建立预测模型PPT课件
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数学建模讲座--预测模型
年份
1963 1964 1965 1966 1967 1968 1969 1970 1971 1972 1973
时序 （ t） 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
总额 （ yt ） 604.5 638.2 670.3 732.8 770.5 737.3 801.5 858.0 929.2 1023.3 1106.7
k
(一) 直线趋势外推法
适用条件：时间序列数据（观察值）呈直线 上升或下降的情形。 该预测变量的长期趋势可以用关于时间 的直线描述，通过该直线趋势的向外延伸 （外推），估计其预测值。 两种处理方式：拟合直线方程与加权拟合直线 方程
例 3.1 某家用电器厂 1993～2003 年利润额数据资料如表 3.1 所示。试预测 2004、2005年该企业的利润。
二 、趋势外推法经常选用的数学模型
根据预测变量变动趋势是否为线性，又分为线性趋势外推法 和曲线趋势外推法。
ˆt b0 b （一）线性模型y 1t （二）曲线模型 1.多项式曲线模型 2.简单指数曲线模型 3.修正指数曲线模型 4.生长曲线模型 （龚珀资曲线模型）
2
ˆt b0 b1t b2t bk t y 多项式模型一般形式：
预测模型简介
数学模型按功能大致分三种： 评价、优化、预测 最近几年，在大学生数学建模竞赛常常出 现预测模型或是与预测有关的题目：
1.疾病的传播； 2.雨量的预报； 3.人口的预测。
统计预测的概念和作用
（一）统计预测的概念
概念: 预测就是根据过去和现在估计未来，预测未来。 统计预测属于预测方法研究范畴，即如何利用科学的统计 方法对事物的未来发展进行定量推测.
趋势曲线模型预测法幻灯片PPT
区别为：
（１）预测模型的参数计算方法不同。
（２）线性预测模型中的时间变量取值不同。
（３）模型适应市场的灵活性不同。
（４）随时间推进，建模型参数的简便性不同。
直线趋势延伸模型较适合趋势发展平衡的预测对 象的近期、中期预测；平滑技术建立的线性模型 更适合趋势发展中有波动的预测目标的短期、近 期预测。
1984 2 474 948 4
1985 3 508 1524 9
1986 4 541 2164 16
总和 0 3636 2092 60
yˆ t
264.52 299.39 334.26 369.13 404.00 438.87 473.74 508.61 543.48 3636
yt yˆt (yt yˆt)2
S115(yd2 2yd13yd 4yd15yd2)
1 T15(yn4 2yn3 3yn2 4yn15yn)
这三点的横坐标也应取加权平均值，即：
t1
1(122334455)1 132
15
33
2 n1 2 3n7
t2
d 3
2
3
6
t3
(n2)2n4 33
五项加权平均时，三点的坐标为：
M 1 ( 1 3 ,R ) 1 M , 2 ( 3 n 6 7 ,S )M , 3 ( n 3 4 ,T )
第二节 多项式曲线模型预测法
多项式曲线预测模型的一般形式为：
y ˆ t a b c t 2 t d 3 e t4 t
二次抛物线预测模型为：y ˆt ab tc2t
二次抛物线预测模型的特点是二阶差分为一 常数： 2 y ˆ y ˆt y ˆt 1 2 c
2、用三点法确定待定系数
预测值
（１）预测模型的参数计算方法不同。
（２）线性预测模型中的时间变量取值不同。
（３）模型适应市场的灵活性不同。
（４）随时间推进，建模型参数的简便性不同。
直线趋势延伸模型较适合趋势发展平衡的预测对 象的近期、中期预测；平滑技术建立的线性模型 更适合趋势发展中有波动的预测目标的短期、近 期预测。
1984 2 474 948 4
1985 3 508 1524 9
1986 4 541 2164 16
总和 0 3636 2092 60
yˆ t
264.52 299.39 334.26 369.13 404.00 438.87 473.74 508.61 543.48 3636
yt yˆt (yt yˆt)2
S115(yd2 2yd13yd 4yd15yd2)
1 T15(yn4 2yn3 3yn2 4yn15yn)
这三点的横坐标也应取加权平均值，即：
t1
1(122334455)1 132
15
33
2 n1 2 3n7
t2
d 3
2
3
6
t3
(n2)2n4 33
五项加权平均时，三点的坐标为：
M 1 ( 1 3 ,R ) 1 M , 2 ( 3 n 6 7 ,S )M , 3 ( n 3 4 ,T )
第二节 多项式曲线模型预测法
多项式曲线预测模型的一般形式为：
y ˆ t a b c t 2 t d 3 e t4 t
二次抛物线预测模型为：y ˆt ab tc2t
二次抛物线预测模型的特点是二阶差分为一 常数： 2 y ˆ y ˆt y ˆt 1 2 c
2、用三点法确定待定系数
预测值
需求预测PPT课件
回收调查问卷并 统计调查结果
统计结果的 分析评价
预测结果
进行新一 轮的调查
表格
34
德尔菲法应用案例
某公司研制出一种新兴产品，现在市场 上还没有相似产品出现，因此没有历史 数据可以获得。公司需要对可能的销售 量做出预测，以决定产量。于是该公司 成立专家小组，并聘请业务经理、市场 专家和销售人员等8位专家，预测全年可 能的销售量。8位专家提出个人判断，经 过三次反馈得到结果如下表所示。
