针对目前锂离子电池寿命预测结果不准确的问题，提出了一种多模态分解的锂离子电池组合预测模型，从而学习锂离子电池退化过程的微小变化。该方法在单一长短期记忆（LSTM）预测模型的基础上，采用了自适应噪声完全集成的经验模态分解(CEEMDAN)算法将锂电池容量分为主退化趋势和若干局部退化趋势，然后使用长短期记忆神经网络（LSTMNN）算法分别对所分解的若干退化数据进行寿命预测，最后将若干预测结果进行有效集成。结果表明，所提出的CEEMDAN?LSTM锂离子电池组合预测模型最大平均绝对百分比误差不超过1.5%，平均相对误差在3%以内，且优于其他预测模型

预测主要是用来说明现实与未来的因果关系。 一、未来与预测的对象 1、与预测相联系的未来主要有三种情形:潜在性未来;可能性未来;规范性未来。 2、预测的对象主要有四种:现有政策后果的预测;新政策后果的预测;新政策内容的预测;政策参与者和相关权力主体行为的预测

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%

一、预测模型结构 二、预测模型的参数确定 三、预测模型的检验 四、用预测模型进行预测 五、预测结果的精确度

7.3.1 时间序列的概念 7.3.2 平滑预测法——移动平均法 7.3.2 平滑预测法——指数平滑法 7.3.3 趋势外推预测法 7.3.3 趋势外推预测法——参数识别的最小 7.3.3 趋势外推预测法——参数识别的三段 7.3.3 趋势外推预测法——参数识别的三点

1. DPCM线性预测编码方法 (1) 差分预测编码的基本原理 (2) DPCM预测编码算法 (3) 三邻域预测法 2. 基于运动补偿的帧间预测 (1) 运动补偿预测编码原理 (2) 运动图像及补偿块的概念结构 (3) 运动补偿的块匹配算法 (4) 宏块的预测模型

第一节 人力资源规划含义与程序 一、人力资源规划内涵 二、人力资源规划程序 第二节 人力资源需求预测 一、影响人力资源需求预测的方法 二、人力资源需求预测定性方法 三、人力资源需求预测定量方法 第三节 人力资源供给预测 一、人力资源内部供给预测 二、人力资源外部供给预测

第一节 农作物预测预报概况 1. 预测预报目的意义 2. 预测预报类别 第二节 发生期预报 1. 基本概念和方法 2. 发育进度预测法 3. 有效积温预测法

第一节 农作物预测预报概况 1.预测预报目的意义 2.预测预报类别 第二节 发生期预报 1.基本概念和方法 2.发育进度预测法 3.有效积温预测法

4.1 需求的特性分析 需求的时间性与空间性 需求的规律性 一次性需求与长期性需求 独立需求与衍生需求 4.2 需求预测的方法 需求预测的基本原则 需求预测的基本步骤 常用方法的需求预测 „ 定性预测法 „ 定量预测法