预测理论与方法
第四章 矿产预测的理论与方法
第三节 矿产预测层次划分与任务要求 二、各层次的任务要求 不同比例尺成矿预测任务要求见简表
2 成矿预测工作的一般程序 成矿预测工作的一般程序可以大致归纳如下: 1)确定预测要求 确定预测的目的任务、预测区范围、预测的资源种类、 具体的比例尺等。 2)全面收集地质资料 主要包括各种地质报告和图件、物化探、重砂测量等 工作成果以及有关专著。 3)研究成矿规律和建立矿床成矿模式 深入研究区域地质背景的基础上,通过一系列典型矿 床的控矿因素和成矿机制以及对区域控矿条件的分析, 总结在时、空和物质来源方面直接控制矿床形成的分 布规律。根据不同比例尺成矿预测工作的需要,建立 区域成矿模式和找矿模型。
第一节 矿产预测的基本理论与准则
上述三理论中,相似类比理论是矿床预测的基础, 它要求我们详细了解和大量占有国内外已知各类 矿床的成矿条件、矿床特征和找矿标志;求异理 论是成矿预测的核心,它要求在相似类比的基础 上注意发现不同层次或不同尺度水平、不同类型 的异常;定量组合控矿理论是成矿预测的依据, 它要求我们把握一切与矿床有成因联系的地质、 化学物理和生物作用,掌握一切与成矿有关的因 素及其特征。
2 成矿预测工作的一般程序 4)编制预测图 通常以成矿规律图为底图,突出控矿地质因素 和矿化信息。在综合分析控矿因素和化信息的 基础上,确定预测评价的准则,圈出矿产预测 区。 5)重点工程验证 在预测方案拟定以后,应当选择典型地段,布 置少量工作,多以探槽和钻探为主,目的是揭 露和验证所圈出的成矿地段。 6)编写报告 成矿预测报告应根据不同比例尺预测的主要任 务,以能说明情况、问题和预测成果为原则进 行编写。
第一节 矿产预测的基本理论与准则
一、矿产预测的基本理论 (三)地质条件组合控矿理论 成矿不是靠单一因素,也不是靠任意几个因素的组合, 而是靠“必要和充分”因素的组合。因此,成矿和找矿 就成为了非确定性事件。我们的任务是,最大限度地提 高找矿概率。这就要求我们必须最大限度地查明“控矿 定量组合”,这也是矿床预测必须以提取、构置、优化 各种成矿信息,并加以综合定量处理的依据。此外,还 必须研究各种因素和成矿中所起作用的大小、性质和方 向;研究各种成矿因素在成矿中的参与程度或合理“衡 量”。一般地说,一个地区成矿概率的大小与有利因素 组合程度有关,也与关键因素是否存在相关。
企业生产运作管理中的定量预测理论与方法
00 的方法有单纯择优法、 表格法、 图解法、 经济进货批量法、 盈亏 场销量为 3 00件 ,问该企业是否要生产 该产品?如果企业希
分 析 法 、 性 规划 法 等 。 这 里 介 绍盈 亏 分 析 法 和线 性规 划 法 。 线 在 1盈 亏分 析 法 。也称 为 量 本 利 分析 法 , 是 根据 产 量 ( 售 . 它 销 望 实现 利润 60 0元 , 少 需 要 销 量 多少 ? 00 至
定 量 决策 方 法 是 建立 在 数 学 工 具 基础 上 的决 策 方 法 ,它 的
固定成 本 () F
核心是决策变量与变量、变量与 目标之 间的关系用数学式表示
出来 , 即建 立 数 学模 型 。然后 , 据 决策 条 件 , 过 计 算 ( 杂 问 根 通 复 题 要 用 电子 计 算 机 )求 得 答 案 。这种 方 法 特 别 适用 于 决 策 方 案 的 比较 、 价和 选 择 。定量 决 策 的 方 法可 分 为 确 定 型 决 策方 法 、 评 不 确 定 型决 策 方 法和 风 险 型 决 策 方法 。
经营管理
企 业 生 产 运 作 管理 中 的
定 量 预 测 理 论 与 方 法
韩 珂
( 西 中 医学 院 , 西 成 阳 7 2 4 ) 陕 陕 106 【 要】 摘 定量 决策 方法又称 决策 的 ‘ ” ‘ 方法 , 石 更 它是运 用统计 学 、 筹 学对 相 关数 据进 行计 算 、 析 、 或应 用数学模 型 , 助计 算机 运 分 比较 借 进行 决 策的一种 方法 。本文 详 细阐述 了确定型 、 不确定 型 、 险型 定量预 测理 论在 实践 中的应 用 。 风 . 【 关键 词】 定量 决策 方 法; 确定 型决 策方 法; 不确 定型 决策 方法 ; 险型决 策方 法 风
蛋白质结构预测的理论与方法
蛋白质结构预测的理论与方法蛋白质是生命体中的重要有机分子,具有多种生物学功能。
在蛋白质功能的研究中,其结构也是必不可少的一环,因为蛋白质的结构直接决定了其特定的功能。
在很多情况下,如果我们可以预测蛋白质的结构,将有助于更深入地理解其功能和相互作用。
