一、经验估计法 二、专家意见(评估)法 三、联测法 四、转导法 五、基数叠加法 六、景气预测法

首次提出将小波分解应用于非平稳时间序列的预测中,通过小波分解将非平稳时间序列分解为多层近似意义上的平稳时间序列,并且用AR(n)模型对分解后的时间序列进行预测,进而得到最终的预测结果.将该方法应用于压缩机轴承座磨损的趋势预测中,通过与基于BP网络的预测方法相比较表明:该方法预测精度高,而且预测速度快,可以有效地应用设备状态的预测和设备故障趋势的分析中

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

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

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

浮选回收率是金矿选矿过程重要的生产指标，目前主要是通过人工化验的方法检测获得，人工检测周期较长，造成金矿厂不能及时把握浮选工艺水平.在大量现场生产数据的基础上，分别采用多元线性回归和BP神经网络的方法，建立了金矿厂浮选回收率的预测模型.预测误差分析表明，BP神经网络预测模型能较好地预测金矿厂的浮选回收率，当预测相对误差在±3%范围内时，模型的预测精度达到91%，对于实际生产具有良好的参考作用

1. 预测的重要性 2. 讨论不同的预测方法 3. 时间序列 4. 计算预测的误差 5. 因果分析预测 6. 线性回归方法 7. 趋势外推法 8. 平均法、移动平均法、指数平滑法预测 9. 预测有季节性和特定趋势的时间序列

预测是指依据对客观环境变化规律的认识，在调查研究掌握资料的基础上，运用一定的方法，对与企业经营有关的未来状况所作的定性和定量的分析和推测。 预测的主要内容应包括以下几个方面： 1、市场需求预测。 2、市场占有率预测。 3、资源预测。 4、科技发展预测

第一节 时间数列的成分和预测方法 第二节 时间序列的描述性分析 第三节 时间序列预测的程序 第四节 平稳序列的预测 第五节 趋势型序列的预测 第六节 复合型序列的分解预测

一、条件均值E(Y=X或个值Y的一个无偏估计 二、总体条件均值与个值预测值的置信区间