量
最低 销售量
最可 能
销售 量
最高 销
售量
最低 销
售量
最可 能
销售 量
最高 销售
量
6 300 500 750 300 500 750 300 600 750
7 250 300 400 250 400 500 400 500 600
8 260 300 500 350 400 600 370 410 610
这种方法常常被人们结合其它预测方法加以利用。
42
主观概率法
是一种以个人经验为主，对专家的意见进行分 析评定而预测的方法。分别征求一些专家的意 见，然后根据个人的经验，对专家的不同意见 的可靠性进行评定（可以用百分比表示，也就 是“主观概率”），然后对专家的意见加以综 合，以使预测值更加切合实际。
43
磷的，您是否同意？ 4-7. 为了减少环境污染，所有洗衣粉都应该是无
磷的，为此洗衣粉的价格将提高20%，您是 否同意？ 当将隐含的假设明确表达出来时，应答者的回答 会有所变化
31
5、预测中应注意的几个问题 （1）判断在预测中的作用 ❖ 选择预测方法 ❖ 辨别信息
❖ 取舍预测结果 （2）预测精度与成本
预测模型
数学建模的预测模型
周期 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 管 理 运 筹 大米销售量（吨） 62 51 72 64 50 48 67 54 63 73 学
11周的大米销售数量。
表1 4
§1 时间序列预测法
•分析： –大米是日常生活必需品，不受季节、周期的影响；
–数据记录的时间单位为周，时间间隔短很少受趋势的长时期 因素的影响。
t 1 t t
F t 1为 第 t+ 1 时 期 的 时 间 序 列 预 测 值 yt Ft 为第t 为第t 时间的时间序列的实际值 时间的时间序列的预测值
（2）
为平滑系数
0
1
求解例1
分析: 为了预测第11周的大米销售量，除了要知道前10周的实际销量 外，还要知道第10周的预测值。而要知道第10周的预测值，必须知道第9
在此用移动平均法预测。
步骤：
1.选定n的取值，取n为3； 2.选取距离第11周最近的3周数据。第8、9、10周的数据分别为54， 63，73； 3.按公式计算，得 第11周销售量预测值为：
54 63 73 3
管 理 运 筹 学
5
6 3.3 3
§1 时间序列预测法
（续例1 ）
4.用同样方法，获得第4—10周各周的预测值。
147.93
158.76 170.78
13
§1 时间序列预测法
三、用时间序列趋势进行预测
假定时间序列趋势为线性。
例2 某种品牌的冰箱最近十年的销售数量,如表5所示：
表5
年（t） 销量（万台）（yt） 年（t） 销量（万台）（yt）
1
2
40.3
44.2
6
7
54.8
64.1
11周的大米销售数量。
表1 4
§1 时间序列预测法
•分析： –大米是日常生活必需品，不受季节、周期的影响；
–数据记录的时间单位为周，时间间隔短很少受趋势的长时期 因素的影响。
t 1 t t
F t 1为 第 t+ 1 时 期 的 时 间 序 列 预 测 值 yt Ft 为第t 为第t 时间的时间序列的实际值 时间的时间序列的预测值
（2）
为平滑系数
0
1
求解例1
分析: 为了预测第11周的大米销售量，除了要知道前10周的实际销量 外，还要知道第10周的预测值。而要知道第10周的预测值，必须知道第9
在此用移动平均法预测。
步骤：
1.选定n的取值，取n为3； 2.选取距离第11周最近的3周数据。第8、9、10周的数据分别为54， 63，73； 3.按公式计算，得 第11周销售量预测值为：
54 63 73 3
管 理 运 筹 学
5
6 3.3 3
§1 时间序列预测法
（续例1 ）
4.用同样方法，获得第4—10周各周的预测值。
147.93
158.76 170.78
13
§1 时间序列预测法
三、用时间序列趋势进行预测
假定时间序列趋势为线性。
例2 某种品牌的冰箱最近十年的销售数量,如表5所示：
表5
年（t） 销量（万台）（yt） 年（t） 销量（万台）（yt）
1
2
40.3
44.2
6
7
54.8
64.1
数学建模+建立统计模型进行预测课件-2024-2025学年高二下学期数学人教A版(2019)
年个人消费支出总额x/万元
1
1.5
2
2.5
3
恩格尔系数y
0.9
0.7
0.5
0.3
0.1
若y与x之间有线性相关关系,某人年个人消费支出总额为2.6万元,据此估
计其恩格尔系数为
.
5
5
=1
i=1
参考数据: ∑ xiyi=4, ∑ 2 =22.5.
^
参考公式:对于一组数据(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),…,(xn,yn),其经验回归直线 =
现年宣传费x(单位:万元)和年销售量y(单位:t)具有线性相关关系,并对数据作了
初步处理,得到下面的一些统计量的值.
x/万元
y/t
2
2.5
4
4
5
4.5
3
3
6
6
(1)根据表中数据建立年销售量y关于年宣传费x的经验回归方程;
(2)已知这种产品的年利润z与x,y的关系为z=y-0.05x2-1.85,根据(1)中的结果回答
5
=
则样本点的中心坐标为
19.65+m
,
5
19.65+m
4,
5
,
19.65+
代入y=1.03x+1.13,得 5 =1.03×4+1.13,
^
解得 m=6.6.故选 B.
