预测理论与方法

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变形监测作业 第7章-开采沉陷预测理论和方法 图文

变形监测作业 第7章-开采沉陷预测理论和方法 图文

(b)颗粒移动概率模型
图5-1随机介质的颗粒介质的理论模型
如果在a1格处(中心坐标为x=z=0)放出单位体积的小 球,则z水平的概率分布曲线P(x,z)趋近于一条正态分布概 率密度曲线。
P(x, z)
1
x2
.e 4 AZ
4 AZ
令: rz 4AZ
P(x, z)
1
e
x2 rz2
rZ
Z水平单元开采下沉盆地的表达式
x2 r2
(二)移动变形最大值及参数
主要影响半径
拐点平移距
Baidu Nhomakorabea
z x
W(x) H
o
m
BC
W0
S0
移动和变形曲线的偏移
(三) 移动和变形分布函数值表
例题
半无限开采 采深31m,采厚1.45m 概率积分参数:q=0.76,tanβ=2.2,S=4m,b=0.36 预计地表移动最大值和距边界内外10m处(A、B) , 两点的移动变形。
预计手段 预计时采用的函数
分类
①基于实测资料的经验方法 ②影响函数法 ③理论模拟法 ①解析法—(过时) ②图解法—(过时) ③计算机软件 ①剖面函数法 ②影响函数法
7.2 概率积分法
概率积分法基本原理 半无限开采时地表移动盆地走向主断面沉陷预计 有限开采时地表移动盆地主断面沉陷预计 地表移动盆地内任意点的移动与变形的预计

统计学预测方法

统计学预测方法

统计学预测方法

统计学预测方法是指利用统计学理论和方法对未来事件或现象进行预测的一种技术手段。在现实生活中,我们经常需要对未来进行预测,比如股票市场的走势、天气情况、销售额等等。统计学预测方法就是为了解决这些问题而产生的。

统计学预测方法的应用非常广泛,它可以用于经济预测、人口预测、气候预测等各个领域。在经济学中,统计学预测方法可以帮助我们预测未来的通货膨胀率、失业率、国内生产总值等重要经济指标,为政府决策和企业经营提供重要参考。在气象学中,统计学预测方法可以帮助我们预测未来的天气情况,为人们的生产生活提供便利。在人口学中,统计学预测方法可以帮助我们预测未来的人口增长趋势,为政府制定人口政策提供依据。

统计学预测方法主要包括时间序列分析、回归分析、时间序列回归分析等。时间序列分析是指对一系列按时间顺序排列的数据进行分析和预测的方法,它可以帮助我们发现数据的规律和趋势。回归分析是指通过对自变量和因变量之间的关系进行建模,来进行预测的方法,它可以帮助我们找出变量之间的因果关系。时间序列回归分析则是将时间序列分析和回归分析相结合,来进行更加准确的预测。

在进行统计学预测方法的应用时,我们需要注意一些问题。首先,我们需要选择合适的模型来进行预测,不同的问题需要选择不同的模型。其次,我们需要收集足够的数据来进行分析,数据的质量和数量对预测结果有着重要的影响。最后,我们需要对预测结果进行评估,看其是否符合实际情况,如果不符合,则需要对模型进行修正。

总之,统计学预测方法是一种非常重要的技术手段,它可以帮助我们对未来进行预测,为决策提供依据。在实际应用中,我们需要根据具体的问题选择合适的方法,并且要注意数据的质量和数量,对预测结果进行评估,以确保预测的准确性和可靠性。希望通过本文的介绍,可以对统计学预测方法有一个更加深入的了解。

数据分析中常用的预测与预测方法

数据分析中常用的预测与预测方法

数据分析中常用的预测与预测方法

数据分析在现代社会中扮演着重要的角色,它可以帮助企业和个人做出更明智

的决策。其中,预测与预测方法是数据分析中常用的工具之一。本文将探讨数据分析中常用的预测与预测方法,以及它们的应用。

首先,我们来了解一下预测与预测方法的基本概念。预测是指根据已有的数据

和经验,对未来事件或结果进行推测和估计的过程。而预测方法则是指用来进行预测的具体技术和模型。常见的预测方法包括时间序列分析、回归分析、机器学习等。

时间序列分析是一种常用的预测方法,它基于时间序列数据,通过分析时间序

列的趋势、周期和季节性等特征,来预测未来的值。时间序列分析可以用来预测销售量、股票价格、气温等与时间相关的变量。其中,常用的时间序列分析方法包括移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型等。

