第一章 总论 第一节 现代管理会计的形成与发展 第二节 现代管理会计的特点 第三节 现代管理会计的职能 第二章 成本性态分析 第一节 成本的分类 第二节 成本性态分类 第三节 成本性态分析 第四节 变动成本法 第三章 本量利分析 第一节 贡献毛益 第二节 利润敏感性分析 第三节 本量利分析在经营决策中的应用 第四章 预测分析 第一节 预测的基本程序与方法 第二节 成本预测 第三节 销售预测 第四节 利润预测 第五章 短期经营决策 第一节 决策分析概述 第二节 生产决策 第三节 库存决策 第四节 定价决策 第六章 长期投资决策 第一节 长期投资决策特点 第二节 长期决策影响因素 第三节 长期投资评价方法及应用 第七章 全面预算 第一节 全面预算的作用 第二节 预算编制方法 第三节 全面预算的编制 第八章 成本控制 第一节 成本控制概述 第二节 标准成本系统 第三节 作业成本分析法 第九章 责任会计 第一节 不同责任中心的责任会计的主要特点 第二节 内部转移价格 第三节 员工激励制度

分析了影响转炉冶炼终点钢水中锰含量的因素, 针对基于BP神经网络算法的转炉冶炼终点锰含量预测模型存在的收敛速度慢, 预测精度低等问题, 提出了一种基于极限学习机(ELM) 算法建模的新思路, 并引入正则化以及改进粒子群优化算法(IPSO), 建立了基于改进粒子群算法优化的正则化极限学习机(IPSO-RELM) 的转炉终点锰含量预测模型; 应用国内某炼钢厂转炉实际生产数据对模型进行训练和验证, 并与基于BP、ELM和RELM算法的三类模型进行比较.结果表明, 采用IPSO-RELM方法构建的模型, 锰含量预测误差在±0. 025%范围内的命中率达到94%, 均方误差为2. 18×10-8, 拟合优度R2为0. 72, 上述三项指标均显著优于其他三类模型, 此外, 该模型还具有良好的泛化能力, 对于转炉实际冶炼过程具有一定的指导意义

为提高无钟高炉炉喉料面的预测精度，建立了考虑炉料运动的炉料分布数学模型.在分析炉料运动的基础上，指出了炉料运动是影响炉料堆积过程的重要因素，采用尺寸比1∶10的无钟布料器模型试验分析了不同炉料分速度对炉料堆积行为的影响，建立了考虑炉料运动因素的料堆轮廓预测模型，并通过数值方法确定了料堆的位置和料面轮廓曲线，应用于料面形状的预测.结果表明：炉料的运动是造成料堆两侧堆积角差异、料堆横截面面积变化以及料面轮廓改变的重要原因，料堆轮廓采用直线段和曲线相结合的方式进行构造，炉料的堆积角和曲线过渡区域长度作为重要的模型参数均考虑了炉料速度的影响，模型构造的轮廓接近真实料堆形状，应用该模型实现了炉喉料面的准确预测

由于转炉冶炼过程中的热力学和动力学反应复杂，副枪控制模型和传统的烟气分析模型存在很大的局限性，导致了转炉冶炼终点碳含量的预测精度偏低，是实现智能炼钢的主要技术瓶颈. 针对上述问题，提出了基于烟气分析的炼钢过程函数型数字孪生模型. 首先，利用烟气分析得到连续监测的实时数据，以此来实时监控转炉熔池内钢水的碳氧反应状态; 然后，根据熔池反应所处的不同阶段，利用函数型数据分析方法建立吹炼前期和吹炼后期的函数型预测模型; 在此基础上，按照吹炼前期和吹炼后期这两个阶段来分别自动修正模型中的系数函数，从而能在复杂的实际工况条件下完成对熔池碳含量的准确预测. 通过260 t氧气转炉的工业应用实例，证实函数型数字孪生模型具有良好的自学习和自适应能力，对异常冶炼状态具有良好的鲁棒性，可以实现全过程的熔池碳含量动态预测，终点碳质量分数在± 0. 02% 范围内的命中率为95%. 利用函数型数字孪生模型在拉碳阶段对钢水中碳含量的预测值来控制终吹点. 更为重要的是，在保证入炉原料成分、温度、质量等参数稳定的前提下，采用该模型可以有望取消基于副枪的停吹取样步骤，从而降低生产成本，提高产品质量和生产效率，具有广泛的工业应用前景

针对机器或设备的剩余寿命（Remaining useful life, RUL）预测精度低的问题，提出基于一维卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）和双向长短期记忆（Bidirectional long short-term memory, BD-LSTM）的集成神经网络模型。为了更好地抽取时间序列上的特征，以及产生更多的训练样本，采用滑动窗口对数据进行处理，同时采用卡尔曼滤波对数据进行降噪处理，将数据标准化以及设置RUL标签。与人工提取特征不同，利用一维CNN对数据进行特征提取，并舍弃了CNN中的池化层。然后将提取到的高维特征输入到BD-LSTM进行回归预测，并采用Bagging的方式对此神经网络进行集成来预测RUL。最后通过在NASA的数据集上验证该模型的有效性，以及相比于其他机器学习或者深度学习模型的优越性，实验表明所提模型在RUL预测方面更加准确

