市场调查是运用科学方法记录、汇集、整理和分析有关市场活动资料，了解市场活动过 去和现在的状况，为市场预测和决策提供依据。 这个定义可以概括为 3 个要点：

将预期的资本存量引入现阶段的投资决策函数，同时考虑资本积累过程中的投资时滞，构建一个含有预期和时滞的经济周期模型.首先利用微分动力系统相关的理论研究系统的稳定性，然后把投资时滞或资本存量的预测时间作为分支参数，讨论由此参数导致Hopf分支的条件，并执行一些数值模拟以验证所得结论.研究结果表明：资本存量预期和投资时滞共同构成经济周期的诱导因素；对资本存量进行短期合理的预测，据此制定投资决策，能够在一定程度上冲销由投资时滞所造成的经济波动

尾砂胶结充填体作为一种水泥基多相复合材料,其单轴抗压强度与超声波波速受水泥含量、固体质量分数、试件形态等因素影响.通过制备三种形态(7.07 cm×7.07 cm×7.07 cm立方体,Φ5 cm×10 cm圆柱体和Φ7 cm×14 cm圆柱体)的试件并进行单轴抗压强度试验和声波波速测试,对充填体强度和波速受水泥含量、固体质量分数和试件形态影响的规律进行了灰色-关联度分析.结果表明:水泥含量是影响强度的关键核心因素,关联度为0.837;固体质量分数是影响波速的关键核心因素,关联度为0.712.建立了充填体强度-波速指数函数预测模型和BP神经网络预测模型,通过对两种预测模型进行统计分析的F检验和t检验验证了两种方法在充填体强度预测的可行性,为胶结充填体的强度预测提供了新方法

为了实现炼钢过程钢水温度的精确控制，在分析了实际炼钢厂钢水温度控制现状和钢水温度影响因素的基础上，建立了关键工序节点钢水温度的正向预测模型和逆向预定模型.同时，为了克服现有钢水温度预报方法的不足，提出一种基于钢包热状态和BP神经网络的混合模型方法.该方法以钢包热状态跟踪模型为基础，充分考虑了钢包热状态对钢水温度的影响，并与BP神经网络结合，可有效提高预测精度

基于中尺度地震实验场高密度数字地震和潮汐形变台网的现场观测,用地震学方法和小波工具分析强矿震过程采集到的数据.发现震前短临阶段存在可信的b值、η值、频度等地震学异常和定点潮汐形变前兆异常.对异常信息的提取方法和强矿震短临阶段的预测进行了探讨

制备出P-型半导体超细氧化亚铜,并将其应用于光催化降解对硝基苯酚,通过单因素实验确定主要影响因素和水平后,利用响应曲面法(RSM)对超细氧化亚铜的光催化降解的主要影响因素进行优化.通过分析实验结果,建立了超细氧化亚铜光催化降解对硝基苯酚的二次多项数学模型,预测处理最佳实验条件为:对硝基苯酚溶液的质量浓度为30mg·L-1,H2O2滴加量为0.28mL,pH3.64,氧化亚铜投加量为0.11g.在最佳条件下进行验证实验,发现真实脱色率与预测脱色率具有良好一致性,相对误差仅为3.02%

对模型未知的系统采用Kautz函数逼近得到系统的近似模型.基于所得到的Kautz模型设计了一种预测函数控制器.对该算法进行了稳定性分析,依据Lyapunov稳定性定理得到了保证闭环控制系统稳定的充分条件.仿真实验证明,该算法能够准确逼近真实系统模型,实现自适应控制,得到满意的控制效果

5.1 大气层和大气污染 5.2 大气边界层的温度场 5.3 湍流扩散的基本理论 5.4 烟气抬升与地面最大浓度计算 5.5 点源特殊扩散模式 5.6 非点源扩散模式 5.7 大气湍流扩散参数的计算和测量 5.8 大气环境影响评价及预测

 方法性工具  差分运算  延迟算子  线性差分方程  ARMA模型  AR模型（Auto Regression Model）  MA模型（Moving Average Model）  ARMA模型（Auto Regression Moving Average model）  平稳序列建模  序列预测  建模步骤  模型识别  参数估计  模型检验  模型优化  序列预测

7.1 环境噪声基础 7.1.1声音的产生和基本概念 7.1.2环境噪声 7.1.3环境噪声评价量及其计算 7.2 噪声的测量 7.2.1噪声测量仪器 7.2.2监测规范与布点原则 7.3 环境噪声预测模型 7.3.1声源声级A的确定 7.3.2噪声传播衰减计算 7.4噪声环境影响评价 7.4.1噪声评价工作程序和等级 7.4.2噪声环境影响报告内容