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

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

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

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

以抚顺老虎台矿田为工程背景,采用加卸载响应比理论,开展强矿震预测技术应用研究.研究表明:0≤ML≤0.5矿震在各开采深度作为加卸载响应震级的预测效能均较好,对于阶段峰值震级的平均预测信度为0.72;ML≥1.4矿震作为加卸载响应震级,具有深度尺度效应,响应震级与开采深度成正比,一般小于预测震级0.5～1.0,对于阶段峰值震级的平均预测信度0.60;0.6≤ML<1.4矿震作为加卸载响应震级的随机性较大,分析是两种不同机制矿震混合的结果,不适宜作为加卸载响应震级;开采深度越大,地应力环境强度越高,预测敏感性和效果越好.在阜新煤田和门头沟矿田进行普适性检验,预测信度分别为0.8和0.73.试验结果表明,加卸载响应比理论和方法预测强矿震具有较好的效能和应用前景

一、 STRADA 二、 TRIPS 三、 NETSIM 四、PARAMICS 五、 TRAFFICS

一、 STRADA 二、 TRIPS 三、 NETSIM 四、 PARAMICS 五、 TRAFFICS

绪论 1、害虫防治的原理和方法 2、害虫调查和预测预报

实验背景 实验用品及方法介绍 实验流程 实验原理 具体实验步骤 实验结果预测