行类型;从遗传 学观点,讨论病害流行的遗传基础;以系统学的观点,分析流行系统的组分、结构和功能 以及系统动态的描述方法。第三单元(包括第四、五、六章)分别讨论了侵染链和侵染概 率,病害流行的时间动态和空间动态。第四单元(包括第七、八、九章)介绍了系统分析 和电算模拟的技术,讨论了病害预测和损失估计及病害系统管理中的几个问题