市场现象时间序列的一种重要变动规律，就是长期趋势变动，它存在于许多市场现象之 中。对下场现象的趋势变动进行研究，是市场预测的重要任务之一。在市场预测法中，趋势 延伸市场预测法是专门用来研究市场现象趋势变动规律的一类方法。直线趋势延伸法，是研 究市场现象趋势变动的最基本的方法之一

采用贝叶斯统计学原理改进传统神经网络算法,通过在神经网络的目标函数中引入表示网络结构复杂性的约束项,避免网络的过拟合以提高网络的泛化能力.将改进的神经网络应用于济钢1700mm热连轧机带钢厚度预测中,其预报精度、训练时间和网络稳定性均优于传统神经网络预测;然后应用贝叶斯神经网络预测带钢塑性系数;最后将出口带钢厚度和带钢塑性系数的实时预测值综合应用于带钢热连轧厚度控制系统,改进了传统的厚度控制方式,进一步提高带钢质量

应用事件树方法确定了汽车缺陷风险传递路径,将缺陷风险转化为失效风险进行等效研究.根据汽车缺陷风险特点,建立了风险评估SPN模型,并以三维矩阵图描述汽车缺陷风险;针对汽车的不合理风险及汽车缺陷数据离散和波动的状态,提出了基于灰色理论的风险预测方法;以失效预测数据作为风险评估的风险概率预测基础,建立汽车缺陷的失效预测模型,采用残差辨识法检验模型精度.研究结果表明:在掌握实际的汽车售后零部件故障数据情况下,模型对汽车缺陷风险概率预测具有较好的适用性

一、矿坑涌水量预测的内容、方法、步骤与特点 (一)矿井涌水量预测的内容及要求 矿坑涌水量预测是一项重要而复杂的工作是矿床水文地质勘探的重要组成部分。 矿坑涌水量是指矿山开拓与开采过程中,单位时间内涌入矿坑(包括井、巷和开采系 统)的水量。通常以m3/h表示。它是确定矿床水文地质条件复杂程度的重要指标之一,关 系到矿山的生产条件与成本,对矿床的经济技术评价有很大的影响

昆虫生态及预测预报是一门集生态理论与害虫预测预报于一体的具有 较强理论性的实践性学科,它包含利用昆虫个体生态学、种群生态学和群 落生态学以及作物害虫调查统计、害虫预测预报方等理论与实践内容。昆 虫生态与预测预报在植物保护和有害生物综合治理中有重要的地位,是农 业害虫综合治理决策中不可缺少的重要组成部分

提出了一种基于多变量相重构的混沌时间序列预测方法.该预测方法从非线性动力学系统中获取与待预测时间序列相关的信息组成多变量时间序列,首先进行多变量相空间重构,然后利用局域多元线性回归模型在相空间中进行预测,最后从预测出的高维相点中分离出时间序列的预测值.由于考虑了动力学系统中多个变量之间相互耦合的关系,从而增加了重构相空间的系统信息量,使得相空间的相点轨迹更加逼近原系统的动力学行为.与采用单变量进行预测的方法相比,基于多变量相重构的预测方法无论是单步预测还是多步预测,都能有效地提高预测精度,且具有嵌入维数的选择对预测精度影响较小的优点.通过对Lorenz混沌信号进行预测,实验结果验证了方法的有效性

针对传统基于BP神经网络建立的连铸坯质量预测模型训练速度慢、适应能力弱、预测精度低等问题,本文提出一种基于极限学习机的连铸坯质量预测方法,对方大特钢60Si2Mn连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷进行预测,并与BP和遗传算法优化BP神经网络预测模型的预测结果进行分析对比.结果表明:BP及GA-BP神经网络预测模型对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为50%、57.5%、70%和72.5%;而基于极限学习机的连铸坯预测模型预测准确率更高,对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为85%和82.5%,且该模型具有极快的运算时间,仅需0.1 s.该模型可对连铸坯质量进行迅速准确地分析,为连铸坯质量预测的在线应用提供了一种新的方法

把数据处理的组合法(GMDH)与相空间理论相结合,提出了基于相空间重构的GMDH方法,并且把它应用于复杂机械系统的状态预测.预测和测试矿用汽车发动机曲轴箱窜气压力值证明,采用该方法所得的预测结果比较理想

在综合分析矿井瓦斯涌出量影响因素基础上,探讨了采煤工作面瓦斯涌出量与影响因素之间的关系,利用逐步回归分析方法建立了瓦斯涌出量预测数学模型,并将模型应用于平煤天安十矿己组煤层24110采面瓦斯涌出量预测.结果证明,该数学模型对采煤工作面瓦斯涌出量预测比较准确

针对常用的质量建模方法精度不高且难以给出预测区间,提出了基于小波相关向量机的产品质量模型.应用仿真数据和带钢热镀锌锌层质量的实际生产数据分别建立了小波相关向量机模型.结果表明,小波相关向量机方法与支持向量机及传统的相关向量机相比,具有更好的预测精度,而且给出了预测区间.多组带钢热镀锌锌层质量实际数据的相对预测误差的平均值为4.52%,为保证产品质量提供必要的决策支持和分析手段