答案:B
2.(多选题)下列说法正确的是(
)
附:χ2独立性检验中常用的小概率值和相应的临界值
α
xα
0.1
2.706
0.05
3.841
直线附近,并且在逐步上升,
所以可用线性回归模型拟合y与x的关系.
销售预测模型构建及应用演示PPT
优化资源配置：根据预测结果，企业可以更好地配置资源，提高运营效率。
风险管理：预测结果可以帮助企业提前发现潜在风险，并采取相应的措施进行风险管理。
提高销售业绩：通过预测结果，企业可以更好地了解市场需求，制定更有针对性的销售策略，提高销售业绩。
销售预测模型的实践案例
案例一：电商平台的销售预测
添加标题
预测结果解读与策略制定
预测结果分析：对预测结果的准确性、可靠性进行评估
策略制定：根据预测结果，制定相应的销售策略和计划
风险评估：分析预测结果可能带来的风险，并提出应对措施
效果评估：对实施策略后的效果进行评估，以便调整策略和计划
预测结果的应用价值分析
提高决策效率：通过预测结果，企业可以更快地做出决策，提高市场竞争力。
零售行业：预测商品销量，制定库存策略
销售预测模型的构建
数据收集与处理
数据来源：内部数据、外部数据、市场调查数据等
数据清洗：去除异常值、缺失值、重复值等
数据转换：将原始数据转换为适合建模的数据格式
数据分析：对数据进行描述性统计分析、相关性分析等，以确定影响销售的关键因素。
模型选择与建立
模型选择：根据业务需求和数据特点选择合适的预测模型
添加标题
添加标题
添加标题
数据来源：用户行为数据、商品销售数据、市场趋势数据等
电商平台背景：某大型电商平台，拥有大量用户和商品数据
模型构建：使用机器学习算法，如随机森林、GBDT等，构建销售预测模型
应用效果：提高了销售预测的准确性，帮助电商平台更好地进行库存管理和营销策略制定
案例二：汽车行业的销售预测
销售预测可以减少库存积压和缺货风险
销售预测可以预测市场趋势和竞争状况
模型预测控制 PPT课件
现代典型过程对象的控制系统层次图
Unit1 为 传 统 结构 Unit2 为 MPC 结构
模型预测控制的基本特点
预测控制算法的核心内容：
建立内部模型 确定参考轨迹 设计控制算法 实行在线优化
预测控制算法的三要素为：
预测模型 滚动优化 反馈校正
模型预测控制的三要素
预测模型
对未来一段时间内的输出进行预测
工业自动化工具的发展（仪表）
年代 1950
1960
工业发展状况
仪表技术
化工、钢铁、纺织、造纸等，规 气动仪表，标准信号：20～100kPa
模较小；电子管时代
采用真空电子管；自动平衡型
记录仪
半导体技术；石油化工；计算机； 电动仪表，标准信号：0～10mA
大型电站；过程工业大型化
仪表控制室；模拟流程图；DDC
反馈校正
y (k+j|k)= ym(k+j|k) +e(k+j|k) e (k+j|k)= y (k|k) - ym (k|k)
反馈校正
2 3 y
u
4
yˆ(k 1) ym (k
e(k 1) yˆ(k
1
k k+1
t/T
1─k时刻的预测输出ym(k)
2─k＋１时刻实际输出y (k+1)
3─预测误差e(k+1)
预测模型形式
➢ 参数模型：如微分方程、差分方程、状态方程、 传递函数等
➢ 非参数模型：如脉冲响应、阶跃响应、模糊模型、 智能模型等
预测模型
基于模型的预测示意图（P=M）
过去
未来
3
y
4
1u2ຫໍສະໝຸດ k 时刻1—控制策略Ⅰ 2—控制策略Ⅱ 3—对应于控制 策略Ⅰ的输出 4—对应于控制策略Ⅱ的输出
中国人口增长预测模型PPT课件
化； ⑤ 不考虑双胞胎、疾病等对生育率的影响。
6
四、符号约定
Nt Bt Dt A j(t)
第t年年初的总人口数； 第t年新生育的婴儿数； 第t年死亡的人数； 第t年第j地区人口占全国总人口的比例；
j ( r , t ) 第t年第j地区r岁人口中的男性比例；
j ( r , t ) 第t年第j地区r岁人口中的女性比例；
b j ( r , t ) 第t年第j地区r岁人口中的妇女的生育率；
d ij ( r , t )
p(r,t)
第t年第j地区r岁人口中的第i种性别的死亡率； 第t年r岁人口占第t年总人口的比例，即人口随年龄的分布密度函数；
h(r,t) 第t年r岁死亡人口占第t年r岁总人口的比例，即死亡率随年龄的分布密
度函数；
f(r,t) 第t年r岁的妇女生育的人口占第t年r岁总人口的比例，即生育率随年龄
的分布密度函数；
F(r,t) 第t年年龄为r的人的生育率；
H(r,t) 第t年年龄时间变化的值；
s(t) 长期预测时f(r)随时间变化的值；
其中
t=1表示2001年，t=2 表示2002年…
由此对中国人口增长的中短期和长期趋势做出预测；特别要指出模型中的优点与 不足之处。
5
三、问题的假设
① 不考虑机械增长率（如国际人口的迁入迁 出） 对我国总人口的影响；
② 年龄在90及以上的，即90 一行的数据 一律按
年龄为90来处理； ③ 调查数据是在全国随机调查所得的数据； ④ 在模型Ⅱ中不考虑出生率、死亡率随时间的变
