从本章开始，介绍市场预测的有关内容。市场预测是在市场调查的基础上开展的，是 对未来市场的预计和估计。市场预测的类型、市场预测方法的种类都很多，将在其后各章 中加以介绍

矿用车辆无人驾驶是实现矿山无人化开采的关键技术, 而路径跟踪控制是无人驾驶系统的核心技术之一.路径跟踪控制系统是多变量、多约束系统, 采用传统方法在多约束条件下存在执行器饱和等问题.针对上述问题, 本文引入模型预测控制方法, 通过考虑车辆的姿态与位置之间的关系, 以跟踪路径的横向偏差最小化和车辆的航向角偏差最小化为目标对预测控制的目标函数进行优化, 以获得车辆速度和铰接角度的最优控制量, 实现对多变量、多约束系统的求解.针对模型预测控制算法不能提前判断道路曲率突变而导致跟踪超调的问题, 提出基于预瞄距离的控制方法, 通过提前判断道路突变信息, 提高车辆路径跟踪精确性和稳定性.使用Matlab/Adams仿真软件进行对比仿真试验, 结果表明: 使用模型预测跟踪控制器能够解决多变量、多约束系统控制问题, 有效防止执行器饱和; 而使用基于预瞄距离的模型预测跟踪控制器能够使车辆的横向位置偏差保持在±0.04 m, 航向角偏差保持在±1.8°范围内, 相较于改进前的控制器, 其横向位置偏差减少了80.9%, 航向角偏差减少了59.1%, 证明改进后的控制器具有更好的横向稳定性和精确性

一、依据现在和过去的信息对未来提出预测，自然希望预测是最优预测。 二、最优的准则是什么？ 三、一个好的预测是预测的误差越小越好

第一节会计预测 一、会计预测体系 会计预测体系是由会计预测目标、会计预 测主体、会计预测对象和会计预测方法所 组成的一个有机体系

作为炼钢厂的关键设备，风机担负着转炉除尘和煤气回收的重要任务，实现风机剩余使用寿命的准确预测具有重要的实际意义.通过对邯郸某炼钢厂风机振动数据的分析，建立了基于Wiener过程的状态退化模型，在首达时间的意义下，推导出风机剩余使用寿命的概率密度函数的解析表达式，提出了一种基于极大似然估计的参数实时估计方法，从而实现风机剩余使用寿命的在线实时预测.实验结果表明，相对于文献中的方法，本文所提出的预测方法可以得到更高的预测精度和较低的预测不确定性

根据现场位移监测提出1种工程预测方法。利用现场测量的围岩或支护的位移对未来位移发展趋势作出定量预测。在预测位移的基础上,应用数值方法可以预测支护围岩压力、应力及安全度随时间发展的趋势。这种预测方法可用于岩石工程安全监控、支护设计、施工效果评价及预测

将灰色理论-神经网络方法应用于煤与瓦斯突出预测中,利用灰色系统理论的灰色关联法确定了控制矿井煤与瓦斯突出的主控因素,并对煤与瓦斯突出主控因素进行筛选.建立了煤与瓦斯突出危险性预测人工神经网络的数学模型和系统结构.在平顶山八矿突出区进行了煤与瓦斯突出危险性预测应用,预测效果表明:利用灰色系统理论-神经网络方法对预测矿井煤与瓦斯突出是可行的

为了提高瓦斯涌出预测的准确性,采用BP型神经网络,利用BP型神经网络自学习、自组织和自适应等特性,在MATLAB环境下构建瓦斯动态预测模型.通过对唐山矿瓦斯信号实时监测数据的分析,对瓦斯动态预测模型进行训练和测试.结果表明,该模型的预测速度快、精度高,可以实现对工作面瓦斯涌出的动态预测,并能综合判断工作面所处地点的安全状况以及前方的潜在的危险性

以国内某钢厂一30 t LF精炼炉为研究对象,通过建立由传热机理模型和黑箱模型相结合的灰箱模型对LF精炼终点温度进行了预测.首先根据能量守恒定律建立了传热机理模型.针对包衬耐材的蓄热以及合金的热效应难以精确计算的问题,采用偏最小二乘黑箱模型对这一部分温度进行了处理,最后将两种模型相结合综合预测了LF钢包精炼的终点温度.结果表明,偏最小二乘法在预测包衬的耐材蓄热和合金热方面的温度误差在±5℃以内的命中率达到97%以上,总的灰箱模型预测LF精炼终点温度误差在±5、±8、±10℃以内的命中率分别达到88%、96%和99%,模型具有较高的预测精度.研究可为该钢厂的LF精炼工艺提供指导

基于率相关晶体塑性本构模型,分别将Taylor模型和有限单元模型两种多晶模型嵌入大型有限元程序ABAQUS,实现了晶体塑性学有限元模拟.直接将电子背散射衍射(EBSD)获取的晶粒初始取向输入晶体塑性有限元模型,预测了两种不同应变情况下面心1050纯铝轧制织构的演化.模拟结果与EBSD实验测得的织构演化结果有较好的一致性,随着变形程度的增加,预测织构与实测织构变得更加锋锐.经过比较,Taylor型模型预测出了{4411}〈11118〉的Dillamore取向,而有限单元模型预测出了铜型织构取向,比Taylor模型预测结果更接近实验验证结果.两种模型并不能预测出{011}〈211〉黄铜取向、{123}〈523〉S取向、{011}〈100〉Goss取向及其他理想取向