移动平均法是一种简单而有效的时间序列预测方法。它通过计算一定时间段内

的观测值的平均值,来预测未来的值。移动平均法适用于平稳的时间序列数据,可以用来预测季节性变化不明显的数据。指数平滑法则是一种适用于非平稳时间序列数据的预测方法,它通过对观测值进行加权平均,来预测未来的值。ARIMA模型

则是一种更复杂的时间序列预测方法,它结合了自回归、滑动平均和差分运算等技术,适用于各种类型的时间序列数据。

回归分析是另一种常用的预测方法,它通过建立变量之间的数学关系,来预测

一个变量的值。回归分析可以用来预测销售额、用户满意度等与多个变量相关的结果。在回归分析中,常用的模型包括线性回归模型、多项式回归模型和逻辑回归模型等。

线性回归模型是回归分析中最简单的模型之一,它假设自变量与因变量之间存

公路网规模预测的方法研究

公路网规模预测的方法研究

路网的非直线系数为 1.5,考虑未来路网新增公路里程大部 分位于山区,因此未来年非直线系数不考虑调整。至 2013
间和今后一段时间的平均增长率 (%);Es—弹性系数;q',q— 分别为类比变量在过去一段时间和今后一段时间的平均增长
年底公路总里程为 7587 公里,计算得连通度为 1.78。根据 现有公路的分析,综合考虑经济发展水平、交通需求等各种
树状 C=1.00 方格网状 C=2.00 方格网 + 对角线状
计值代入弹性系数公式测算出公路里程增长率,建立数学 C=2.00 三角网状 C=2.00
模型为:
图 1 路网布局形式
云浮市共有村委会 848 个,社区居委会 118 个,共有节
公路里程 增长率
公路里程 ( 公里 )
2020 年公路网总里程进行预测,最终通过综合模型预测法确
2015
12%
0.20
2.4%
7956
定预测推荐值。 关键词:公路网 规模 预测 研究 DOI:10.3969/j.issn.1674-537X.2015.07.019
2020
15%
0.18
2.7%
9089
一、预测方法 (一)弹性系数法 弹性系数法是进行公路网规模预测工作的一个有效手 段,这种方法定量描述一个变量的相对变化引起另一个变量 的相对变化。以公路网总里程的增长率与 GDP 的增长率之 比作为公路网总里程对 GDP 的弹性系数,计算公式为:

重大工程地质灾害的预测理论及数值分析方法研究道

重大工程地质灾害的预测理论及数值分析方法研究道

项目名称:重大工程地质灾害的预测理论及数值分析方法研究首席科学家:李世海中国科学院力学研究所起止年限:2010 年 1 月-2014 年8 月依托部门:中国科学院一、研究内容一关键的科学问题长期的研究和实践表明,工程地质灾害预测需要判断和掌握地质体的当前状态,揭示地质灾害的成灾机理和过程,建立地质体破坏的准则,定量地描述地质体的破坏规律和灾害发生的规模。因此,工程地质灾害预测需要从大量的具体案例中提炼出共性问题,集中解决三个关键科学问题:1 复杂地质体破坏状态识别方法,(2)地质体渐进破坏演化规律与预测理论,(3)工程地质灾害成灾过程的跨尺度计算方法。在解决上述关键问题的基础上,就可以为各种不同类型的工程地质灾害预测的科学化、规范化提供理论依据。1、复杂地质体破坏状态识别方法复杂地质体的力学行为具有很强的随机性和不确定性,地质监测或勘察通常只能获得地质体状态的局部信息,不能为地质灾害预测提供足够的数据。通过对地质体演化过程中状态参数的连续监测和数值在线的分析,可以不断积累监测信息,间接获得更多的地质体内部破坏状态信息,提高地质灾害预测的准确性。因此,将复杂地质体破坏状态识别方法研究作为关键的科学问题,基于地质体监测和勘察数据,建立实时监测信息与地质体内部破坏状态之间的联系,依托高性能数值计算平台发展数值在线分析方法,不断跟踪地质灾害体的变化,逐步实现由局部推演全局、由现在预测未来,达到工程地质灾害预测的目的。2、地质体渐进破坏演化规律与预测理论地质灾害体在多种诱发因素作用下,通常经历局部再破坏、贯穿性破坏、碎裂性破坏和运动性破坏几个阶段。研究地质体的破坏由一个阶段演化为另一个阶段的过程对地质灾害预测至关重要。因此,本项目将地质体渐进破坏演化规律与预测理论作为关键的科学问题,将预测地质灾害成灾阶段转化为对地质体破坏状态的判断,建立地质体内部破裂与灾害前兆信息之间的联系,研究地质体各破坏阶段的破坏机理和判断准则,通过往复地比对现场数据和数值模拟结果,建立可测物理量和内部状态之间的联系,发展地质灾害的预测理论。3、工程地质灾害成灾过程的跨尺度计算方法地质灾害的演化是一个跨尺度的力学行为,用理论分析和室内实验的方法难以定量地描述复杂结构地质体跨尺度的运动规律,这就需要建立地质体成灾全过程的力学模型,定量地描述地质灾害体由连续到非连续的转化过程,揭示孔隙-裂隙介质中流体与地质体破裂的相互作用机理,研究散体流动规律,预测地质灾害成灾规模和范围。因此,将研究工程地质灾害跨尺度动态数值分析方法作为关键科学问题,研究地质体跨尺度破坏发展过程,发展工程地质灾害预测中的高效数值求解方法,实现跨尺度的数值模拟,进而开发出能够解决实际工程问题的集成软件系统。二主要研究内容围绕着本项目的研究目标,在凝炼不同地质灾害共性科学问题的基础上,建立复杂地质体非连续、非均匀、流固耦合的跨尺度力学模型;针对地质灾害发生的不同阶段,捕捉地质灾害孕育、成形、演化、发生、发展过程中的宏观现象,提出相应的判断准则,发展定量描述地质体破坏形式及破坏程度的方法;基于可测宏观物理量和数值模拟,建立宏观现象与地质体内部破坏之间的联系;在不断解决具体工程问题的基础上,提出工程地质灾害预测的理论,发展高效率的计算方法和数值在线分析技术,开发出实用、专业的工程地质灾害预测的集成软件系统。具体研究内容如下:1、通过地质调查、观测数据和工程灾变实例,构建不同尺度的工程地质体结构模型,识别和确定地质结构体力学参数,获取地质体当前状态的基本信息根据地质调查、观测数据和工程灾变实例,分析地质构

电力负荷预测的理论和方法

电力负荷预测的理论和方法

广东科技2012.10.第19期

(下转第116页)

浅谈电力负荷预测的理论和方法

方红梅

(重庆市黔江区供电有限责任公司)

引言

电力系统负荷预测是电力系统发电计划的重要组成部分,也是电力系统经济运行的基础。在当前电力发展迅速和供应紧张的情况下,合理地进行电力系统规划和运行极其重要。电力系统负荷预测是实现电力系统安全、经济运行的基础,对一个电力系统而言,提高电网运行的安全性和经济性,改善电能质量,都依赖于准确的负荷预测。因此,负荷预测的关键是提高准确度。此外,从发展来看,负荷预测也是我国实现电力市场的必备条件,具有重要的理论意义和实用价值。

1电力负荷的构成与特点

电力系统负荷一般可以分为城市民用负荷、商业负荷、农

村负荷、

工业负荷以及其他负荷等,不同类型的负荷具有不同的特点和规律。城市民用负荷主要是城市居民的家用电器,它具有年年增长的趋势,以及明显的季节性波动特点,而且民用负荷的特点还与居民的日常生活和工作的规律紧密相关。

商业负荷,主要是指商业部门的照明、空调、动力等用电负荷,覆盖面积大,且用电增长平稳,商业负荷同样具有季节性波动的特性。虽然商业负荷在电力负荷中所占比重不及工业负荷和民用负荷,但商业负荷中的照明类负荷占用电力系统高峰时段。此外,商业部门由于商业行为在节假日会增加营业时间,从而成为节假日中影响电力负荷的重要因素之一。

工业负荷是指用于工业生产的用电,一般工业负荷的比重在用电构成中居于首位,它不仅取决于工业用户的工作方式

(包括设备利用情况、

企业的工作班制等),而且与各行业的行业特点、季节因素都有紧密的联系,一般负荷是比较恒定的。

预测分析方法

预测分析方法

预测分析方法

预测分析方法是一种通过收集数据、应用统计学和数学模型来预测未来事件或结果的技术。它在商业、金融、科学研究等领域都有着广泛的应用。在本文中,我们将探讨几种常见的预测分析方法,并分析它们的优缺点以及适用场景。