r=0，1，2，3…90 表示年龄；
i=1，2
表示性别，其中i=1表示男性，i=2表示女性；
j=1，2，3
表示地区，其中j=1表示城市，j=2表示城镇，j=3表
6
四、符号约定
Nt Bt Dt A j(t)
第t年年初的总人口数； 第t年新生育的婴儿数； 第t年死亡的人数； 第t年第j地区人口占全国总人口的比例；
j ( r , t ) 第t年第j地区r岁人口中的男性比例；
j ( r , t ) 第t年第j地区r岁人口中的女性比例；
b j ( r , t ) 第t年第j地区r岁人口中的妇女的生育率；
d ij ( r , t )
p(r,t)
第t年第j地区r岁人口中的第i种性别的死亡率； 第t年r岁人口占第t年总人口的比例，即人口随年龄的分布密度函数；
h(r,t) 第t年r岁死亡人口占第t年r岁总人口的比例，即死亡率随年龄的分布密
度函数；
f(r,t) 第t年r岁的妇女生育的人口占第t年r岁总人口的比例，即生育率随年龄
的分布密度函数；
F(r,t) 第t年年龄为r的人的生育率；
H(r,t) 第t年年龄时间变化的值；
s(t) 长期预测时f(r)随时间变化的值；
其中
t=1表示2001年，t=2 表示2002年…
由此对中国人口增长的中短期和长期趋势做出预测；特别要指出模型中的优点与 不足之处。
5
三、问题的假设
① 不考虑机械增长率（如国际人口的迁入迁 出） 对我国总人口的影响；
② 年龄在90及以上的，即90 一行的数据 一律按
年龄为90来处理； ③ 调查数据是在全国随机调查所得的数据； ④ 在模型Ⅱ中不考虑出生率、死亡率随时间的变
r=0，1，2，3…90 表示年龄；
i=1，2
表示性别，其中i=1表示男性，i=2表示女性；
j=1，2，3
表示地区，其中j=1表示城市，j=2表示城镇，j=3表
数学建模：建立统计模型进行预测
费用统计表
1个月工资 2个月工资 3个月工资
全职工资
/人
/人
/人
2 000
4 800
7 500
15 840
7
3
13
10
14 000 14 400 97 500 158 400
313 175
培训费用
875 33 28 875
从计算结果可以看出，总费用会比全部雇用临时工少350 RMB，因为培训费用虽然 可以减少 8 750 RMB，但是工资却增加 8 400 RMB，所以在培训费用较高的情况下， 多雇用全职员工可减少总费用；在培训费用较低的情况下，就尽量少雇用全职员 工．例如：当培训费用减少至700 RMB时，若雇用10名全职工，总费用将增加 5 000 RMB.
雇用一个月人数为7人，雇用二个月的人数为3人，雇用三个月人数为33人．
当培训降低至700 RMB/人时运算结果如下：
雇佣人数分配表
项目/月份 雇佣一个月人数 雇佣二个月人数 雇佣三个月人数 总雇佣人数
1月份
10
0
2月份
23
0
3月份
19
0
4月份
26
0
5月份
20
0
6月份
14
0
合计
112
0
0
10
0
23
5
19
14
15
5月份
0
0
0
0
6月份
0
0
0
0
合计
7
3
33
43
项目
费用 人数 合计 总费用
费用统计表
2个月工资/
1个月工资/人
《预测与决策》PPT课件
预测方法选择应考虑的因素
预测期限 数据的散布形式 模型的适用范围 预测费用 预测精确度 预测人员的素质
预测方法(1)
定量方法 定性方法 定量与定性相结合
预测方法 (2)
定量方法：
是一种数理统计的预测方法，是建 立在统计学、数学、系统论、控制论、 信息论、运筹学、计量经济学等学科基 础上，运用数学模型进行预测的方法。
7
5
7
7 4 7 199
NissanAlima
8
5
7
9
7 7 218
Toyota Camry 6
7
10 10 7 7 244
Volks passat
4
7
5
4 10 8 179
六、决策方案的选择标准
决策方案的选择标准标准： 经济价值 技术价值 社会价值 生态价值
七、决策的行为
个人因素
个人对问题的感知方式； 个人的价值观；
固定成本(a)是指成本总额在一定时期和一定业务量范 围内不受业务量增减变动影响而固定不变的，如固定 资产折旧费、差旅费、办公费等。
总成本＝固定成本＋变动成本＝固定成本＋单位变动 成本×业务量
量本利分析法（盈亏分析法2）
π π 量本利分析的基本方程式： ＝ｐＸ－ｂＸ－ａ，当 ＝０
时，则: Ｘ（保本销售量）＝ａ／（ｐ－ｂ） ｐＸ（保本销售额）＝ｐ×保本销售量＝ｐａ／（ｐ－ｂ）
A1新建 A2扩建 A3改建
0 5 35
20 0 10 40 10 ☆0
（三）其他方法
边际分析法 成本效益分析法（IIR、NPV） 经验法 实验法
边际分析法
边际成本＝边际收益 MR=MC
价
格 MR MC
无症状颈动脉斑块患者心脑血管事件预测模型构建PPT演示课件
优点
对非线性关系建模能力强，对 于高维数据也能有效处理，泛 化能力强。
