一、市场调研 (一)市场调研的概念及作用 市场调研是企业运用一定的技术、方法、手段对影 响市场变化及发展的因素条件等所进行的收集资料、 掌握客观情况,提供市场信息为企业进行经营预测 制订正确的经营方针和合理的经营决策提供可靠依据 的一系列工作

7 地表水环境影响评价 7.1 地表水环境质量现状监测与评价 7.1.1 地表水环境质量现状调查 7.1.2 评价标准 7.1.3 评价方法 7.1.4 评价结果 7.2 地表水环境类比影响分析 7.2.1 地表水水质的类比监测分析 7.2.2 底泥的类比监测分析 7.3 地表水环境影响预测模型建立 7.3.1 模型选取与原理 7.3.2 模型时空概化 7.3.3 情景分析与预测评价 7.4 结论与建议 7.4.1 结论 7.4.2 建议

通过对采空区渗流场的数值模拟,得到采空区渗流速度及氧气体积分数的分布.结合实验测得的煤自燃发火期和自燃临界参数,对采空区\三带\进行划分,并得到了采空区不自燃的工作面最小推进度.该方法计算量比模拟采空区煤自燃全过程少得多,预测精度却能够满足实际防灭火需要

◼ 计划职能的概念、性质及其重要性 ◼ 计划与预测的关系 ◼ 制定计划的程序与原理 ◼ 预测的含义、分类、方法及特点 ◼ 决策的含义及分类 ◼ 影响科学决策的因素

提出了一种轧机偏心特性曲线概念.基于偏心测试信号的循环统计量建立线性预测模型,在线确定轧机偏心补偿量数据,实现轧机偏心的实时直接数据补偿控制.该方法能够准确反映并跟踪轧机偏心扰动的实际变化,满足对轧机偏心信号进行在线实时补偿控制的要求

背景 MDPs 强化学习问题 蒙特卡洛方法 (Monte Carlo Methods) 蒙特卡洛预测（Monte Carlo Prediction） 蒙特卡洛控制（Monte Carlo Control） 时序差分学习 (Temporal-Difference Learning) 时序差分预测（TD Prediction） 时序差分控制（TD Control） Sarsa：on-policy Q-learning : off-policy 策略梯度 (Policy Gradient) Monte-Carlo Policy Gradient Actor-Critic Policy Gradient 深度强化学习 Deep Q-Networks (DQN) Policy Gradients for Deep Reinforcement Learning

利用神经网络结构计算方法对岩石基复合材料支护大尺度采空区动力损伤演化趋势进行统计和预测,并与工程现场多种方法的综合监测数据进行了比较,其结果完全吻合

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

利用灰色关联度分析方法,研究了与石钢煤气发生、消耗相关联的因素,根据煤气发生、消耗量与其相关影响因素间的关系建立了石钢煤气预测模型,并在此基础上开发了石钢煤气优化系统,实现了煤气资源的合理利用与分配

在监控自动厚度控制(AGC)系统基础上,增加一个压力AGC副回路控制.基于Smith预估模型,采用串级控制方式以综合使用监控AGC与压力AGC.副回路采用PID调节方式,主回路基于广义预测控制(GPC)算法求解控制器.由于增加了副回路控制,对进入副回路的干扰有超前抑制作用,因而减少干扰对主变量的影响,提高了抗干扰能力,从而改善了过程的动态特性.仿真结果表明该方法是可行性的,具有较好的控制性能