一、运输需求量预测的基本概念 (一)预测的基本概念 预测是人们预选的、事前的对某事物发展的一种推测,一种测算,测算事物发展变化可 能出现的前景和趋势,有时还要推测事物发展变化可能达到的水平和规模,推测事物间相互 联系、相互制约、相互影响以及影响程度等等。 运输需求量预测就是根据运输及其相关变量过去发展变化的客观过程和规律性,参照当 前已经出现和正在出现的各种可能性,运用现代管理的、数学的和统计的方法,对运输及其 相关变量未来可能出现的趋势和可能达到的水平的一种科学推测

在已开发的热泵流化床谷物干燥设备研究基础上对其中的热泵进行了实验研究,得出干燥实验系统热泵供风温度以及供热系数的影响因素及其影响规律.通过对实验结果进行细致的理论分析,发现增大蒸发器回路风量与降低冷凝器出口风温可以显著改善热泵性能.依此拟定了热泵改进方案,预测了改进后热泵的性能指标,分析比较了相应干燥系统的经济效益.结果显示,改进后的热泵供热系数可达到3.856,干燥费用进一步降低

通过测量大庆地区区域土壤的理化性质以及碳钢的短期腐蚀数据,分析土壤传质过程的逻辑关系,构建了碳钢短期土壤腐蚀预测模型.通过用该模型在BP人工神经网络中进行学习、训练及模拟,并与现场碳钢埋片腐蚀实验结果对比,进一步验证了腐蚀模型的合理性.结果表明:含水量、空气容量、pH、Cl-含量、SO42-含量和可溶盐总量六种土壤环境参数为影响区域土壤中碳钢腐蚀的主要因素;运用基于Matlab平台的人工神经网络,通过不断地积累土壤腐蚀信息,多次训练后可以建立起稳定性好、泛化能力强的土壤腐蚀预测模型,能较好地预测了大庆地区碳钢在土壤中的腐蚀速率

为解决RNN–T语音识别时预测错误率高、收敛速度慢的问题，本文提出了一种基于DL–T的声学建模方法。首先介绍了RNN–T声学模型；其次结合DenseNet与LSTM网络提出了一种新的声学建模方法— —DL–T，该方法可提取原始语音的高维信息从而加强特征信息重用、减轻梯度问题便于深层信息传递，使其兼具预测错误率低及收敛速度快的优点；然后，为进一步提高声学模型的准确率，提出了一种适合DL–T的迁移学习方法；最后为验证上述方法，采用DL–T声学模型，基于Aishell–1数据集开展了语音识别研究。研究结果表明：DL–T相较于RNN–T预测错误率相对降低了12.52%，模型最终错误率可达10.34%。因此，DL–T可显著改善RNN–T的预测错误率和收敛速度

铰接式车辆的路径跟踪控制是矿山自动化领域中的关键技术，而数学模型和路径跟踪控制方法是铰接式车辆路径跟踪控制中的两项重要研究内容。在数学模型研究中，铰接式车辆的无侧滑经典运动学模型较为适合作为低速路径跟踪控制的参考模型，而有侧滑运动学模型作为参考模型时则可能导致侧滑加剧。此外基于牛顿–欧拉法建立的铰接式车辆四自由度动力学模型原则上满足路径跟踪控制的需求，但是还需要解决当前的四自由度模型无法同时反映瞬态转向特性和稳态转向特性的问题。在路径跟踪控制方法研究中，反馈线性化控制、最优控制、滑模控制等无前馈信息的控制方法无法有效解决铰接式车辆跟踪存在较大幅度曲率突变的参考路径时误差较大的问题，前馈–反馈控制可以用于解决上述问题，但是在参考路径具有不同幅度的曲率突变时需要解决自动调整预瞄距离的问题，而模型预测控制，尤其是非线性模型预测控制，可以更加有效地利用前馈信息，且不需要考虑预瞄距离的设置，从而可以有效提高铰接式车辆跟踪存在较大幅度曲率突变的参考路径时的精确性。此外，对于基于非线性模型预测控制的铰接式车辆路径跟踪控制，还需深化三个方面的研究。首先，该控制方法仍然存在误差最大值随参考速度增大而增加的趋势。其次，目前该控制方法以运动学模型作为预测模型，无法解决铰接式车辆以较高的参考速度运行时侧向速度导致的精确性下降和安全性恶化的问题。最后，还需对这种控制方法进行实时性方面的优化研究