缺点
对参数和核函数的选择敏感， 计算复杂度高，可解释性相对 较弱。
应用场景
适用于因变量为多分类的情况 ，或者数据存在非线性关系的
情况。
随机森林模型
原理 优点 缺点 应用场景
随机森林是一种集成学习算法，通过构建多个决策树并结合它 们的预测结果来提高模型的准确性和稳定性。
02
无症状颈动脉斑块与心脑 血管事件关系
颈动脉斑块形成机制
血管内皮损伤
炎症反应
高血压、高血脂、糖尿病等因素导致 血管内皮细胞受损，暴露出内皮下组 织，引发血小板聚集和脂质沉积。
脂质斑块刺激血管内皮细胞产生炎症 反应，吸引炎性细胞浸润，进一步促 进斑块发展。
脂质沉积
血液中低密度脂蛋白（LDL）等脂质 在受损血管内皮处沉积，逐渐形成脂 质条纹和脂质斑块。
无症状颈动脉斑块 患者心脑血管事件 预测模型构建
汇报人：XXX
2024-01-10
目 录
• 引言 • 无症状颈动脉斑块与心脑血管事
件关系 • 预测模型构建方法与流程 • 基于机器学习的预测模型构建 • 基于深度学习的预测模型构建 • 模型验证与应用前景
01
引言
研究背景和意义
颈动脉斑块与心脑血管事件关联
隐匿性高
无症状颈动脉斑块患者往往无明 显临床表现，容易被忽视，从而
延误治疗。
预后不良
一旦无症状颈动脉斑块患者出现心 脑血管事件，如脑梗死、心肌梗死 等，预后往往较差，甚至危及生命 。
需积极治疗
对于无症状颈动脉斑块患者，应积 极进行药物治疗和生活方式干预， 以降低心脑血管事件风险。
03
对非线性关系建模能力强，对 于高维数据也能有效处理，泛 化能力强。
缺点
对参数和核函数的选择敏感， 计算复杂度高，可解释性相对 较弱。
应用场景
适用于因变量为多分类的情况 ，或者数据存在非线性关系的
情况。
随机森林模型
原理 优点 缺点 应用场景
随机森林是一种集成学习算法，通过构建多个决策树并结合它 们的预测结果来提高模型的准确性和稳定性。
02
无症状颈动脉斑块与心脑 血管事件关系
颈动脉斑块形成机制
血管内皮损伤
炎症反应
高血压、高血脂、糖尿病等因素导致 血管内皮细胞受损，暴露出内皮下组 织，引发血小板聚集和脂质沉积。
脂质斑块刺激血管内皮细胞产生炎症 反应，吸引炎性细胞浸润，进一步促 进斑块发展。
脂质沉积
血液中低密度脂蛋白（LDL）等脂质 在受损血管内皮处沉积，逐渐形成脂 质条纹和脂质斑块。
无症状颈动脉斑块 患者心脑血管事件 预测模型构建
汇报人：XXX
2024-01-10
目 录
• 引言 • 无症状颈动脉斑块与心脑血管事
件关系 • 预测模型构建方法与流程 • 基于机器学习的预测模型构建 • 基于深度学习的预测模型构建 • 模型验证与应用前景
01
引言
研究背景和意义
颈动脉斑块与心脑血管事件关联
隐匿性高
无症状颈动脉斑块患者往往无明 显临床表现，容易被忽视，从而
延误治疗。
预后不良
一旦无症状颈动脉斑块患者出现心 脑血管事件，如脑梗死、心肌梗死 等，预后往往较差，甚至危及生命 。
需积极治疗
对于无症状颈动脉斑块患者，应积 极进行药物治疗和生活方式干预， 以降低心脑血管事件风险。
03
大气环境质量预测模型 PPT
z 轴垂直于水平面，向上为正方向。
Y轴
示意图：高斯模型的坐标系
O X轴
大气扩散模型：点源扩散的高斯模型 P69
高斯模式的四点假设为：
❖ （1）假定大气流动是稳定的、有主导方向的； ❖ （2）假定污染物在大气中只有物理运动、没有化学
和生物变化；
❖ （3）假定在所要预测的范围内没有其他同类污染源 和汇，也就是说源强是连续均匀的；
❖ 熏烟属于常见的不利气象条件之一，虽然其持续 时间约在0.5至1小时之间，但其最大浓度可高达 一般最大地面浓度的几倍。可以在距污染源几公 里甚至于几十公里的下风向造成严重污染。
熏烟随时间变化过程示意图
点源特殊扩散模式（ 熏烟型扩散模式）
exp(2He2z2)
地面轴线浓度计算
[课堂计算]
位于平原农村某工厂锅炉烟囱的几何 高度为100米，SO2的单位时间排放量为 0.54t/h，已知当地地面风速为3.0m/s,大气 稳定定为D类，抬升高度为150米。求下风 向2500m处的SO2地面轴线浓度（小时平 均值，单位以mg/m3表示，精确度保证小 数点后两位）。
污染物浓度。这是实际大气环境影响评价 关心的问题。
C (x,y,0,H )u Q yzexp[1 2( y2 y 2H e z22)]
常用的点源扩散模型（高架连续点源）
❖（2）高架连续点源的地面轴线浓度 地面轴线是从烟囱原点向下风向延伸的
方向，即x方向。令z＝0，y＝0。
C(x,0,0) Q
uyz
uyz
辐射逆温
❖因地面强烈辐射而形成的逆温。在晴朗无 风或微风的夜晚，地面因辐射冷却而降温， 与地面接近的气层冷却降温最强烈，而上 层的空气冷却降温缓慢，因此使低层大气 产生逆温现象。一般日出后，辐射逆温就 消失了。
九年级信息科技浙教版(2023)第11课 预测模型构建
2. 你觉得人工智能能帮忙做哪些预测?
