提出了基于偏最小二乘回归模型的带钢热镀锌质量监控方法.以带钢热镀锌生产中带钢力学性能和锌层质量的质量监控为研究对象,用偏最小二乘方法建立了生产过程参数与质量结果之间的回归模型,对生产过程控制能力进行了分析,并给出了产品质量的预测方法.用鞍钢股份有限公司带钢热镀锌的实际生产数据进行验证.结果表明,偏最小二乘法比传统的多元线性回归方法具有更好的预测精度,基于偏最小二乘回归的锌层质量预测模型,其相对预测误差可达到5.93%

从数据分析的角度看,数据挖掘可以分为描述 性挖掘和预测性挖掘 描述性挖掘:以简洁概要的方式描述数据,并提供 数据的有趣的一般性质。 预测性数据挖掘:通过分析数据建立一个或一组模 型,并试图预测新数据集的行为

第一节 数据集中趋势的测定 第二节 数据离散程度的测定 第三节 动态数据的分析 第四节 相关与回归分析

将核主成分分析方法引入热轧生产过程的监控与诊断中,根据平方预测误差统计量进行生产过程监控,然后利用数据重构和优化的邻域选取策略相结合的方法求出各工艺参数对平方预测误差统计量的作用,分析引起过程异常的主要工艺参数,最后利用仿真和热轧带钢实际生产数据进行实验.结果表明:基于核主成分分析的平方预测误差统计量能较准确诊断过程的异常,并可以找出引起异常的原因,为调整生产过程提供方法支撑,防止次品的出现

第一节主要介绍了时间序列分析和预测的基本方法。首先解释了时间序列的形态，常常通过它帮助我们考虑时间序列的四种独立成分：趋势、循环、季节和不规则。通过分离这些成分和测量它们的明显影响，可以预测时间序列的未来值。◼第二节主要介绍了回归分析预测法。市场活动中的许多现象也不例外，其变化与各种影响因素变化之间存在着一定的依存关系。回归分析预测法就是从各种经济现象之间的相互关系出发，通过对与预测对象有联系的现象变动趋势的分析，推算预测对象未来状态数量表现的一种预测方法

浅层黄土滑坡是黄土高原广泛分布和频繁发生的地质灾害,造成了巨大的人员伤亡和财产损失.尽管二维确定性模型已被广泛用于浅层滑坡稳定性预测,但不能充分考虑岩土性质、地层结构、地下水等条件的三维空间变化,这可能与实际的斜坡稳定性不相符.因此,利用能考虑复杂斜坡环境的三维确定性模型评价滑坡稳定性,对获取更真实的评价结果以及指导滑坡防治工作具有重要意义.本文利用Scoops3D三维确定性模型评价了在浅层黄土滑坡稳定性预测中的适应性和可靠性.首先,模型计算参数敏感性的分析发现黏聚力、滑动视倾角和栅格单元重量对安全系数准确度影响较大,并用于指导获取详细的关键参数.然后,选取不同分辨率的数字高程模型(DEM)数据,利用Scoops3D模型对典型黄土沟壑中的浅层黄土滑坡稳定性进行预测,并通过详细的点状和面状滑坡分布图与预测结果的对比发现,该模型对黄土沟壑区的浅层滑坡稳定性预测准确度较高,且点状滑坡分布图可能更适合模型适应性的检验.最后,混淆矩阵法和成功率曲线法对不同分辨率数字高程模型预测结果可靠性的检验显示,该模型能够有效地预测黄土浅层滑坡的稳定性,且在高分辨率数字高程模型数据下可以获得可靠的预测精度

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

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

包括以下21门课程：运筹学、信息安全数学基础、复变函数、数学建模、工具软件、信息工程概论、微分方程数值解、图形图像处理、数学实验、信息与博弈、分析选讲、代数选讲、密码学、随机过程、软件工程、计算机网络、泛函分析、计算机图形学、信息论基础、网站规划与网页设计、统计与预测

Chapter1绪论 1.什么是经济计量学:经济理论、统计学、数学、经济数据。 2.目的:理论实证、政策分析和经济预测等 3.方法与计算 3.1方法 （1)理论陈述; （2)数据收集; （3)提出模型; （4)估计模型; （5)模型诊断; （6)理论检验; （7)预测分析