简介：作为高职市场营销专业的基础课程,市场调查与预测课程有很强的实践性。课程教学中应依据高职人才培养目标,建立基于工作过程的学习情境,从分析课程特点入手,明确教学组织与安排,并对教学实施和实施中应注意的问题进行详细的分析,力争做到教、学、做合一。

简介：预测预报是时间序列分析的应用之一，人们根据大量的观测数据对系统进行分析，主要原因是为了能够预测小系统在未来的特性，以便对系统的特性进行处理。提出一种非平稳时间序列预测建模方法，通过实验结果表明，该模型在工程应用方面具有较高的预测精度。

简介：利用遗传算法的全局搜索能力,同时进化设计神经网络的网络结构和初始连接权,获得一组合适网络结构和初始连接权,再进行新一轮BP神经网络训练,生成神经网络的集成个体,采用二次规划计算方法,计算各集成个体的最优非负权系数进行最优组合集成,生成神经网络的输出结论,以此建立股市预测模型。通过上证指数开盘价进行实例分析,计算结果表明该方法预测精度高、稳定性好,易于操作。

简介：寿险保费收入的增长具有其内在的规律性,而掌握这一规律对提升我国保险业的竞争力、应对人口老龄化具有重要的作用.文章从中国的实际情况出发,以1999-2013年各季度寿险保费收入的统计数据为依据,对其进行平稳化、零均值化处理,并利用时间序列的、偏自相关函数的性质确定序列应当适合的ARMA（p,q）模型,据此对中国寿险保费收入的变化规律进行预测分析.

简介：当前物流业迅猛发展,物流人才需求量增加,加快物流人才的培养成为当务之急。通过对物流人才需求调查问卷进行汇总分析,并对河北省物流企业员工规模、岗位分配、人才结构等方面进行深入分析,利用回归分析方法对河北省物流人才的需求做出了预测,以期在人才培养中实现与岗位需求的对接。

简介：通过对近几年哈尔滨市年宵花卉市场主要花卉种类及销量进行调查,分析年宵花卉市场的特点,预测2006年哈尔滨市年宵花卉市场的发展前景。

简介：随着信息技术的迅速发展，在电力、石化等众多行业里得到广泛的重视和应用的旋转机械状态监测技术面临着巨大的发展和挑战。对振动信号的采集与分析是设备状态监测和故障诊断的基础，通过对传统数字倍频器的分析，结合现场实际情况设计出一种带预测功能的全数字倍频器，该项技术在状态监测系统中得到了很好的应用。

简介：地质灾害发生频数的有效预测有着重要价值。基于灰色理论，将GM（1，1）或修正GM（1，1）模型与灰色状态Markov链模型结合起来。建立地质灾害发生频数预测模型。用2005-2009年我国季度和年发生地质灾害频数进行实例分析，并进行了预测。结果表明：预测结果具有一定参考价值，模型预测是有效的，特别是短期预测效果较好．该方法为地质灾害预测提供了一种方法。

简介：摘要基于季节性时间序列的特征，文章提出了一种利用季节模型预测的方法抑制希尔伯特——黄变换（HHT）中端点效应的方法。首先，在对信号进行经验模式分解（EMD）之前，利用季节模型预测的方法延拓信号的两端，使得极值拟合的包络线更加适合原信号；其次，对固有模态函数（IMFs）做Hilbert变换之前再次应用季节模型预测；最后，将基于季节模型预测方法的HHT算法与灰色预测和神经网络预测的结果进行对比，仿真实验表明新算法不仅有效抑制了端点效应，而且得到了更准确的瞬时频率。

简介：用分形理论对汽车变速齿轮箱振动信号进行处理，提取齿轮箱振动信号的分形维数，发现分形维数能够反映齿轮的磨损规律，可以对齿轮的磨损进行预测。同时试验研究了齿轮在磨损过程中振动信号分形维数的变化规律。结果表明：分形维数的变化与齿轮的磨损相吻合。