新知导入
当根据环境数据如雨量、温度、距离等制订出行计划时，可以遵循以下步骤
01
02
03
04
05
数据收集
我们数熟据悉的分语析音识别和图行像程识别规在应划用中存在备以下选安方全隐案患： 制定
实时调整
新知导入
人工智能在许多领域都能进行预测，包括但不限于以下几个方面：
第11课 预测模型构建
浙教版九年级上册
教学目标
实践意识： • 培养学生主动收集和整理数据集的能力，了解数据来源和选择的重要性
。 • 教授学生如何筛选、清洗和预处理数据，为建立预测模型做好数据准备
。 • 引导学生学习如何使用表格数据建立预测模型，并理解不同预测模型的
优缺点。 • 通过案例分析和实际操作，让学生体验从数据到模型的过程，培养其实
新知讲解
二、神经网络分类模型
我们按照上面的方式收集好样本数据后，进行训练，训练结束后，就 可以对出行方式进行预测了。我们可以输入一个(雨量、温度、距离)的数 值，返回一个出行方式的预测结果，每种出行方式有一个置信度比例。
日积月累
表格数据预测模型，根据预测数据的不同，可以分为如下几种类型:回 归，二分类，多分类，
课堂总结
最后，通过实例演示，我们看到了人工智能如何基于 历史数据预测未来的出行时间，从而帮助人们更好地规 划行程。本堂课不仅让我们对智能预测有了更深入的理 解，也为我们展示了人工智能在出行领域的广阔应用前 景。
板书设计
预测模型构建
知识点 一、构建数据集 二、神经分类模型 三、人工智能预测出行时间
新知讲解
一、构建数据集
构建数据集可以先确定数据采集方式、数据格式、数据范围、采样 频率等信息，再标注、存储和管理数据。最终得到的数据集可以用于各 种数据分析和机器学习任务。对已采集整理的数据进行量化，如雨量由 小到大，可以用0-6之间的数字表示，0为晴天，6为特大暴雨;温度就采 用摄氏温度值出行距离就用距离值即可。出行方式可以列出几种:步行、 自行车、自驾出租车、火车、飞机，依次用0、1、2、3、4、5来表示， 如表12-1。雨量温度、出行距离为影响因素，输出的是实际出行方式。
新知导入
当根据环境数据如雨量、温度、距离等制订出行计划时，可以遵循以下步骤
01
02
03
04
05
数据收集
我们数熟据悉的分语析音识别和图行像程识别规在应划用中存在备以下选安方全隐案患： 制定
实时调整
新知导入
人工智能在许多领域都能进行预测，包括但不限于以下几个方面：
第11课 预测模型构建
浙教版九年级上册
教学目标
实践意识： • 培养学生主动收集和整理数据集的能力，了解数据来源和选择的重要性
。 • 教授学生如何筛选、清洗和预处理数据，为建立预测模型做好数据准备
。 • 引导学生学习如何使用表格数据建立预测模型，并理解不同预测模型的
优缺点。 • 通过案例分析和实际操作，让学生体验从数据到模型的过程，培养其实
新知讲解
二、神经网络分类模型
我们按照上面的方式收集好样本数据后，进行训练，训练结束后，就 可以对出行方式进行预测了。我们可以输入一个(雨量、温度、距离)的数 值，返回一个出行方式的预测结果，每种出行方式有一个置信度比例。
日积月累
表格数据预测模型，根据预测数据的不同，可以分为如下几种类型:回 归，二分类，多分类，
课堂总结
最后，通过实例演示，我们看到了人工智能如何基于 历史数据预测未来的出行时间，从而帮助人们更好地规 划行程。本堂课不仅让我们对智能预测有了更深入的理 解，也为我们展示了人工智能在出行领域的广阔应用前 景。
板书设计
预测模型构建
知识点 一、构建数据集 二、神经分类模型 三、人工智能预测出行时间
新知讲解
一、构建数据集
构建数据集可以先确定数据采集方式、数据格式、数据范围、采样 频率等信息，再标注、存储和管理数据。最终得到的数据集可以用于各 种数据分析和机器学习任务。对已采集整理的数据进行量化，如雨量由 小到大，可以用0-6之间的数字表示，0为晴天，6为特大暴雨;温度就采 用摄氏温度值出行距离就用距离值即可。出行方式可以列出几种:步行、 自行车、自驾出租车、火车、飞机，依次用0、1、2、3、4、5来表示， 如表12-1。雨量温度、出行距离为影响因素，输出的是实际出行方式。
如何建立盈利预测模型
➢市场价格、销售价格、均价预测：通过研究行业景气走势、调研，加上合 理预测；
➢增值税率：一般公司年报、中报中都有披露。
2、成本预测
➢对应于收入预测，进行业务细分； ➢能进行各块成本分别预测的，尽量分别预测（成本的一般组成：原材料 成本、燃料能源成本、辅料成本、折旧、工资、各种租金等）； ➢不能分块预测成本的，可用毛利率进行预测；关注历史毛利率的变动和 影响毛利率变动的因素（价格、成本等）； ➢以上两个方法要相互呼应，相互印证。
