市场预测的几种方法

本文介绍了几种市场预测方法，并指出市场预测既是企业高级管理活动，又是企业管理的基本功。     

用预测－校正方法解非线性含扩散的色谱方程

用预测－校正方法，模拟了非线性含扩散的色谱过程，并与有限分析法及Ｇａｌｅｒｋｉｎ方法作了比较。     

并行广义预测自校正控制器(GPC)

本文旨在讨论ＧＰＣ算法［１，２］的并行化问题，通过对原串行算法的数据流及数据相关性的分析，得到了一种三角阵列的并行算法。该算法自然导致Ｓｙｓｔｏｌｉｃ结构，并具有良好的数值稳定性。对于一个 ｎ阶系统而言，本算法采用Ｏ（ｎ２）阶的处理器单元互连成三角阵列，可以把计算时间由原来的Ｏ（ｎ３）阶（内积运算）时间提高到 Ｏ（ｎ）阶，因而具有 Ｏ（ｎ２）的加速比，其处理器的利用效率得到了很大提高。     

灰色系统理论—一种全新的观念

本文较为全系统、全面地介绍了灰色系统理论的内容、应用及其发展。     

小麦品种产量性状演变与预测的灰色系统分析

本文用灰色关联度分析的方法，对山东省及黄淮麦区不同时期种植的小麦品种产量性状的演变进行了分析，探讨了性状之间的变化态势的异同及相互影响的程度。用ＧＭ（１，１）模型对９０年代小麦产量及相关性状的发展趋势进行了预测。在此基础上，对制定科学合理的育种目标，明确育种的主攻方向，提高育种效率等问题进行了讨论了为小麦的遗传育种工作提供一定的参考信息。     

师资预测一类纵横统计推进模型

提出了一个新的人才预测模型,其主要优点是可对残缺原始数据进行加工,且可修正预测值的随机误差影响,预测精度较高.本文还给出了用该模型对某校师资进行预测的实例,得到满意结果.     

基于同伦(homotopy)关系的ARMAX模型的辨识算法

论述了采用同伦 (hom otopy)法辨识 ARMAX模型的问题 .在 ARMAX模型的辨识中 ,由于滑动平均(MA)噪音模型部分的存在 ,用以估计 ARMAX模型参数的误差函数不再是单峰的 ,因而常用的基于最优化的估计算法有被陷入局部最小点的危险 .本文提出一种基于同伦关系的算法来解决这个问题 ,其基本想法是建立 ARMAX模型参数的估计和 ARX模型参数的估计两者之间的同伦关系 .由于用以估计 ARX模型参数的误差函数是单峰的 ,因而没有局部最小点问题 ,这就使得有可能利用它们之间的同伦关系来解决 ARMAX模型参数的估计中的局部最小点问题 .详细描述了基于同伦关系的新辨识算法 ,并利用蒙特卡罗 (Monte Car-lo)仿真试验说明了新算法的有效性