地下水埋深动态预测的DAMSM模型

运用动态数据反演建模方法和自记忆性方程，建立了地下水埋深动态预测的DAMSM模型。该模型将动力学计算与用历史数据估计参数相结合，预测时无需分析影响地下水埋深动态的各种因素，只需要有一定长度的地下水埋深动态观测序列资料，避免了众多数据的收集整理。实例预测表明，该模型具有较高的拟合精度和预测准确性。     

基于支撑向量机在线学习方法的短期负荷预测

提出了基于支撑向量机在线学习方法的短期负荷预测,该方法克服了传统的支撑向量机负荷预测当训练样本集合改变时为了保证预测精度必需重新进行训练来得到新的回归函数的缺点.充分利用支撑向量机解的稀疏性和前一次的训练结果,提出了递增和递减算法,直接修改原有回归函数的系数来得到新回归函数.实例计算表明,该方法与传统支撑向量机方法相比,具有计算速度快,推广能力强的显著特点,在相同预测精度下,计算速度提高了近两个数量级.     

单向机织物增强复合材料层合梁弯曲破坏规律

五组单向机织物增强层合梁的弯曲实验表明：层合梁的最大弯曲强度通常并不对应于最后一层破坏时的荷载；铺设角不同的层合梁达到最大承载力时，破坏并不发生在同一层，且总的破坏层数和对应位移都不相同，其破坏形式可以定性预测．研究还表明：根据实测的单层板的非线性本构关系和强度指标，运用经典层合梁理论，可以对非弯扭耦合层合梁的最大承载力和挠度进行预测．     

基于MATLAB的神经网络在股市预测中的应用

以道氏三大假说作为理论基础，设计一个三层BP网络，并建立相应的数学模型，以MATLAB为工具，个股上海石化(600688)140天实际收盘价作为样本，对网络进行训练后，预剩10天的收盘价，并计算出与实际收盘价的高差Q＝0．0146，Q已经小到几乎可以忽视的程度。     

基于RBF神经网络多步预测的自适应PID控制

提出一种基于RBF神经网络多步预测的自适应PID控制算法．该算法用无局部极小的径向基函数网络对非线性系统进行在线辨识，利用多步预测误差对PID型控制器网络进行训练，从而实现PID参数的在线自适应寻优．通过对典型非线性系统的仿真研究，该控制系统具有较强的适应性和鲁棒性．     

地球化学异常对白银市供水水源影响预测

白银地区为多金属成矿区.因其特殊的地球化学环境,拟建的城市生活用水供水工程区,铜、铅、锌、砷、锰、镉等元素的背景值较高.本文通过对水源库的水环境分析,以镉元素水库水质影响设计出未来水源库运行条件下的水质模型,预测了在水库设计运行方案下近期和远景水库水质可满足生活饮用水卫生标准的结论.     

体育教学中发展学生思维的方法

体育不仅为了锻炼身体，也为了发展思维，那些不擅于思考的学生很难领会运动的真谛。因此，在教学过程中，提高学生的思维水平就显得尤为重要。体育教师应采用各种有效的方法来帮助学生提高思维及理解水平，这样做会有助于培养学生理解运动本身的能力，解决问题的能力和掌握各种技能的能力。下面就如何在体育教学中提高学生的思维水平提出了几点看法。     

面向用户的Internet链路状态探测与预报

构造了一个面向Internet一般用户的探测链路当前状态与预报未来状态的框架．利用pathchar和packetpair等探测方法与工具来测量网络路径延迟，得到网络链路的带宽等状态参数，并采用TCPdump对用户所在局域网的网络业务进行收集与建模．用户根据探测的链路带宽和本地网络的业务状态，对未来状态进行预测，并主动控制自己的网络行为．利用EVT，提高了链路带宽估计的精度，使用RARIMA模型，对网络业务和链路状态进行预报．实际到量与预报数据表明本方法是正确有效的．     

需求信息预测与处理中的牛鞭效应

研究了在不稳定的市场需求下，生产商和零售商所组成的供应链系统中的牛鞭效应存在问题．提出了当零售商采用一次平滑指数法或简单移动平均法获得需求信息的过程中，不存在波动放大现象．证明了在生产商和零售商都采用固定间隔库存策略处理需求信息的过程中，显著存在波动放大现象，从零售商到生产商的信息传递过程中，存在着牛鞭效应现象．需求过程中的牛鞭效应主要是由于生产商和零售商利用各自库存策略处理信息的结果．     

采样间隔非均匀一阶渐近增长模型及贝叶斯预测

利用贝叶斯预测方法给出采样间隔非均匀情况下的一阶渐近增长模型，当观测误差方差已知时，给出了它的先验分布、预测分布和后验分布的修正递推算法。