➢非经常性项目一般占比不大，重要性不高；常可以按照延续一个历史趋 势或者按照主营收入的一个比例进行预测；
➢同样特别关注将发生突然变化的项目，通过调研等了解。
5、所得税及少数股东权益预测
➢所得税：当前执行税率会在报表中披露，税率变化需通过调研了解； ➢关注优惠税率或所得税抵免项目：西部开发优惠、东北开发优惠、高技 术企业优惠、外资或合作背景优惠；购买国产设备所得税抵免、资源循环 利用产品所得税抵免等； ➢少数股东权益：一般按照每一块盈利资产少数股东所占比例*该块资产 的盈利计算该块资产的少数股东权益，然后加和； ➢新会计准则少数股东权益科目处理的变化。
完整的盈利预测
➢盈利预测假设：必须明确写出进行盈利预测的关键假设：产量、价格、 成本、费用、所得税率、股本等； ➢盈利预测本身； ➢敏感性分析：假设关键指标变动（1000元/吨，10%），会造成收入、利 润、EPS变动多少（多少元，？%)； ➢投资者不仅关注盈利预测本身，还特别关注做出这个盈利预测的假设和 指标敏感性，帮助他们投资决策。
法进行盈利预测：
(1)时间序列法。该方法假定未来与过去情况类似，适用于稳定型和
防守型公司，如基础行业的食品业、酿酒业、电力行业、医疗保健业。且
➢增值税率：一般公司年报、中报中都有披露。
2、成本预测
➢对应于收入预测，进行业务细分； ➢能进行各块成本分别预测的，尽量分别预测（成本的一般组成：原材料 成本、燃料能源成本、辅料成本、折旧、工资、各种租金等）； ➢不能分块预测成本的，可用毛利率进行预测；关注历史毛利率的变动和 影响毛利率变动的因素（价格、成本等）； ➢以上两个方法要相互呼应，相互印证。
➢非经常性项目一般占比不大，重要性不高；常可以按照延续一个历史趋 势或者按照主营收入的一个比例进行预测；
➢同样特别关注将发生突然变化的项目，通过调研等了解。
5、所得税及少数股东权益预测
➢所得税：当前执行税率会在报表中披露，税率变化需通过调研了解； ➢关注优惠税率或所得税抵免项目：西部开发优惠、东北开发优惠、高技 术企业优惠、外资或合作背景优惠；购买国产设备所得税抵免、资源循环 利用产品所得税抵免等； ➢少数股东权益：一般按照每一块盈利资产少数股东所占比例*该块资产 的盈利计算该块资产的少数股东权益，然后加和； ➢新会计准则少数股东权益科目处理的变化。
完整的盈利预测
➢盈利预测假设：必须明确写出进行盈利预测的关键假设：产量、价格、 成本、费用、所得税率、股本等； ➢盈利预测本身； ➢敏感性分析：假设关键指标变动（1000元/吨，10%），会造成收入、利 润、EPS变动多少（多少元，？%)； ➢投资者不仅关注盈利预测本身，还特别关注做出这个盈利预测的假设和 指标敏感性，帮助他们投资决策。
法进行盈利预测：
(1)时间序列法。该方法假定未来与过去情况类似，适用于稳定型和
防守型公司，如基础行业的食品业、酿酒业、电力行业、医疗保健业。且
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工学任务二
1.根据市场预测的范围划分
微观市场预测是指在一定的国民经济宏 观条件下，对影响汽车企业生产经营的汽车 市场环境、营销活动及其指标的变化趋势进 行预测，这是对汽车企业可控环境因素进行 的预测。
工学任务二
2.根据市场预测的期限划分
根据市场预测的期限划分
汽车市场预测可分为 汽车市场的
长期预测 (也称战略预测)
工学任务二
1.汽车市场预测的要求
(2)可靠性
汽车工业作为支柱产业，本身是国民经济系统的一 部分，因此在进行预测时必须考虑其各个相关子系统的 影响，并以系统的观点进行预测。
工学任务二
1.汽车市场预测的要求
(3)整体性
汽车企业的任何一项预测工作往往要以其他方面的 预测作为基础。例如，汽车配件厂决定是否生产某种汽 车的总成，其经济效益预测就必须建立在技术预测、需 求预测、生命周期预测以及原材料预测的基础上。
工学任务二
1.汽车市场预测的概念
2.汽车市场预测的作用
工学任务二
1.汽车市场预测的概念
工学任务二
1.汽车市场预测的概念
工学任务二
2.汽车市场预测的作用
(1)市场预测是汽车企业进行经营决策的重 要前提。
(2)市场预测是汽车企业制订经营计划的重 要依据。
(3)市场预测可使汽车企业更好地适应市场 的变化，增强其竞争优势。
工学任务二
工学任务二
1.汽车市场预测的 要求
2.汽车市场预测的
工学任务二
1.汽车市场预测的要求
(1)准确性
(2)可靠性
(3)整体性
工学任务二
1.汽车市场预测的要求
(1)准确性