因此,蛋白质结构预测成为了蛋白质学中的一项重要研究领域。
在罗斯什尔德公报(RosettaCommons)发表的一篇综述文章中,蛋白质结构预测被描述为“当代计算化学和计算生物学中面临的最具挑战性的问题之一”。
在本文中,我们将介绍蛋白质结构预测的一些理论和方法,以及目前的一些挑战和发展方向。
1. 蛋白质结构预测的理论基础蛋白质的结构可以被描述为采用了某些不同的空间排列方式的氨基酸残基之间的共价键和非共价键交互。
因此,蛋白质的结构预测基于理论上描述此类交互的模型,例如“力场”和“势函数”。
力场是由一组原子对之间的相互作用所组成的,通常包括键键相互作用、键键扭曲、键错配和LJ吸引力、LJ排斥力等因素。
示例如下:E总 = E键键 + E扭曲 + E错配 + E L-J势函数通常是一组分析蛋白质结构之间非共价交互的方程式,例如万有引力定律。
这些势函数应该涵盖所有可能的蛋白质结构,从而使预测的模型更加完整。
2. 蛋白质结构预测方法目前,蛋白质结构预测的方法可以分为五类:组装方法、碎片拼接、模板模型、核磁共振和能量泛函理论。
组装方法是根据一些参数的计算和寻找具有最小准则的构造进行的,其中包括分子动力学(MD)方法和Monte-Carlo(MC)方法。
MD方法可以模拟蛋白质的非常复杂的过程,并计算出蛋白质孪晶的平均结构。
而MC方法则可以在高维空间中搜索蛋白质结构的可能构成,以增强结构的预测能力。
碎片拼接是指使用蛋白质中不同的氨基酸残基片段,将其拼接成一个完整的三维结构。
这种方法利用了相同结构元素的小片段,旨在为蛋白质结构的重构提供有用的信息。
在模板模型中,预测的蛋白质结构是根据与已知有相同表达物和功能的蛋白质结构(被称为“模板”)的同源性序列比对而制成的。
电力系统短期需求预测理论与方法
电力系统短期需求预测理论与方法一、短期需求预测理论1.大数据挖掘理论大数据挖掘理论主要利用大数据技术对历史用电数据进行挖掘和分析,以寻找用电需求变化的规律和模式。
通过对消费者用电行为的挖掘,可以建立预测模型,预测未来电力需求。
2.时间序列分析理论时间序列分析是一种基于时间顺序的统计学方法,可以对历史用电数据进行建模和预测。
常用的时间序列分析方法包括自回归移动平均模型(ARMA)、自回归积分移动平均模型(ARIMA)和季节性自回归移动平均模型(SARIMA)等。
3.灰色系统理论灰色系统理论是一种非常适合于小样本数据预测的方法。
通过建立灰色模型,可以对电力系统的短期需求进行预测。
灰色模型有灰色驱动模型(GM)、灰色关联度模型(GRM)等。
二、短期需求预测方法1.基于统计方法基于统计方法是通过对历史用电数据进行分析和建模,来预测未来短期需求。
常用的方法有:(1)季节性回归模型:该方法将时序分解为趋势、季节性和残差三个部分,通过对趋势和季节性的拟合来预测未来需求。
(2)指数平滑法:通过加权平均的方法,对历史数据进行平滑处理,来预测未来需求。
常用的指数平滑法包括简单指数平滑法、二次指数平滑法和Holt-Winters指数平滑法等。
2.基于机器学习方法机器学习方法是通过对历史用电数据进行学习和训练,建立预测模型,并利用该模型来预测未来需求。
常用的方法有:(1)支持向量回归(SVR):该方法是一种非线性回归模型,通过在高维特征空间中建立支持向量回归模型,来预测未来需求。
(2)人工神经网络(ANN):该方法模拟了人类神经系统的工作过程,通过对历史数据的学习和调整,建立预测模型,来预测未来需求。
3.基于深度学习方法深度学习方法是一种基于人工神经网络的学习算法,具有强大的拟合能力和表达能力,可以对复杂非线性关系进行建模。
常用的方法有:(1)循环神经网络(RNN):该方法通过记忆之前的输入,对未来需求进行预测,适用于带有时序关系的数据。
事故预测理论与方法
2.德尔菲法
为了反映专家意见的离散程度,可以在中位数法前后二等分中 各自再进行二等分,先于中位数的中分点值称为下四分位数, 后于中位数的中分点值称为上四分位数。用上下四分位数之间 的区间来表示专家意见的离散程度,也可称为预测区间。
2.德尔菲法 其中位数按பைடு நூலகம்计算
式中 —中位数;xk—第k个数据;xk+1—第k+1个数据;k—正
2.事故预测原则
4)反馈原理:预测未来的目的是为了更好地指导当前,因此应 用反馈原理不断地修正预测才会更好地指导当前工作,为决策 提供依据。
3.事故预测程序
1)确定事故预测目标 3)选择预测方法 5)模型的检验与分析 7)分析预测误差 9)规划政策和行动
2)收集、整理和分析资料 4)建立预测模型 6)进行预测 8)改进预测模型
2.德尔菲法
