Ⅰ－Ⅱ复合型裂纹亚临界扩展研究

对两种工程材料ＬＹ１２－ＣＺ铝合金和１６Ｍｎ钢的薄板斜拉伸试件进行了裂纹扩展试验研究。提出了用当量裂纹法预测Ⅰ－Ⅱ复合型裂纹亚临界扩展寿命的方法。实验结果表明，当量裂纹法预测复合型裂纹疲劳寿命的方法简单可行。     

神经网络及其在股市预测中的应用

将BP神经网络和RBF神经网络应用于股市综合指数预测.预测结果表明,RBF网络计算量少,学习速度快,预测精度高.     

浅谈深基坑开挖周围地表沉降的预测方法

深基坑开挖是一项复杂的系统工程,在支护加固以及变形控制不当的情况下,常会因边缘地面沉降量超出设计值而危及周围各种构筑物的正常使用：如地下市政管线的破裂,周围建筑物的倾斜等。本文总结并对比基坑开挖周围地表沉降的预测方法,并提出了自己的一些看法。     

基于煤层钻孔气体参数检测的突出预测预报装置

为解决现行的煤层钻孔气体检测装置数据最高值不容易被捕捉、钻孔气体参数比较单一、测定结果不能实时显示的问题,特研制出一种煤层钻孔气体检测装置。此装置能够准确测定煤层钻孔内的气体浓度(包括甲烷、硫化氢和一氧化碳)、气体流量、气体温度和气体压力等(包括高压和低压)参数,并且数据实时显示、连续记录、易于查询。应用实践表明:该装置能够满足煤矿现场测定煤层钻孔参数的要求,对实时预测预报煤与瓦斯突出危险性、保障煤矿安全生产具有重要意义。     

基于时间序列分析的火灾分析与预测

首先应用指数平滑法,以1997—2008年的火灾发生率数据为样本,预测2009—2015年的火灾发生率,其次对1997—2015年的数据进行时间序列分析,最后得出这19年的平均火灾发生率为15.063,且计算得出在2006年后火灾年发生率下降5.007。     

企业经营失败评价方法研究进展述评

20世纪80年代末期，学者们开始尝试使用新的方法替代传统的横截面统计方法来研究企业经营失败的评价问题，并体现出一定的优越性。本文选取基于模糊法则的分类模型、粗糙集分析、混沌模型、自组织映射、生存分析、累积总和模型、固定效应的面板数据logit模型、多维标度八种较为典型的新方法进行重点评述，分析各个方法的优势与局限性，进而阐述新方法的特点及其在研究中存在的不足，并对未来的研究方向进行展望。     

交易谈判中的数学方法

在假设交易谈判中讨价还价的过程无限进行的前提下,从数学的角度,讨论了谈判双方在进行每一次让步时,其让步幅度（或让步比率）所应满足的条件和要求。同时,也给出了买卖双方未来的报价的预测方法。     

降水时间序列的聚类分析和预测

本文阐述了对160个中国大陆降雨序列进行同步预测的完整方法。预测模型是用多元分析和随机序列等方法综合建立的, 预测结果较好。文中重点研究能用个人计算机可方便地同时预测这160个点的方法。因此, 首先采用聚类方法将160个点的降水序列分成若干个局部特征相似的几个子类。采用该法的分类结果与国内大多数着名专家的分类结果相似。采用数据压缩法求出每个子类周期性特征的主成分序列, 计算中在精度损失不大情况下尽量压缩计算量。该模型预测一年后的降雨量, 获得令人满意的结果。     

关于EWMA模型的参数研究

EWMA(Exponentially Weighted Moving Average)即指数加权平滑模型,在预测学、技术经济、质量控制等问题中有广泛应用;但关于其参数的研究却很少见到,有的则硬性规定参数值.本文讨论参数问题,并给出了求取参数的方法.     

Forecasting the business cycle without using minimum autocorrelation factors

We introduce a forecasting technique based on multivariate ideas previously applied in remote sensing. The approach has the trivial but nonetheless fundamental purpose of dividing the information inherent in the time series into important and unimportant. Important information is used for forecasting purposes while the unimportant is discarded. Although related to vector autoregression, giving asymptotically the same estimates, there are reasons to believe that the approach gives better precision of parameter estimates for finite samples as well as more precise predictions.