马尔可夫模型的市场预测方法及其应用

本文简述了马尔可夫模型的基本原理，介绍了利用马氏过程的基本特征．即其平稳性和无后效性．对随机现象进行统计预测的方法。本文选取市场为研究对象，根据产品的市场占有率的随机变化过程，建立起市场占有率的马尔可夫预测模型，并进行了实例分析。在模型的实际应用时，要注意系统状态转移的平稳性和进行系统状态划分的有效性。     

基于相空间邻域的混沌时间序列自适应预测滤波器(Ⅱ)非线性自适应滤波

根据相空间重构理论、最小均方误差准则和最陡下降原理，提出了一种基于相空间邻域的非线性自适应滤波算法.实验结果表明：这种非线性自适应预测滤波器能够有效预测一些混沌序列，在某种程度上具有抗噪声的能力. 关键词： 混沌时间序列 重构矢量 最小均方误差准则 非线性自适应预测     

具有离散参数齐次随机场的线性预测（Ⅴ）

本文提出并研究下列四类线性预测问题，２（ｎ０），６（ｎ０），５（Ｎ０，ｎ０）及３（Ｎ０，ｎ０）不仅求出了它们的预测误差，而且也求出了它们的预测值，因而不仅推广了而且也改进了（２－５）中的结果，本文还给出了场｛Ｘ（ｍ，ｎ）｝的一个新形式的表示式。     

基于有限元分析的平面桁架结构优化设计研究

优化设计是一种寻找确定最优设计方案的技术。本文探讨了在有限元分析基础上对结构进行优化设计的理论和方法，结合ANSYS软件，对其中的一些关键问题进行了研究。通过对一个平面桁架结构工程实例的优化设计计算，检验了该方法的效率，研究了影响桁架结构优化设计的主要因素．供工程技术人员进行设计和分析时参考使用。     

具有离散参数齐次随机场的线性预测(ⅩⅣ)

本文进一步研究预测问题5(N0,n0)及预测问题2,在频域及时域上求出了对任意点X(m',n')的预测值与预测误差,从而分别在一定程度上改进了文献[2,4,6]的结果.     

用改进的模糊AR(p)与指数平滑组合模型预测油田产油量

在模糊AR(p)与指数平滑组合预测模型的基础上,通过对传统指数平滑模型的分析,提出了动态平滑参数的概念,并由此建立了平滑权重对时间序列能够适应的新的指数平滑模型,较完整地解决了传统模型初值难以选取,平滑参数适应性差和系统预测偏差大等问题,从而较传统指数平滑模型有较高的预测精度.并将这两种模型结合起来构成新的改进的模糊AR(p)与指数平组合预测模型,并应用于预测油田产油量.应用实例证明,改进的模糊AR(p)与指数平滑组合预测模型具有更高的预测精度.从而表明该组合预测模型是一种非常有效的预测新方法.     

样条函数磨光法对成本预测方法的改进

本文利用函数逼近理论对成本预测给出了一个精度更高的方法。     

预测方法的有效度计算及选择应用实例

以河南省国内生产总值2010年预测为例,说明预测方法的有效度计算及选择,并作相应的分析.     

拟合及预测饱和增长趋势的广义逻辑（Logistic）曲线模型

本文讨论了逻辑（Ｌｏｇｉｓｔｉｃ）曲线与龚柏兹（Ｇｏｍｐｅｒｔｚ）曲线模型结构上的缺点。针对这些缺点，文中提出利用广义逻辑曲线模型拟合及预测饱和增长趋势，解释了该模型包含的实际经济意义，并给出了相应的参数估计算法，以实例说明了该模型具有高于逻辑曲线和龚柏兹曲线的预测精度。