(2)由于德尔菲法不是所有专家都熟悉,所以预测组织者要在 制订征询表的同时,对德尔菲法作说明,重点是讲清德尔菲法 的特点、实质、轮间反馈的作用、方差、均值和其他统计量的 意义。
2.德尔菲法
1)德尔菲法的程序 (1)组织专门小组 (2)拟定调查提纲 (3)选择预测人选 (4)专家征询和轮间信息反馈 德尔菲法的程序可用图7-2表示。
2.德尔菲法
2)德尔菲法的特点 (1)匿名性。它采用调查表,并以通信的方式征集专家意见。 这样可以避免当面谈或署名探讨问题时可能受到社会、心理方 面有意或无意的干扰,较易得到比较实事求是的科学意见。
2.德尔菲法
德尔菲法是一种专家调查法,即利用专家们的经验和知识对所 要研究的问题进行分析和预测的一种方法,它具有三个特征: 匿名、循环和有控制地反馈、统计团体响应。
2.德尔菲法
它是依靠若干专家背靠背地发表意见(各抒己见),同时对专 家们的意见进行统计处理和信息反馈,经过几轮循环,使得分 散的意见逐渐收敛,最后达到较高准确性的一种方法。此种方 法最常用于中长期预测。
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。
六、预测的局限性和挑战1. 数据不完备:数据的质量和数量可能存在限制,影响预测的准确性。
2. 不可预测因素:一些不可控制的因素,如自然灾害、政治环境等,会干扰预测结果。
3. 模型误差:预测模型的建立和参数选择可能存在误差,导致预测结果不准确。
七、预测的改进和发展方向1. 多元模型:结合多种预测方法和技术,形成多个预测模型,提高预测准确性。
13-市场需求预测理论与方法
第二次
最低销 售量 600 300 500 600 220 300 250 350 390
第二次
最可能 销售量
750 500 700 750 400 500 400 400 550
第二次
最高销 售量 900 650 800 1500 500 750 500 600 775
第三次
最低销 售量 550 400 500 500 300 300 400 370 415
3、德菲尔法(专家调查法)
组成专家小组 发放问卷,分别询问 依据专家们对前一个问卷的答复拟订下一个问卷 反复进行,直到获得一个比较一致的预测值为止
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。
预测人员 最高销售额
销售额估计值 P 最可能销售额 P 最低销售额 P
销售科长
4000
0.3
3600
0.6 3200 0.1
财务科长
4200
0.2
3700
0.7 3200 0.1
计划科长
3900
0.1
3500
0.7 3000 0.2
信息科长
4100
0.2
3600
0.6 3100 0.2
销售科长预测的期望值 =4000×0.3+3600×0.6+3200×0.1=3680万元 财务科长预测的期望值 =4200×0.2+3700×0.7+3200×0.1=3750万元 计划科长预测的期望值 =3900×0.1+3500×0.7+3000×0.2=3440万元 信息科长预测的期望值 =4100×0.2+3600×0.6+3100×0.2=3600万元 该企业下一年度销售额的最终预测值为: (3680×6+3750×5+3440×5+3600×7) /(6+5+5+7)=3618.7万元
预测控制理论与方法
预测控制理论与方法
预测控制理论和方法是一种用于控制系统的高级控制方法。
它基于系统模型和过去的测量数据,通过预测未来的系统行为来实时调整控制器的输出,以实现所需的控制效果。
预测控制方法通常包括以下几个步骤:
1. 建立系统模型:首先需要对被控制系统进行建模,并且将系统的动态行为表示为一个数学模型,通常是差分方程或状态空间方程。
2. 数据采集和处理:通过采集系统的输入和输出数据,以及其他相关的环境变量数据,来获取系统的实时状态。
这些数据一般需要进行处理和滤波,以去除噪声和提高数据质量。
3. 预测计算:利用建立的系统模型和最新的测量数据,通过数学方法来预测系统未来的行为。
这通常涉及到状态估计、参数估计和模型预测控制等技术,以获得准确的系统状态预测。
4. 控制器设计:根据系统的预测结果和控制要求,设计一个合适的控制器来实时调整系统的输出。
这通常涉及到最优控制、自适应控制和鲁棒控制等技术,以实现最佳的控制效果。
5. 实时调整和优化:根据实时测量数据和控制器的输出,在每个采样周期内进行控制器参数的调整和优化,以保持系统的稳定性和性能。
预测控制理论和方法在许多领域中广泛应用,包括工业过程控制、机械控制、交通控制、能源管理以及金融市场等。
