5.1结构模型化技术 5.2主成分分析法 5.3聚类分析法 5.4预测模型技术 5.5系统仿真模型

市场调查是取得直接市场资料的基本方法。通过市场调查，企业管理者可以了解市场行 情，做到心中有数。这不但可以提高经济管理的水平，改善企业的服务质量和提高企业经济 效益；而且还是市场预测必不可少的前提和基础，市场调查为市场预测提供可靠的资料

◼ 方法性工具 ◼ ARMA模型 ◼ 平稳序列建模 ◼ 序列预测

一、市场调查的抽样 二、抽样方法与程序 三、抽样控制

一、研究蛋白质构象的方法 二、稳定蛋白质三维结构的作用力 三、蛋白质的二、三、四级结构 四、蛋白质折叠和结构预测

一、固定样本的连续调查 二、非固定样本的调查

第一节化学分析法 第二节消化实验 第三节代谢试验 第四节平衡实验 第五节饲养实验 第六节化学预测法

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

第一节 专家评估法 一、个人判断法 二、专家会议法 三、头脑风暴法 四、德尔菲预测法 第二节 主观概率法 一、主观概率 二、主观概率加权平均法

微震能级随时间发生变化，高能级微震事件与冲击地压有良好的对应关系，为预测矿山微震能量时序变化，基于一维卷积神经网络（Convolutional neural networks，CNN），建立微震能级时间序列预测模型；通过模型训练，实现以前十次微震事件的能量级别作为输入来预测下一次微震事件的能量级别。由于微震样本数据类间不平衡问题，导致模型测试时将106能量级别的微震事件全部判断为105能量级别的微震事件，为进一步提高模型对106能级微震事件预测的准确率，对模型进行改进并使用混合采样方法训练改进后的模型；利用砚北煤矿250202工作面微震能级实测部分数据，改进后模型的总体测试正确率达到98.4%，其中106能量级别的微震事件测试正确率提升到99%。将模型应用于砚北煤矿250202工作面进行微震能级时序预测，模型的预测正确率整体达到93.5%，且对高能级微震事件的预测正确率接近100%