根据现场位移监测提出1种工程预测方法。利用现场测量的围岩或支护的位移对未来位移发展趋势作出定量预测。在预测位移的基础上,应用数值方法可以预测支护围岩压力、应力及安全度随时间发展的趋势。这种预测方法可用于岩石工程安全监控、支护设计、施工效果评价及预测

对于那些无法用数学方程式表述的复杂生产过程,提出一种基于模式识别原理的智能自动化新方法.该方法的基本点在于:从信息的角度出发,采用特征变量来描述过程工况,再用时间序列分析法建立预测模型,从而实现工艺最优化.还介绍了专门为此目的研制的红外线CCD热成像装置,并给出了建立预测模型的神经网络算法

研究了一种基于特征变量的复杂生产过程预测模型.与传统的建模方法相比,该方法不需要经过机理分析,而从信息科学的角度出发,在对反映生产过程工况原始动态数据进行特征选择的基础上,运用时间序列分析法建立其预测模型.同时讨论了它的神经网络实现方法.仿真结果表明了该方法的可行性

研究了Jeffcott转子发生动静件碰摩时的非线性振动特性.根据数值计算的结果,利用时间序列的相空间重构方法,通过相空间的吸引子的形态来刻画碰摩转子系统的分叉、拟周期和混沌行为,利用分形维数对分叉、拟周期和混沌信号进行定性的分析.这对定性和定量的判定系统的分叉、拟周期和混沌行为是一个非常有意义

7.3.1 时间序列的概念 7.3.2 平滑预测法——移动平均法 7.3.2 平滑预测法——指数平滑法 7.3.3 趋势外推预测法 7.3.3 趋势外推预测法——参数识别的最小 7.3.3 趋势外推预测法——参数识别的三段 7.3.3 趋势外推预测法——参数识别的三点

7.1 系统预测概述 7.1.1 概念 7.1.2 分类 7.1.3 步骤 7.2 定性预测方法 7.3 时间序列分析预测 7.4 回归分析预测 7.5 Box-Jenkins模型(*) 7.6 状态空间分析 7.7 Markov预测 7.1.1 系统预测的概念 7.1.2 系统预测的分类 7.1.3 系统预测一般步骤 7.2 定性预测技术

依据煤与瓦斯突出机理及突出过程物理特征,结合煤矿安全监测系统,提出以瓦斯浓度和煤体温度时间序列的煤与瓦斯突出预警指标,利用GIS技术和人工神经网络建立了煤与瓦斯突出预警模型.某矿17180工作面的预警结果表明:预警模型可以为煤与瓦斯突出预警提供技术支持

建模方法是时间序列分析的核心问题之一。本文给出了两种基于最小二乘法的自回归模型（AR模型）的建模方法。采取预留少量数据递补进入计算的办法,使矩阵XTX可以用分块矩阵求逆公式递推求逆,或者用矩阵的Crout分解法递推求解。同时引入了Winograd向量内积快速算法,充分利用各向量和各矩阵之间的关系来减少计算工作量。使计算量比一般最小二乘建模方法大幅度减少,达到与Marple算法和Burg的最大熵谱法可比的程度

一、独立组设计 二、组内设计 三、混合设计 四、单组后测设计 五、单组前测后测设计 六、固定组比较设计 七、事后回溯设计 八、中断时间序列设计 九、单被试实验设计

第五部分多方程分析 第21章系统估计--讨论了方程系统的估计 第22章向量自回归和误差修正模型-向量自回归模型以及向量误差修正模型估计。给出检验非稳定变量之间协整关系的工具。 第23章状态空间模型和卡尔曼滤波----利用状态空间模型和卡尔曼滤波工具建立结构时间序列模型