它能够提高系统的控制性能和适应性,同时减少对系统模型的要求和对系统参数的依赖。
准确预测地震的理论和方法
准确预测地震的理论和方法1.沿断层监测方法:这种方法通过对潜在地震断层进行监测,例如测量地表的形变、地磁场、地震活动等来判断地震的可能性。
例如,测量地震活动水平可以帮助确定地震的潜在发生区域和规模。
另外,通过监测断层带周围地表形变的变化,可以识别出地壳的应力积累情况,进而预测地震的可能性。
2.电离层监测方法:这种方法通过监测电离层中的电离程度、电磁波传播等来预测地震。
地震发生前,地震源周围岩石会产生电离和电磁波的异常现象。
通过监测这些异常现象可以判断地震的发生时间和地点。
然而,电离层监测预测方法存在着许多不确定性和困难,因为电离层的电离程度受到多种因素的影响,包括太阳活动、天气等。
3.卫星遥感方法:这种方法使用卫星遥感技术,通过监测地表的形变、地表温度变化等来预测地震。
例如,通过观测地表形变,可以发现地下岩层的位移、压力变化等,进而判断地震的可能性。
另外,通过监测地表温度变化,可以观察到地下水流变化,从而判断地壳形变和地震潜在风险。
4.学习机器方法:这种方法使用计算机学习和数据挖掘技术来分析地震前兆数据,以预测地震的可能性。
例如,通过建立模型,将地震发生前的各种参数与地震发生的时间和地点关联起来,从而生成预测模型。
这种方法主要依赖于大量的地震前兆数据和复杂的算法,因此需要充足的数据和高性能的计算设备。
需要注意的是,尽管以上方法在预测地震方面取得了一定的进展,但是地震的发生是一个极其复杂的过程,目前尚未有一种方法可以完全准确地预测地震。
由于地震产生的机制、地震前兆的多样性和地壳动力学的不确定性,地震预测仍然是一个极具挑战性的领域。
因此,除了不断改进和发展已有的预测方法外,还需要进一步加强地震监测网络、积累更多的数据、开展多学科的研究合作,提高地震预测的准确性和可靠性。
1预测理论与方法郎茂祥 第一章
第二节 预测学的发展及其理论基础
一、预测学的概念 二、预测学的研究对象 三、预测学的任务 四、预测学的理论基础 五、预测学与未来学的关系
一、预测学的概念
预测学是研究预测理论与方法(手段) 预测学是研究预测理论与方法(手段)的 整个体系的科学。 整个体系的科学。 预测理论——预测分析:是在调查研究或 预测分析: 预测理论 预测分析 科学实验基础上的科学分析。 科学实验基础上的科学分析。 预测方法(手段) 预测技术: 预测方法(手段)——预测技术:预测采 预测技术 用的方法、手段、技巧。 用的方法、手段、技巧。
第三节 预测的内容及分类
一、预测的内容
二、预测的分类
一、预测的内容
(一)科技预测 (二)经济预测 (三)社会预测 (四)环境预测 (五)灾害与减灾预测 (六)文化预测 (七)政治预测 (八)军事预测
(一)科技预测
1、信息科学技术
(1)软件技术。 软件技术。 (2)计算机技术。 计算机技术。 (3)光电子技术。 光电子技术。 (4)无线通信技术。 无线通信技术。 (5)语音处理技术。 语音处理技术。 (6)图像处理技术。 图像处理技术。 (7)信息基础设施。 信息基础设施。 (8)终端技术。 终端技术。
五、教师联系方式
姓 名:郎茂祥
工作地点: 工作地点:8513 办公电话:51684152 办公电话:51684152 电子信箱: 电子信箱: mxlang@ langmaoxiang@
第一章 预测学概述
第一节 预测的概念和作用 第二节 预测学的发展及其理论基础 第三节 预测的内容及分类 第四节 预测的原则和步骤 第五节 预测的原理与方法 第1.哲学基础 2.政治经济学基础 3.统计学基础 4.计量经济学基础 5.数学基础 6. 专业知识
预测理论与方法的综述与展望
预测理论与方法的综述与展望摘要:预测是近年来科学研究的热点课题,它在现代政治、经济、管理、军事和生活等各个领域中发挥着重要的作用。
对预测的定义与原则进行解释,分析预测的门类、特点及其应用,最后展望预测的发展现状。
关键词:预测;原则;方法Theory and Method of Forecasting:Literature Review and Future Directions Abstract:In recent years,forecasing is a hot research topic in scientific research and is playing an important role in many fields such as modern political,economic,managerial,military and life.This paper explains the definition and principle of the forecasting,analyzing the classification,characteristics and application of the forecasting.Finally,the future direction of study on forecasting is discussed.Key words:forecasting;principle;methods预测作为一种社会实践活动,已有几千年的历史。
