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

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

通过分析渗水井与陷落柱的联系和区别,借鉴渗水井等相关理论,建立了预测陷落柱突水的物理模型,确定了陷落柱的突水危险区域。陷落柱与采动工作面之间的突水危险区域可分为三部分:陷落柱周边围岩塑性破坏区、采场前方塑性破坏区与陷落柱周边渗透区域。根据弹塑性力学、流体力学的相关理论,推导出了预测陷落柱突水的理论判据,可用于矿井陷落柱突水灾害的预测

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

将BP神经网络建模方法与预测控制思想相结合用于宽带钢板形自动控制,研究并建立了基于BP神经网络的板形预测控制数学模型.经用宝钢1420mm冷轧实测数据仿真验证表明该模型具有很高的预测精度

针对井下复杂环境因素对煤与瓦斯突出危险性预测指标确定的影响和预测指标确定的要求,着重研究了钻屑量与钻屑解吸指标在煤与瓦斯防突中的应用及钻屑瓦斯解吸指标之间的关系,分析了突出危险性预测中影响单指标值测定误差的常见因素,并在此基础上提出了一些指标测定中应该注意的事项和减少误差的措施

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 实习二 主要大田作物的田间识别 实习三 小麦生育期间的苗情调查、田间诊断和管理 实习四 冬小麦产量预测和成熟期考察（室内考种） 实习五 玉米产量预测和室内考种 实习六 水稻育秧技术和秧苗诊断 实习七 水稻产量预测和室内考种 实习八 播种前棉籽质量的检验和处理 实习九 棉花播种技术和播种质量检查 实习十棉花蕾期生育调查和田间诊断 实习十一棉花产量预测和考种 实习十二薯类作物产量的估测

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

从安钢电极控制的实际应用出发,应用数据挖掘技术建立了电极预测模型并应用于电极控制系统的参数整定.首先介绍了建立电极预测模型的数据挖掘过程;然后在数据挖掘算法中提出了一种新的变结构遗传Elman网络方法,该算法用改进的混合遗传算法对网络结构和权值及自反馈增益同步动态寻优.将基于BP算法的Elman网络和本文提出的变结构遗传Elman网络都应用于安钢交流电弧炉的电极预测模型中进行比较.通过基于安钢现场数据的计算机仿真实验表明:采用变结构遗传Elman网络的数据挖掘算法比BP算法具有更好的动态性能、更快的逼近速度和更高的精度.在此基础上,把建立的模型应用于安钢电极控制系统的参数整定,取得了良好的控制效果

提出了基于偏最小二乘回归模型的带钢热镀锌质量监控方法.以带钢热镀锌生产中带钢力学性能和锌层质量的质量监控为研究对象,用偏最小二乘方法建立了生产过程参数与质量结果之间的回归模型,对生产过程控制能力进行了分析,并给出了产品质量的预测方法.用鞍钢股份有限公司带钢热镀锌的实际生产数据进行验证.结果表明,偏最小二乘法比传统的多元线性回归方法具有更好的预测精度,基于偏最小二乘回归的锌层质量预测模型,其相对预测误差可达到5.93%