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Ø8.1 时间序列及其分解 Ø8.2 时间序列的描述性分析 Ø8.3 时间序列的预测程序 Ø8.4 平稳序列的预测 Ø8.5 趋势型序列的预测 Ø8.6 复合型序列的分解预测
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13.1 时间序列及其分解 13.2 时间序列的描述性分析 13.3 时间序列的预测程序 13.4 平稳序列的预测 13.5 趋势型序列的预测 13.6 复合型序列的分解预测
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针对高强度带钢表面粗糙度的特殊要求和控制难题,采取批量工业生产实验和数理统计的方法,研究高强度带钢表面粗糙度的轧制转印及变化规律,以及轧机工作辊表面粗糙度的变化规律.确定了高强度带钢表面微观形貌由末机架决定,分别建立了高强度带钢表面粗糙度预测模型、轧制转印率模型和轧机工作辊表面粗糙度预测模型.比较了高强度带钢与普通强度带钢的轧制转印行为.研究结果可用于工业生产过程中预测高强度带钢表面粗糙度,合理安排冷轧轧制顺序和轧制计划,以及预测确定工作辊上下机时间节点
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◼ 13.1 时间序列及其成分 ◼ 13.2 时间序列的描述性分析 ◼ 13.3 时间序列的预测程序 ◼ 13.4 平稳序列的预测 ◼ 13.5 趋势型序列的预测 ◼ 13.6 复合型序列的分解预测
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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
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EViewsWindows能为我们提供基于平台 的复杂的数据分析、回归及预测工具, 通过 EViews能够快速从数据中得到统计 关系,并根据这些统计关系进行预测。 EViews在系统数据分析和评价、金融分 析、宏观经济预测、模拟、销售预测及 成本分析等领域中有着广泛的应用
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9.1 时间数列的基本特征 9.2 移动平均法分析与预测 9.3 回归法分析与预测 9.4 指数平滑法分析与预测 9.5 季节变动的测定与分析
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在资源勘查与开发领域,计算机技术的最早就是用于信息处理和预测评价的。经过多年的发展,这方面的技术类型繁多、内容十分丰富。这些技术可以大致归纳为:勘查与开发数据分析及资源统计预测技术、勘查与开发图件机助编制及多维图示技术、地质—成矿过程计算机模拟技术、资源预测与勘查评价的人工智能技术等几个方面
文档格式:PPT 文档大小:321.5KB 文档页数:50
1) Model Identification 2) Parameter Estimation 3) Diagnostic Checking 4) Forecasting
文档格式:PDF 文档大小:535.75KB 文档页数:7
将核主成分分析方法引入热轧生产过程的监控与诊断中,根据平方预测误差统计量进行生产过程监控,然后利用数据重构和优化的邻域选取策略相结合的方法求出各工艺参数对平方预测误差统计量的作用,分析引起过程异常的主要工艺参数,最后利用仿真和热轧带钢实际生产数据进行实验.结果表明:基于核主成分分析的平方预测误差统计量能较准确诊断过程的异常,并可以找出引起异常的原因,为调整生产过程提供方法支撑,防止次品的出现
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