它是适应社会经济的发展和管理的需要而产生、发展起来的。
预测真正成为一门自成体系的独立的学科仅仅是近几十年的事情。
特别是二次世界大战以后,由于科学技术和世界经济取得了前所未有的快速发展,社会经济现象的不确定因素显著增加,诸如政治危机、经济危机、能源危机、恐怖活动等。
所有这些不确定因素增加了人们从心理上了解和掌握未来的必要性和迫切性。
电力负荷预测理论与方法
电力负荷预测理论与方法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根底。
在当前电力发展迅速和供给紧张的情况下,合理地开展电力系统规划和运行极其重要。
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严密相关。
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、季节因素都有严密的联系,一般负荷是比较恒定的。
农村负荷则是指农村居民用电和农业生产用电。
此类负荷与工业负荷相比,受气候、季节等自然条件的影响很大,这是由农业生产的特点所决定的。
农业用电负荷也受农作物种类、耕作习惯的影响,但就电网而言,由于农业用电负荷集中的时间与城市工业负荷高峰时间有差异,所以对提高电网负荷率有好处。
从以上分析可知电力负荷的特点是经常变化的,不但按小时变、按日变,而且按周变,按年变,同时负荷又是以天为单位不断起伏的,具有较大的周期性,负荷变化是连续的过程,一般不会出现大的跃变,但电力负荷对季节、温度、天气等是敏感的,不同的季节,不同地区的气候,以及温度的变化都会对负荷造成明显的影响。
电力负荷的特点决定了电力总负荷由以下四部分组成:基本正常负荷分量、天气敏感负荷分量、特别事件负荷分量和随机负荷分量。
科技成果——综合信息矿产预测理论与方法体系
科技成果——综合信息矿产预测理论与方法体系技术开发单位吉林大学成果简介科研集体所提出的综合信息产预测思想是对传统地质找矿理论的突破,是对找矿勘探方法学的发展。
经过近廿年的不断探索、实践,目前已形成一套较为完善的理论和方法体系。
综合信息矿产预测理论与方法以最新的成矿理论和数学地质理论为指导,从地质、物探、化探和遥感资料中提取多元信息,从演化角度研究成矿规律,用系统论思想进行信息的转换、关联,引进非线性科学模型和GIS技术开展矿产预测和资源评价,拓宽了地质找矿的研究内容,丰富了矿产勘查评价方法,从而形成矿产勘查领域的一个独具特色的学派,在国内外产生了很大影响。
其创新之处在于:它以地质信息为前提,以透视性信息(物探信息)为格架,以确定性信息(矿床)为基础,以微观信息(地球化学、遥感)为先导,以地质体单元为对象的多学科信息处理体系。
近年来,该集体完成了国家攀登计划(85B-34)的“大型、超大型矿床综合预测研究”课题,提出大型、超大型金矿床在中小型矿床中具有“鹤立鸡群”的配置关系和规律。
并提出以金矿床密集区为模型单元,以异常密集区为预测单元,先预测“鸡群”,在“鸡群”中找“鹤”的新预测思路,构造了刻划矿床变大、变富的变量标志,通过建立概念模型、逻辑模型和数理模型,使综合信息、成矿预测走向定量化、半定量化和智能化以及半自动化的新轨道。
在综合信息成矿预测理论上有新发展,这一原理同样适用于其它矿种,也代表了当今矿产勘查和资源评价的发展水平。
该“方法体系”作为导向性项目曾被地矿部作为矿产普查的新方法在全国推广,后被有色总局、冶金部和武警黄金部队广泛使用,取得了明显的经济效益和社会效益。
预测靶区经生产部门查证,累计求得黄金储量超过300吨,白银储量已超过2000吨,萤石矿1亿吨以上。
根据该科研集体新近对大型、超大型金矿的预测成果,实行由出露基底向隐伏基底区拓展过程中,山东胶莱盆地周边蓬家夼大型金矿和发云夼中型金矿的发现,则体现了我国找矿工作新的飞跃和新的水平。
成矿预测的理论与方法
模型模式预测理论
