通过本章教学，应使学生了解什么是市场、市场的不同层次、市场的划分、不同类型市场的特点；要掌握市场需求的概念，影响市场需求的因素以及市场需求的计算；要了解市场预测的相关概念，掌握各种不同的市场预测方法

 6.1 水体与水体污染 ◼ 6.1.1 水体和水体污染 ◼ 6.1.2 水体污染物及污染源 ◼ 6.1.3 水体污染类型  6.2 河流水质模型 ◼ 6.2.1 河流水质模型简介 ◼ 6.2.2 河流的混合稀释模型 ◼ 6.2.3 守恒污染物在均匀流场中的扩散模型 ◼ 6.2.4 非守恒污染物在均匀河流中的水质模型 ◼ 6.2.5 Streeter-Phelps（S-P）模型 ◼ 6.2.6 河流水质模型中参数估值  6.3 湖泊水库模型与评价 ◼ 6.3.1 湖泊环境概述 ◼ 6.3.2 湖泊环境质量现状评价 ◼ 6.3.3 湖泊环境预测模式  6.4 地面水环境影响评价 ◼ 6.4.1 评价目的、分级及程序 ◼ 6.4.2 环境影响评价大纲 ◼ 6.4.3项目分析和污染源调查 ◼ 6.4.4地区水环境调查 ◼ 6.4.5水环境影响预测及评价 ◼ 6.4.6清洁生产和水污染防治

本章描述了对一个单方程进行预测或计算拟合值的过程。这里描述的技术是利用通过回归方法估计得到的方程来进行预测

提出了一种基于支持向量机的露天转地下开采边坡变形模型,有效表达了地下开采扰动引起露天矿边坡变形的非线性变化关系.采用RBF核函数学习现场监测数据,利用交叉验证选择模型参数,通过学习捕捉支持向量,建立模型预测未来变化趋势.将该模型应用于露天转地下开采的杏山铁矿.结果表明,支持向量机对学习样本的拟合精度极高,其预测精度也很高.采用捕捉的支持向量进行预测,便捷快速且有较强泛化能力

提出了一个基于合金组元原子半径和电负性判断非晶形成能力的方法.建立了原子半径差与电负性差之比Δd/Δe与临界冷却速度Rc的数值模型,并在所有五种不同合金系中获得一致且开口向上的抛物线关系.在此基础上,设计并制备了四种不同成分的Zr-Al-Ni-Cu金属玻璃,并测量它们的临界尺寸Zmax、过冷液相区间ΔTx和约化玻璃转变温度Trg.结果表明,Zr54Al13Ni15Cu18的玻璃形成能力最佳,而且用Δd/Δe模型预测的四种金属玻璃的玻璃形成能力顺序与所有实测参数(包括Zmax、ΔTx和Trg)表征的顺序基本一致.因此,用Δd/Δe的预测方法比较同一合金系内不同合金之间玻璃形成能力的优劣是可靠的

根据300t钢包RH真空处理超低碳铝镇静钢的实验数据,建立了RH处理过程钢中总氧含量的预测模型,得到了钢中氧含量的预测公式.模型综合考虑了处理时间、真空室吹氩流量、钢水环流量、浸渍管直径和钢包渣中(FeO+MnO)含量等因素对总氧含量的影响,并对改进RH处理工艺进行了讨论.模型分析表明,促进夹杂物上浮的手段有增大吹氩流量、增加浸渍管直径,但都有一个合适的范围

综合考虑力学因素和高炉中燃烧反应对风口回旋区的影响,提出了描述高炉风口回旋区形成和变化规律的静态和动态模型.模拟结果表明,静态模型能准确地预测高炉回旋区的深度,动态模型可以描述鼓风速度改变时回旋区深度随时间的动态变化过程.最后得出了高炉回旋区形成和变化的规律:鼓风推力使料层迅速移动,导致回旋区大小迅速变化,形成回旋区\雏形\,燃烧反应修复回旋区的大小和形状,维持回旋区的稳定.在整个回旋区变化过程中,摩擦力对于维持回旋区的稳定起着重要作用.模型预测结果与高炉风口回旋区的实测值以及其他研究者的实验结果是符合的

传统 PM2.5 预测方法获取污染物浓度数据需要大型精密仪器，成本较高. 本文尝试利用图像数据进行 PM2.5 浓度预 测. 大气 PM2.5 浓度的变化与图像的暗通道强度、对比度和 HSI（Hue-saturation-intensity）颜色差异有密切联系. 大气中 PM2.5 浓度的升高会导致非天空区域的暗通道强度值下降，图像对比度下降和 HSI 空间颜色差异变小. 通过分析 PM2.5 浓度 与图像特征的关系，提出了一种基于图像混合核的列生成空气质量 PM2.5 预测模型

采用有限元软件ANSYS/LS-DYNA建立了15个颗粒与基板的冷喷涂沉积模型,通过多颗粒沉积模型预测工艺条件、不同颗粒/基板组合的沉积行为和微观形貌;制备了Al和Cu冷喷涂涂层,观察了涂层截面形貌和颗粒变形特征,并与模拟结果进行对比.结果表明,多颗粒沉积模型可预测喷涂条件对颗粒沉积过程及涂层微观特征的影响,以及不同颗粒/基板组合的界面微观形貌.当碰撞速度低时,颗粒变形不充分,颗粒交界处易形成孔洞;随着速度增加,颗粒流变填充孔洞,涂层致密.与颗粒相比,硬基板涂层/基板界面平滑,机械互锁作用小;软基板形成射流状金属挤入颗粒之间,增加结合作用

§13.1时间序列及其分解 §13.2平稳序列的平滑和预测 §13.3有趋势序列的分析和预测 §13.4复合型序列的分解