一、关于经济预测 1、什么叫经济预测 所谓预测，就是“鉴往知来”。 经济预测：根据经济发展过程的历史和现实，综合各方面的信息， 运用定性和定量的分析方法，揭示经济运行的规律，并据此推断经济 现象和经济过程未来发展的可能途径及结果

分别运用腐蚀速率与暴露时间关系的指数模型(D=ATn,D=ATBeC/T)灰色系统\的GM(1,1)模型和环境综合因子模型预测碳钢和低合金钢的大气腐蚀率,并与挂片暴露试验结果进行比较.结果表明,相同材料在不同的大气环境下有着不同的腐蚀规律,碳钢和低合金钢的大气腐蚀预测可选择不同的预测模型

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

§1 引言 §2 德尔菲法 §3 平滑预测法 §4 回归分析预测法 §5 季节变动处理 §6 马尔可夫预测法

一元线性回归分析预测法 多元线性回归分析预测法

随着无人工厂、智能安监等技术在制造业领域的深入应用，以视觉识别预警系统为代表的复杂环境下动态识别技术成为智能工业领域的重要研究内容之一。在本文所述的工业级视觉识别预警系统中，操作人员头发区域由于其具有移动形态非规则性、运动无规律性的特点，在动态图像中的实时分割较为困难。针对此问题，提出一种基于SiamMask模型的时空预测移动目标跟踪算法。该算法将基于PyTorch深度学习框架的SiamMask单目标跟踪算法与ROI检测及STC时空上下文预测算法相融合，根据目标时空关系的在线学习，预测新的目标位置并对SiamMask模型进行算法校正，实现视频序列中的目标快速识别。实验结果表明，所提出的算法能够克服环境干扰、目标遮挡对跟踪效果的影响，将目标跟踪误识别率降低至0.156%。该算法计算时间成本为每秒30帧，比改进前的SiamMask模型帧率每秒提高3.2帧，算法效率提高11.94%。该算法达到视觉识别预警系统准确性、实时性的要求，对移动目标识别算法模型的复杂环境应用具有借鉴意义

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

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

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