国内外已报道了大量运用矿床模型指导找 矿获得成功的事例。 如应用斑岩矿床模型发现的广东银岩锡 矿床,利用卡林型金矿床模型评价的黔西 南金矿床,运用火山成因块状硫化物矿床 模型评价的阿舍勒铜矿床,以及在世界范 围内运用斑岩铜矿床与板块构造运动关系 模型发现的许多斑岩铜矿床等等。(埃达 克岩问题、浅成低温高硫低硫、造山型
现代成矿预测的研究趋势
矿产预测研究领域向海区、深水、深层开拓
预测研究地区向发展中国家、欠发达国家和 边远地区转移 预测研究矿种以油气、贵金属、有色金属和 金刚石为主 重视采、选、冶难度较大的资源和非常规资 源找寻 预测研究对象更注重高品位矿床和大型、超 大型矿床
研究领域向海区、深水、深层开拓
现代成矿预测的特点与准则
综合预测评价准则:从潜在矿床本身来讲,对矿床自 身作综合评价;对预测和找矿来讲,要使用综合技术 方法评价。 该准则强调使用最少的方法技术手段和最 短的时间、最高的效益,进行预测和发现矿床。
矿床综合评价:①共生矿床的共生同体和共生异体的 预测评价;②伴生元素的预测评价;③预测区范围内 除导向矿种以外矿产的预测评价。 综合方法评价:①预测工作中使用地、物、化、遥感 的综合技术,预测潜在矿床;②找矿过程中使用地、 物、化、航卫的综合方法发现矿床,并要指明使用的 方法种类、方法配置和方法使用时的先后次序。
提纲
现代成矿预测的特点与准则 区域成矿预测的理论与方法
深部矿体预测理论与方法
区域成矿预测的理论与方法 指导现代成矿预测常用的理论 相似类比预测理论 模型模式预测理论 成矿系列预测理论 成矿系统预测理论 地质异常预测理论 超大型矿床勘查理论
相似类比预测理论
相似类比理论是成矿预测的重要理论之一, 主要内容是:在一定的地质条件下产出一定 类型的矿床,相似地质条件下赋存有相似的 矿床,同类矿床之间可以进行类比。与已知 矿床的地质背景相似的地区(段)可以确定为 成矿远景区或圈定为找矿靶区。 其内涵是:①在相似的地质环境下,应该有 相似的成矿系列或矿床产出;②在相同的 (足够大)地壳体积内应有等同或相似的矿产 资源量。
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中科院预测科学研究中心
1976年生,
预测中心网站: / 中国经济网: /zhuanti/2010/zjyc/yc9/ 世界集装箱港口预测报告: /xwdt/kydt/201110/t20111008_3359242.html
2. 单项预测方法
1. 时间序列预测模型
简单移动平均
加权移动平均
ˆ xt 1 0 xt 1 xt 1 N 1 xt N 1
指数平滑预测
单项预测方法
二次移动平均预测模型:对一次移动平均值序列再进行一次移动平 均得到的值。
ˆ ˆ ˆ ˆ xt xt 1 xt N 1 ˆ xt 1 N
单项预测方法
4 灰色预测(Grey Model)
华中科技大学邓聚龙教授于1982年提出。我们遇到的绝大多数 社会、经济、管理系统,我们对其内部结构、特征的了解介于黑色系 统和白色系统之间,所以称之为灰色系统.灰色系统就是指部分信息 已知部分信息未知的系统.这里用颜色深浅来表示系统信息完备程度。 GM(1,1)
刘金培
管理理论前沿
专题1 经济管理中预测的理论与方法
Contents
预测的概念、原则和发展现状
单项预测方法
预测技术的最新发展
组合预测 结语
1 中科院预测科学研究中心
定 位 作为中国经济与社会发展领域的一个重要预测研究中心,为中央 和政府进行重大决策提供科学依据和重要建议; 针对经济与社会发展中的重大决策问题与基本科学问题,开展预 测理论、方法与技术的创新研究,推动预测科学的研究与发展; 通过研究生计划和短期培训等方式,为中国和国际社会培养经济 预测与社会预警领域的高端杰出人才。
F检验 (回归方程显著性) T检验 (各回归系数的显著性) D-W检验(随机误差互不相关) 多重共线性检验
单项预测方法
3 随机时间序列预测方法
平稳时间序列预测模型 (1) p阶自回归模型AR(p)
yt 1 yt 1 2 yt 2 p yt p t
(2)q阶滑动平均模型MA(q)
预测的概念原则和发展现状 预测的原则:
连贯性原则.预测对象具有的规律性不仅在过去和现在起作 用,而且在未来的一段时间内继续发挥作用,这种连惯性包括 时间的连惯性和预测系统结构的连惯性. 相关类推原则.预测对象的发展变化与某些因素密切.有的 呈正相关关系, 有的呈负相关关系.因此类推原则要求在建立 适当的预测模型后,根据相关因素发展变化来类推预测对象的 规律. 概率性原则.预测对象的发展既受到偶然因素的影响, 又受 到必然因素的影响.概率性原则要求利用统计方法可以获得预 测对象发展的必然规律.