首先,最常见的预测分析方法之一是时间序列分析。时间序列分析是通过观察一系列按时间顺序排列的数据点来预测未来的数值。它可以帮助我们发现数据中的趋势、周期性和季节性变化,并据此做出预测。时间序列分析的优点在于它能够较为准确地预测未来的数值,但缺点是它对数据的要求比较严格,需要有足够长的时间序列数据才能进行分析。

其次,机器学习算法也是一种常用的预测分析方法。机器学习算法可以通过训练模型来预测未来的结果。它可以处理大量的数据,并发现数据中的复杂模式和规律,从而进行准确的预测。机器学习算法的优点在于它可以处理非常复杂的数据,并且可以不断优化模型以提高预测准确度,但缺点是它需要大量的计算资源和数据量来训练模型。

另外,专家判断法也是一种常见的预测分析方法。专家判断法是通过专家的经验和知识来做出预测。专家可以根据自己的经验和对行业的了解来做出预测,这种方法在某些情况下可以取得比较准确的结果。专家判断法的优点在于它可以快速做出预测,并且可以结合专家的经验和知识来进行分析,但缺点是它容易受到主观因素的影响,预测结果可能不够客观。

综上所述,预测分析方法有很多种,每种方法都有其优缺点和适用场景。在实际应用中,我们可以根据数据的特点和预测的需求来选择合适的方法进行分析。同时,我们也可以结合多种方法来进行预测,以提高预测的准确度和可靠性。希望本文能够帮助读者更好地理解预测分析方法,并在实际应用中取得更好的效果。

理论与方法的关系

理论与方法的关系

理论与方法的关系

理论与方法是密切相关的概念,它们相互依存、相互影响。

理论是对一系列现象或事物之间关系的解释或解析。它是通过系统性的思考、论证和实证研究得出的一套思想、观点或原理,用以解释和指导实践。理论可以提供研究对象的描述、解释和预测,能够帮助我们深入理解现象的本质和规律。

方法是为了解决某个问题或达到某个目标而采取的一系列步骤、程序和技术。它是从实践中总结出来的一套操作、实施的方法论或规范。方法可以指导研究的实施过程,帮助研究者获得可靠的数据和结论。

理论和方法之间存在着相互的依赖关系:理论为方法提供了指导和依据,方法为理论提供了实践和验证。理论为方法的选择和实施提供了基础和路线图,使得研究者能够更加有效地进行研究。而方法的实践则可以验证和检验理论的正确性和适用性,从而不断完善和发展理论。

同时,理论和方法也存在相互的影响关系。研究方法的设计和改进可以受到理论的启发和影响,从而使得方法更加科学、合理。而理论的发展也可以受到方法的限制和挑战,推动理论的修正和创新。因此,理论和方法的发展是相互促进、协同作用的关系。

预测分析方法

预测分析方法

预测分析方法

预测是根据研究对象发展变化的实际数据和历史资料,运用现代的科学理论和方法,以及各种经验、判断和知识,对事物在未来一定时期内可能变化情况进行推测、估计和分析。预测分析的实质就是充分分析、理解事物发展变化的规律,根据事物的过去和现在估计未来,根据已知预测未知,从而减少对未来事物认识的不确定性,以指导我们的决策行动,减少决策的盲目性。

一、预测方法的分类

预测和决策可以根据经验和直觉作出。但是现代社会的发展使得系统结构日益复杂,变化过程中存在着极大的不确定性和随机性,这就使得我们在系统的组织、管理中凭经验、直觉作出决策并获得成功的可能性大大减小。为了在错综复杂、急剧变化的环境中减少决策失误、改善管理调控,预测的理论和方法随着实践的变化有了迅速的发展,形成了一套科学的预测方法。

由于预测对象、时间、范围、性质等的不同,可以有不同的预测方法分类,根据方法本身的性质特点,我们可以将公共管理中的常用预测方法分为3大类。

第一类称为定性预测方法。这种方法主要根据人们对系统过去和现在的经验、判断和直觉作出预测。

第二类称为时间序列分析预测方法。这类方法主要是根据系统对象随时间变化的历史资料(如统计数据、实验数据和变化趋势等),只考虑系统变量随时间的发展变化规律,对其未来作出预测。

第三类称为因果关系预测方法。系统变量之间存在着某种前因后果关系,找出影响某种结果的一个或者几个因素,建立起它们之间的数学模型,然后根据自变量的变化预测结果变量的变化。因果关系模型的因变量和自变量在时间上是同步的,即因变量的预测值要由并进的自变量的值来旁推。