无论是汽车生产部门还是销售部门，在进行汽车市 场预测时首先必须准确地选择和确定预测对象，这一步 至关重要。在正确选择预测对象的基础上，还必须选择 合适的预测方法和手段进行准确的分析和判断，才能达 到预期的效果。
工学任务二
2.根据市场预测的期限划分
短期预测是指期限为1周至1年的市场预 测，用以确定汽车企业短期任务及制定具体 实施方案，对汽车市场的预测准确性和可靠 性较高。
工学任务二
3.根据市场预测的方法划分
定性预测
综合预测
定量预测
工学任务二
3.根据市场预测的方法划分
定性预测是指预测者依靠熟悉业务知识、具有丰 富经验和综合分析能力的人员与专家，根据已掌握的 历史资料和直观材料，运用个人的经验和分析判断能 力对事物的未来发展作出性质和程度上的判断，然后 再通过一定形式综合各方面的意见，作为预测未来的 主要依据。
中期预测 (也称战术预测)
短期预测
工学任务二
2.根据市场预测的期限划分
长期预测是指预测期限为5年以上的市场 预测，一般只对汽车市场的发展趋势进行估 计，预测的误差较大。
工学任务二
2.根据市场预测的期限划分
中期预测是指预测期限在1年以上、5年 以下的市场预测，用以制定汽车企业的中期 发展规划，对汽车市场的发展趋势预测误差 一般较小。
工学任务二
汽车市场预测方法按预测的性质大致可分为三类
定性预测 定量预测 综合预测
工学任务二
现在汽车市场的预测一般都采用以定量分析为主、定量 与定性分析相结合的综合预测分析方法，无论是对汽车市场 的整体运行还是对各车型分市场的变化监测，都是在定量分 析的基础上结合定性分析，进而得出结论。不过，由于汽车 产品品种多，需求范围广，品种间的替代效应强，各种影响 因素复杂，因而用单一的方法进行预测难以取得较理想的预 测结果，一般先采用几种方法进行分析研究，最后进行综合 比较，进而得出预测结论。
工学任务二
2.汽车市场预测的主要步骤
(1)提出问题和设想 (2)明确预测目标 (3)收集整理资料
主要步骤
(4)建立预测模型
(5)进行分析评价 (6)修正预测结果和模型 ，写出预测总结报告
工学任务二
2.汽车市场预生产经营 过程中常会遇到许多问题，也会在汽车新车型 开发等方面产生有关设想，这些问题和设想均 可作为预测的初步前提。
工学任务二
3.根据市场预测的方法划分
定量预测是指使用历史数据或因素变量来预测需 求的数学模型，是根据已掌握的比较完备的历史统计 数据，运用一定的数学方法进行科学的加工整理，借 以揭示有关变量之间的规律性联系，用于预测和推测 未来发展变化情况的一类预测方法。
工学任务二
3.根据市场预测的方法划分
综合预测是从宏观的角度对关系市场全局的指标 进行综合分析和科学预测的方法。
工学任务二 汽车市场预测
1
工学任务二
一、汽车市场预测的概念和作用 二、汽车市场预测的种类和内容 三、汽车市场预测的要求和步骤 四、汽车市场预测的方法
工学任务二
情境描述
蒋丽将你设计的汽车市场调查问卷进行整合，并交给单位领导进 行审核。经过审核，公司领导认可了问卷的设计形式，并委派蒋丽立 即进行实地调查。经过调查，蒋丽写出了一份调查报告。根据这份调 查报告，经过集团董事会讨论决定，公司将于今年年底在松原市正式 成立一家汽车4S店，同时开始尝试销售5个品牌的轿车，每个品牌包 含3～5个车型。为此，公司决定再次派蒋丽对近期国内轿车市场进行 预测，并形成报告，为公司最终选定经营的品牌和车型提供依据。
工学任务二
相关知识
在现代市场经济环境下，汽车企业要在激烈的市场竞争中 获得优势，除了要有正确的市场营销观念外，还要能够作出正 确、科学的营销决策，这就要求汽车企业不仅要进行市场营销 调研，还需要对汽车市场进行预测。汽车市场预测是汽车企业 经营决策的基础，因此，加强对具有特殊运行规律的汽车市场 进行预测研究，对于提高汽车企业市场营销水平和市场竞争力 具有重要的现实意义。
工学任务二
2.汽车市场预测的主要步骤
(2)明确预测目标
工学任务二
2.汽车市场预测的主要步骤
(3)收集整理资料
工学任务二
2.汽车市场预测的主要步骤
(4)建立预测模型
工学任务二
2.汽车市场预测的主要步骤
(5)进行分析评价
工学任务二
2.汽车市场预测的主要步骤
(6)修正预测结果和模型， 写出预测总结报告
工学任务二
1.根据市场预测的范围划分
宏观市场预测
微观市场预测
根据市场预测的范围划分
工学任务二
1.根据市场预测的范围划分
宏观市场预测是指对国民经济发展趋势 的预测，主要预测内容包括汽车市场的总供 给量和总需求量，国民收入水平，物价总水 平，就业情况，投资、金融情况等，是对汽 车企业外部不可控环境因素的预测。