预测的概念原则和发展现状
2. 回归分析预测: 回归分析是英国生物学家高尔登(F.Galton)在研究人类的 身高的遗传特性时首先提出来的.通过大量的统计资料高 尔登发现身材高的父亲,他的儿子身材比其略矮.反之, 身材矮的父亲,他的儿子身材比其略高.即人类的身高有 向平均数靠近的倾向, 这种现象称之为回归.回归分析 预测方法是一种因果分析预测.它是研究某一个随机变量 与一个或几个变量之间的数量关系,用一个或几个非随机 变量来预测某一个随机变量的方法. (多元回归预测中国农村公共卫生 pdf 论文)
预测的概念原则和发展现状
定性预测:定性预测方法就是以人的经验、事理等 主观判断为主的预测方法,对事物的未来的性质作 出描述.一般地说定性预测方法适用于缺少历史统 计资料,而需要更多地依赖专家的经验的情况下使 用。
1 德尔菲法; 2 主观概率法; 3 市场调查法; 4 领先指标法; 5 模拟推理法;
中科院预测科学研究中心
中心学术委员会由一批著名经济学家和预测科学家组 成,包括原全国人大副委员长成思危教授、中国社会科学 院数量经济与技术经济研究所所长汪同三学部委员、曾经 给政治局讲授经济形势的著名经济学家李善同教授、国家 信息中心常务副主任王长胜教授、中国科学院国情分析研 究中心主任胡鞍钢教授、国家自然科学基金委员会管理科 学部副主任张维教授等。 汪寿阳:出版专著18部(其中在Springer-Verlag出版英 文专著7部)、主编出版编著和文集12部(其中在海外出 版7部)、在欧美学术期刊上发表论文170余篇(其中SCI 和SSCI收录138篇),向中央和国家有关部委提交政策研 究报告90余篇(仅温家宝总理批示的报告达13篇),不少 政策建议被中央政府所采纳。
yt t 1 t 1 2 t 2 q t q
(3)自回归--滑动平均模型ARMA(p, q)
yt 1 yt 1 2 yt 2 p yt p t 1 t 1 2 t 2 q t q
预测的概念原则和发展现状
对于“预测”一词,可以从不同的角度来理解.它有 三个含义,即预测工作、预测结果、预测学. 从预测学来看,它是阐述预测方法的一门学科 和理论.科学预测方法是采用科学的判断和计量方 法,对未来事件的可能变化情况作出事先推测的一 种技术.预测学是一门应用方法论的学科.科学预 测方法要求根据社会经济现象的历史和现实,综合 多方面的信息,运用定性和定量相结合的分析的方 法,用来揭示客观事物的发展变化的规律,并指出 事物之间的联系、未来发展的途径和结果等.