《市场调查与预测:理论、技术与实务》教学大纲

《市场调查与预测:理论、技术与实务》教学大纲

《市场调查与预测》课程教学大纲

英文名称:Market research and forcast

课程编号:

课程类别:专业基础课

适用专业:工商管理、人力资源管理、市场营销、电子商务、财会等专业

学分:2.5(一般设定为2-4学分,可根据具体情况适当调整)

学时:48 其中理论学时32 ,实验学时16

先修课程:《管理学原理》、《统计学》和《市场营销学》等

后续课程:《企业投资决策》、《企业风险管理》、《战略管理》、《创新管理》和《创业学》

一、课程简介

《市场调查与预测》为工商管理类专业的一门重要专业课程,对学生专业思维和行动能力培养、价值塑造和职业素养养成起主要支撑或明显促进作用。本课程较系统地介绍了现代市场调研和数据分析的基本知识,采用理论联系实际的教学形式,要求学生在学好有关市场调研和数据分析理论的同时要掌握具体的操作方法。通过本课程学习,使学生能比较全面系统地了解市场调研的工作流程,掌握市场调查和数据分析的基本理论与方法,培养学生较好的开展市场调查和数据分析、并解决企业相关市场问题的能力,以适应新时代我国企业对市场调研及其相关数据分析的需要。

二、教学目标

(一)总体目标

在唯物主义世界观的指导下,培养学生立足科学市场调研活动获得准确客观数据、并对市场现象和问题进行科学描述、分析和判断的意识和能力,即相信科学调查分析、遵循实事求是原则。通过系统讲授市场调查方案设计、抽样调查理论和方法、问卷设计与问卷调查法、其他资料收集法、调查报告的撰写技巧、及调查数据资料的分析方法和技巧等基本内容,培养工商管理类本科生分析问题和解决问题的能力;并为学好其他专业课程打下良好基础,提高学生科学研究和实际工作能力,以适应数字经济时代对工商管理专业大学生提出的市场调研和数据分析能力的要求。

