第一节 预测 第二节 决策

载有信息的信号是不可预测的,或者说带有某种随机性。干扰信息信号的噪 声更是不可预测的。这些不可预测的信号和噪声都是随机过程。但随机信号和噪 声的不可预测性的意义完全不同。随机信号的不可预测性是它携带信息的能力, 而噪声的不可预测性则是有害的,它将使有用信号受到污染。 在通信系统中,随机过程是重要的数学工具。它在信息源的统计建模、信源 输出的数字化、信道特性的描述以及评估通信系统的性能等方面都是很重要的

电磁干扰分析预测 电磁兼容性设计 电磁兼容性试验

模型预测控制发展背景 特点 基本原理 动态矩阵控制DMC 模型算法控制MAC 在工业中的应用举例

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

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

1 预测控制的发展 2 预测控制的基本原理 3 模型算法控制(MAC) 4 动态矩阵控制(DMC) 5 状态反馈预测控制(SFPC) 6 多变量协调预测控制

准确的公交到站时间预测有利于出行者合理安排行程及公交车辆的实时调配，是提高公交服务水平的有效手段。首先对公交运行特性和影响因素进行分析总结。之后，通过研究公交到站时间预测的原理和方法，系统总结了国内外研究现状，并对常用模型的优缺点进行了比较。最后，分析了公交到站时间预测发展趋势，提出了该领域需要进一步研究的问题

第一节 马尔柯夫过程分析的基本原理 第二节 马尔柯夫预测法的分析步骤 第三节 市场占有率预测

一、预测分析的基本原理 1.可知性原理 可知性原理也称为规律性原理。辩证唯物主义认为,世界是物质的,事物 的发展尽管千姿百态,但还是有其固有的变化规律。只要人们掌握了事物的发 展变化规律,就可以预测事物的未来发展状况