2012年GDP预测及宏观经济形势分析(ppt课件) 范英教授对国际原油价格的多步预测 美国能源信息署(EIA) 兰德公司 朝鲜战争,苏联人造卫星,德国统一,古巴导弹危机等预测
2 相关的学术期刊
Social Sciences Citation Index (Thomson Reuters)
相关的学术期刊(nsfc)
小波重构 低频系数 序列 OWA-SDDEPM 低频预测 结果 高频系数 序列 马尔科夫预测 高频预测 结果 时间序列 小波多尺度分解
预测结果
非线性时间序列预测
6.1 小波分解
S S1 w1 w2 S2 w3 … SJ-1 wJ SJ
小波分解,可以将一个复杂的时 间序列信号分解成一系列不同频 率的简单信号,分解后的各层信
二次指数平滑预测模型:对一次指源自平滑预测值序列再进行一次指数平滑预测得到的值
ˆ ˆ xn1 xn (1 ) xn
ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ xn1 xn (1 ) xn
单项预测方法
2. 回归分析预测
多元线性回归 (y 预测对象,x 影响因素)
y 0 1 x1 2 x2 m xm
单项预测方法
单项预测方法
非线性时间序列预测
不稳定性的非线性时间序列的 预测问题产生亍多个领域,在 信号处理、地震波分析以及大
盘社会一经济系统中,非平稳
序列较之平稳序列更为常见, 因此,近年来非平稳时间序列 分析问题倍受关注。
非线性时间序列预测
首先对时间序列数据迚行小 波多尺度分解,提取出原时间序 列的低频趋势序列和高频细节波 动序列,然后分别利用基亍OWA 算子的滑动离散差分方程预测模 型(OWA-SDDEPM)和马尔可夫预测 模型对低频和高频序列迚行预测, 接着对各层的预测结果迚行小波 重构,便得到了原时间序列的预 测值 。
由于受到自然条件和社会条件的影响,在一个年度 内某些社会经济现象出现季节性的变化.所有这些因季节 性改变而带有规律性变动的称为季节变动.如某些农产品 的产量,重要节日期间交通运输部门的客运量等.对季节 变动的时间序列进行预测方法的研究可以克服季节变动所 带来的不良影响,有利于人们安排生产和生活,具有重要 的现实的意义.
预测的概念原则和发展现状
预测学已发展成为一门综合性的学科,它突破了自然 科学和社会科学的界限.目前预测学应用研究有很大的开 拓,它广泛应用于人口、环境、资源、教育、金融、交通 运输、城市规划、医药卫生、材料科学、科技管理等领 域.可见预测方法与各个学科、各个部门均有密切联系. 同时预测学理论研究有了新的进展,但是我们还不能 说预测学已经发展得很成熟.它在以较快的速度继续向前 发展.在发展过程中不断地吸收其它学科的营养,进一步 丰富和完善自己。
相关的学术期刊(图书)
预测的概念原则和发展现状
预测是适应社会经济的发展和管理的需要而产生、发展起来 的.预测作为一种社会实践活动,已有几千年的历史. 预测真正成为一门自成体系的独立的学科仅仅是近几十年的事 情.特别是二次世界大战以后,由于科学技术和世界经济取得了前所 未有的快速发展,社会经济现象的不确定因素显著增加,诸如政治危 机、经济危机、能源危机、恐怖活动等.所有这些不确定因素增加人 们从心理上了解和掌握未来的必要性和迫切性.人们日益意识到科学 预测的重要性,这也就成为预测学科进一步发展的推动力.
预测的概念原则和发展现状
3. 组合预测
实际的预测对象可能是较为复杂的社会经济系统,有 多种错综复杂的因素对其产生影响.有些是基本因素,有 些是偶然因素.预测者常常对同一预测问题在不同的假设 条件下,采用不同的单项预测方法建立多种预测模型, 然后按照统计假设检验从众多的预测方法中选择结果最好 的一个,而排除了其它单项预测方法.事实证明这不是有 效的方法。 不同的定性预测模型方法和定量预测模型方法各有其 优点和缺点,它们之间并不是相互排斥的,而是相互联 系、相互补充的.由于每种预测方法利用的数据不尽相同, 不同的数据都是从不同的角度提供各方面有用的信息.
6 相关因素分析 法。
预测的概念原则和发展现状
1. 时间序列预测: 时间序列数据存在于自然科学和社会科学的各个领域,如天文观测、 股市每日的交易价格等。时间序列预测就是根据被预测事物的过去和 现在的观测数据,构造特定的模型,并借助一定的规则推测未来。时 间序列预测一般分为线性时间序列预测和非线性时间序列预测两类, 在线性时间序列预测领域,1970年Box和Jenkins出版的专著《time series analysis: forecasting and control》提出了线性自回归滑动平 均(ARMA)模型的辨别、参数估计、适用性检验等一整套理论,标志 着线性时间序列预测的理论已经日臻成熟。然而现实世界中许多时间 序列数据呈现出很强的非线性特征,特别是对一些非线性复杂系统的 研究中。为此,大量非线性预测模型被相继提出,如神经网络预测模 型、基于软计算的预测模型和支持向量预测模型等,利用非线性模型 对时间序列数据进行预测已经成为国内外研究的热点。(时间序列 的非线性趋势预测及应用综述 中国碳排放强度预测 pdf论文 )