预测理论与方法讲义

预测理论与方法讲义

预测理论与方法讲义

一、预测的概念与基本原理

1. 预测的定义:预测是指通过分析过去的数据和现有的信息,推测未来可能发生的事情或

结果。

2. 预测的基本原理:预测基于一定的规律和模型,根据已有的数据和信息进行推演,从而

得出未来的可能情况。

二、预测的类型

1. 定性预测:基于主观判断和经验,对未来进行推测,如市场心理预测、政治形势预测等。

2. 定量预测:基于数据和科学模型,对未来进行量化分析和计算,如经济增长预测、气象

预报等。

三、预测的方法与技术

1. 统计分析法:通过对历史数据进行统计分析,建立数学模型,例如回归分析、时间序列

分析等。

2. 专家咨询法:依靠专业领域的专家,结合经验和知识进行预测,例如市场调研、专家访

谈等。

3. 反馈循环法:根据过去的预测结果和实际情况进行反馈,不断修正和调整模型,例如神

经网络算法、遗传算法等。

4. 大数据分析法:利用大数据技术和算法,挖掘出潜在的规律和趋势,例如数据挖掘、机

器学习等。

四、预测的误差与风险

1. 预测误差:由于预测是基于已有数据和信息进行推测,所以难免存在误差,误差的大小

与数据的质量、模型的准确性等相关。

2. 预测风险:预测的结果可能被外部因素和未知变量所影响,从而使预测结果产生偏差,

因此预测过程中需要对风险进行评估和管理。

五、预测的应用领域

1. 经济领域:包括金融市场预测、经济增长预测、商品价格预测等。

2. 社会领域:包括人口增长预测、犯罪率预测、疾病流行预测等。

3. 自然科学领域:包括气象预测、地震预测、生态环境预测等。

4. 工业领域:包括产能需求预测、流程优化预测、质量控制预测等。

《市场调查与预测》课程标准

《市场调查与预测》课程标准

•课程概述与目标•市场调查基本原理•市场预测方法与技术•消费者行为分析与应用

•竞争环境分析与策略制定•产品定位与品牌管理策略•渠道拓展与终端管理优化•总结回顾与未来展望

目录

课程背景与意义

适应市场需求

01

理论与实践结合

02

培养创新意识

03

知识目标

能力目标

素质目标

03

02

01

教学目标与要求

课程内容与结构

市场数据分析与处理

市场调查方法与技术

术,包括问卷设计、抽样技术、市场调查基本原理

市场预测理论与方法

阐述市场预测的基本原理和方法,

包括定性预测和定量预测两大类。

课程实践与案例分析

市场调查定义及作用

定义

作用

市场调查类型与方法类型

方法

市场调查可采用多种方法,如问卷调查、

访谈调查、观察调查、实验调查等,各

种方法有其适用范围和优缺点,需根据

具体情况选择。

数据收集数据处理数据分析

结果呈现

数据收集与处理流程

德尔菲法

专家意见法采用匿名方式,征求专家意见,经

过反复征询、归纳、修改,最后汇

总成专家基本一致的看法,作为预

测的结果。

类推预测法

时间序列分析回归分析

灰色预测

简单平均法加权平均法最优组合法

消费者心理及行为特征

消费者需求与动机

探讨消费者的基本需求、购买动机及

其影响因素,为市场细分和产品定位

提供依据。

消费者感知与认知

分析消费者对产品或服务的感知、认

知过程及其影响因素,帮助企业更好

地传递产品信息。

消费者态度与情感

研究消费者对品牌、产品或服务的态度、情感及其形成过程,为品牌建设和营销策略提供指导。

分析消费者如何识别需求或问题,以及这些问题如何转化为购买动机。

问题识别

研究消费者在购买后对产品或服务的评价、使用和处置等行为,为企业改购后行为

预测分析方法

预测分析方法

预测分析方法

预测分析方法是指利用数据、模型和分析技术来预测未来事件

或结果的方法。在现代社会,预测分析方法被广泛应用于各个领域,如金融、市场营销、医疗保健、政府管理等。它可以帮助人们做出

更明智的决策,提高效率,降低风险,创造更大的价值。

在进行预测分析之前,首先需要收集和整理相关的数据。这些

数据可以是历史数据,也可以是实时数据。历史数据可以用来建立

模型,实时数据可以用来验证模型的准确性。数据的质量对预测分

析的结果有着至关重要的影响,因此在收集和整理数据的过程中,

需要注意数据的完整性、准确性和一致性。

在选择预测分析方法时,需要根据具体的问题和数据特点来进

行选择。常见的预测分析方法包括时间序列分析、回归分析、机器

学习、数据挖掘等。不同的方法有着不同的适用范围和特点,需要

根据具体情况来进行选择。

时间序列分析是一种常用的预测分析方法,它适用于分析一段

时间内的数据变化规律。通过对时间序列数据进行建模和预测,可

以帮助人们预测未来的趋势和变化。回归分析是一种统计方法,它

可以用来分析自变量和因变量之间的关系,并进行预测。机器学习和数据挖掘是一种基于数据的预测分析方法,它可以通过对大量数据的学习和挖掘,发现数据中的规律和模式,从而进行预测。

在进行预测分析时,需要注意模型的选择和建立。一个好的模型应该能够准确地反映数据之间的关系,并且具有较高的预测准确性。在建立模型的过程中,需要进行数据的预处理、特征选择、模型的训练和评估等步骤,以确保模型的有效性和可靠性。

除了选择合适的预测分析方法和建立有效的模型之外,还需要注意数据的可视化和解释。通过数据的可视化,可以直观地展现数据的规律和趋势,帮助人们更好地理解数据。同时,需要对预测结果进行解释和分析,以便人们能够理解预测结果的意义和影响。

统计预测方法及预测模型

统计预测方法及预测模型

精选ppt课件
22
中南大学
A 拟合直线方程法
统计预测
1200 1000
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1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005
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• 概念:离差与离差平方
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y6
10
e
8
yˆ 6
6
e
4
2
0
1
2
3
4
5
6
统计预测
离 差 : et yt yˆt
n
n
离差和:et (yt yˆt)
t1
t1
n
n
离 差 平 方 和ei2 (yt yˆt)2
t1
年份
1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003
利润额yt 200 300 350 400 500 630 700 750 850 950 1020