简介：表面组装技术（SurfaceMountTechnology，SMT）中，焊点是组装电路板的可靠性影响因素之一，而焊点的形态决定了其可靠性．文章应用SurfaceEvolver软件，采用有限元方法，以能量最小原理为理论依据，对表贴翼形引脚及焊点进行了三维模型的预测．选取无铅焊料作为焊点材料，通过建立初始模型，施加边界约束、体积约束、重力势能约束和表面势能约束，完成翼形引脚焊点三维形态预测．

简介：Excel2000是一个强有力的数据管理与分析的工具软件,它具有功能强大、技术先进、使用方便的特点.要高水平的使用Excel,甚至开发性的使用,就必须把Excel的应用和特定的专业有机的结合起来.本文介绍了运用Excel来预测地下水水位动态变化趋势的一种方法--趋势外推法.

简介：随着社会经济的发展,那种传统式的、单纯根据职教与普教的比例关系进行职业技术教育预测规划的做法,其非科学性和局限性日益暴露出来。在进行经济体制、教育体制和劳动用工制度改革的过程中,对这种传统式的职业技术教育预测规划方法需要相应地进行一次变革。变革的方向应该是:从孤立式的、封闭式的、静态式的这种预测规划走向关联式的、开放式的、动态式的预测规划。也就是说,从社会经济发展对人才的需求入手,综观经济、教育、劳动和社会发展,在把握其内在联系的基础上,研究职业技术教育预测规划、此乃本文的宗旨。

简介：通货膨胀的诱因、预测与控制是各国政府、学者乃至普通民众关心的热点问题。运用交叉相关分析法对GDP增长率、M2增长率、工业生产者购进价格指数等因素与通货膨胀间的关系进行了定量分析，确定了各因素与通货膨胀之间的领先、一致和滞后关系；然后结合人工神经网络原理，以先前确定的领先指标作为输入信息建立了基于BP神经网络的通胀预测模型，最后根据模型预测结果，提出了控制通货膨胀的相关政策建议。

简介：为了更精确地预测煤层底板砂岩的富水性,利用多属性分析技术,通过研究和分析各种属性参数,反演研究区岩层的视电阻率属性,并分析反演结果,从而有效地预测了煤层底板砂岩富水性。此项技术在淮北桃园矿区取得很好的效果。

简介：证券价格可预测性是国内外学者研究的一个热点。近年来,大多数学者以神经网络为主要工具对其进行研究。针对此情况,提出了HP滤波与Elman神经网络相结合的方法,此方法的预测效果好,预测结果准确。先利用HP滤波对要预测的原实验数据进行处理,得到证券价格数据的趋势项序列和波动项序列;再对HP滤波后得到的证券价格的波动序列进行再次滤波,这样就得到了证券价格波动项的趋势项序列;最后用HP（2）-Elman模型进行预测。实验证明,这种算法是有效性的。

简介：用计算机集成智能技术进行负荷预测的遗传算法是在综合人工神经网络（ANN）和遗传算法（GA）的基础上形成的,这种模型在ANN和GA的基础上可以对未来24h负荷做出短期预测.利用遗传算法可以求得最佳负荷和偏差,仿真结果表明这种方法是有效的.

简介：汽车保有量预测对城市交通的发展方向有直接的参考意义,通过分析影响城市汽车保有量的因素,找出了城市人口、GDP、公共交通服务水平等九个主要的因素,并对这些因素进行分析.同时建立了预测城市汽车保有量的BP神经网络模型.为了保证模型的收敛,在进行实例分析的时候引入主成分分析法将九个因素减少为五个因素,并进行了预测,预测精度比较高.

简介：提出将BP神经网络与遗传算法（GA）相结合，建立了三层GA—BP神经网络模型，模型利用遗传算法来修改网络的连接权值，构筑进化型的神经网络模型，缩短网络学习训练时间，提高模型预测精度。炉温预测主要是高炉铁水硅质量分数的预测，当要求硅质量分数预报的绝对误差为±0．05％时，命中率为90％。结果表明，GA-BP网络模型比传统的BP网络模型能够获得更高的精度。

简介：由于在多脉冲激励线性预测声码器中要一次得到所有脉冲的位置和幅度是非常困难的,因此次优的序贯搜索方法被采用,即一次得到一个脉冲。用Matlab仿真观察合成语音效果是可以接受的。