煤矿开采沉陷预计理论与方法研究评述

煤矿开采沉陷预计理论与方法研究评述

结果与讨论:经过对文献的综述和分析,可以得出以下结论:
1、煤矿开采沉陷预计理论与方法的研究在理论和实践方面均取得了一定的 成果。不同的预计方法在不同条件下的适用性不同,经验预计方法适用于条件简 单、数据充足的情况,而物理模拟方法适用于条件复杂、需要高精度预测的情况。
2、现有的沉陷预计模型仍存在一定的局限性和不足之处。例如,经验预计 方法缺乏对采煤机-围岩-地表系统本质特征的考虑,精度有待提高;物理模拟方 法计算复杂,对于大规模矿区的预测效率较低。此外,现有模型主要沉陷深度和 范围等指标,对于沉陷对生态环境的影响评估尚不完善。
2、生态失衡
煤矿开采沉陷会对周边生态造成严重的影响,导致植被破坏、水资源污染等 问题。通过采取新的控制途径,可以在一定程度上保护矿区生态环境,降低生态 失衡的风险。
六、结论和建议
煤矿开采沉陷有效控制的新途径为矿业领域提供了一种新的解决方案。通过 采用充填开采和条形煤回采等技术手段,结合完善的管理制度和加强监测等措施, 不仅可以提高煤炭资源的利用率、降低企业成本,还能有效保护矿区环境,减少 对周边社区的影响。
3、未来的研究方向应包括以下几个方面:一是改进沉陷预计模型,提高预 测精度;二是完善土地复垦方案,加强对受损土地的修复治理;三是加强矿区生 态环境保护,评估沉陷对生态环境的影响,提出相应的保护措施。
参考内容
基本内容
随着煤炭开采的深入,开采沉陷问题日益突出。为了更好地监测和控制开采 沉陷,自动化监测系统的研究成为了重要的研究方向。本次演示旨在探讨煤矿开 采沉陷自动化监测系统的研究现状、应用和未来发展方向。

预测分析方法

预测分析方法

变动趋势值bt
+6 +12 +14 +12
趋势值3期移动平均值bt
10.67 12.67
基期的序数值=9-(5+3-2)/2=6 基期与预测期的时间间隔=(5+3)/2=4
10月份的销售量预测值=596+12.67*4=646.68
第十一页,课件共有34页
(4)、加权平均法
加权平均法是对过去各期的销售量按近大远小的原则确
本质上讲,平滑指数法也是一种特殊的加权平均法。
销售量预测数 (Qt)=平滑指数×前期实际销售量+
(1-平滑指数)×前期预测 销售量
=α · Qt-1+ (1- α ) · Qt-1
平滑指数α的取值范围一般在0.3~0.7之间。
例题后继
第十四页,课件共有34页
平滑指数法例题
例 已知:某公司1999年1—9月份产品的销售量资料如下: 资料
(1)按销售利润率计算 目标利润基数=预定的销售利润率*预计产品销售额
(2)按产值利润率计算
目标利润基数=预定的产值利润率*预计总产值
(3)按资金利润率计算
目标利润基数=预定的资金利润率*预计资金平均占用额
例题后继
第二十页,课件共有34页
目标利润预测分析例题
已知:某企业只经营一种产品,单价10元,单位变动成本6元, 固定成本总额12000元,1998年实现销售10000件,利润28000元。 企业按同行业先进的资金利润率预测1999年企业的目标利润基数,已 知资金利润率为20%,预计企业资金占用额为170000元。
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回归直线方程
yi a b xi
yi
——理论估计值;
a

b
——回归直线参数,
即为经验公式参数;
Lxx ——x的离差平方和,Lxx
_
(xi x)2
xi 2
1 n
(
xi )2
Lyy——y的离差平方和,
Lyy
( yi
_
y)2
yi2
1 n
(
yi )2
Lxy ——x、y的离差平方和 ,
yˆi 18.352 0.047 xi
yˆ2010 18.352 0.047 x2010 159 .352 160 (辆)
三、相关性检验
(一)估计量的统计性质
1、a 、b 的统计性质

a
、b
的均值
a
、b
分别是a、b的无偏估计量,估计量的
期望值等于总体参数。

a
、b
的方差
b
~N(b,
) 2 _
一、一元线性相关回归方程
(二)一元线性回归的重要假设 1、yi和xi的关系是线性的。 2、xi是可测定,可控制的,是确定的值。 3、(1)E (ei)=0 ,E (ei2)= 2 。 (2)E (ei ej)=0 (i≠j)。 4、yi为随机变量,且ei和xi互不相关。 上述四点归结为,E (ei)=0,误差总体e1e2…ei
是相互独立的,且服从同一正态分布(0, 2 )。
二、确定回归参数a、b的方法
用最小二乘法求a、b的估计值
yi n a b xi
xi yi a
xi b
xi 2
_
_
a y b x
b
xi
yi
1 n
xi
yi
xi 2
1 n
(
xi )2
_
其中:x
1 n
xi
_
y
1
n
yi
二、确定回归参数a、b的方法
一、因果分析预测和结构关系预测 二、有关回归分析预测的几个名词 三、变量间的关系 四、回归方程
一、因果分析预测和结构关系预测
因果分析预测——前因后果关系——单方 程模型分析——计量经济模型分析
结构关系预测——互为因果关系——多方 程模型分析——宏观计量经济模型预测分析
二、有关回归分析预测的几个名词
预测理论与方法
电子教案
北京交通大学 郎茂祥
第四章 因果分析预测法
第一节 第二节 第三节 第四节 第五节 第六节 第七节 第八节
回归分析预测法概述 一元线性回归分析预测法 多元线性回归分析预测法 自回归预测法 非线性回归分析预测法 弹性系数预测法 计量经济模型预测法(自学) 投入产出预测法
第一节 回归分析预测法概述
第二节 一元线性回归分析预测法
一、一元线性回归方程 二、确定回归参数a、b的方法 三、相关性检验
一、一元线性回归方程
研究自变量x与因变量y的相关回归。 拟合数学模型从两个方面考虑: ①两变量是否存在相关关系。——质 ②两者之间的经验方式——线性公式。——量
一、一元线性相关回归方程
(一)引例
例一:已知某地区2000-2009年的货物周转量和 汽 车 需 要 量 见 下 表。 预 计 2010 年 的 货 运 周 转 量 为 3000万t·km,预测该年的汽车需要量。
三、变量间的关系
1、函数关系 2、相关关系。因变量和自变量的总体平均数呈 某种函数关系。处理变量间的相关关系的方法就是 回归分析。 回归分析若只涉及到两个变量(一个因变量和 一个自变量),称为一元回归分析。若涉及变量多 于两个(一个因变量和多个自变量),称为多元回 归分析。
四、回归方程
回归方程分为: ①一元回归方程; ②多元回归方程。 ①线性回归方程; ②非线性回归方程。 回归方程的形式: ①代数形式; ②超越形式; ③代数形式和超越形式相混合。
xy 55200 66000 82800 90000 97790 112050 126150 152000 187200 241500 1210690
回归直线方程参数计算实例
Lxx 1202240
Lyy 2662.4
Lxy 56434
bˆ Lxy 0.047 Lxx
aˆ y bˆx 18.352
2005
1ຫໍສະໝຸດ Baidu50
83
1822500
2006
1450
87
2102500
2007
1600
95
2560000
2008
1800
104
3240000
2009
2100
115
4410000

13840
834
20356800
y2 3600 4356 5184 5625 5929 6889 7569 9025 10816 13225 72218
Lxy
_
_
(xi x)(yi y)
xi
yi
1 n
(
xi )(
yi )
b
Lxy
Lxx
回归直线方程计算表
年份xyiii2yi
x
y
x2
2000
920
60
846400
2001
1000
66
1000000
2002
1150
72
1322500
2003
1200
75
1440000
2004
1270
77
1612900
(xi x)2
a
2
~N(a,
2(1 x
)
n
_
(xi x)2

三、相关性检验

b
的统计性质
b的均值是
b

b
的波动大小不仅与V(ei)=
2 有关,而
且取决于观测数据中自变量x的波动程度。

a
的统计性质
a的均值是
a
;V(
a
)不仅与σ和x的波动有关,而且与
1、回归关系——进行因果分析时,用统计方法在大量 试验和观察中,获得的在随机性中内涵的统计规律性。
2、相关分析——指回归关系的分析过程,以判别现象 之间是否存在相关关系及相关的密切程度。
3、回归分析——指在相关分析的前提下,有关回归关 系的计算和理论。
4、相关回归分析——相关分析和回归分析的统称。 5、相关回归预测法——利用相关分析和回归分析的方 法进行预测。
年份 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09
货物周 转量
汽车需 要量
920 100 115 120 127 135 145 160 180 210 000000000
60 66 72 75 77 83 87 95 104 115
一、一元线性相关回归方程
对汽车需求量的预测方法有以下几种:
①按时间序列方法求解(建模)。
②计算平均每辆汽车完成的周转量。
③用线性回归方法预测。
通过画图,描点,可以看出x和y呈一定的线性关系。
用下式表示yi和xi的对应关系
yi=a+bxi+ei
其中
yi
=a+bxi
ei=
yi-
yi
ei——随机项,除Yi和Xi的线性影响之外的其它各因
素对Yi的影响
散点分布与拟合直线图
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