预测控制
11．预测控制与预见控制
11．1概述
在我们的日常生活，根据未来的情况而决定现在的行动的事例比比皆是。如，估计天气会下雨，出门时带上伞；看到前面路上有凹凸不平，提前把车速减下来，等等。有必要提起注意的是，这里举出的两例对“未来情况”的把握是存在差异的，前者只是一种“估计”或者说“预测”（是否下雨并不一定），而后者却是明明白白看到了一个事实（确实有凹凸），我们权且称为“预见”。在控制工程中，依据对未来情况的“预测“或“预见”来决定当前控制输入的控制方法便是我们要讨论的“预测控制”（Prdeictive Control）和“预见控制”(Preview Control)。
所谓预测控制，是指根据某种方法对系统未来的输出进行预测，并导求一种使预测的输出与期望值之间的误差尽可能小的控制方法，比较有代表性的有模型算法控制（MAC----Model Algorifhmic Control）、动态矩阵控制(DMC----Dynamic Matrix Control)等，这些方法直接从系统的预测模型（非参数模型），并根据某一优化指标设计控制系统，确定一个控制量的时间序列，使未来一段时间内输出量与期望量之间的误差最小。由于这种控制方法的数模通过简单的实验得到，无须深入了解系统或过程的内部结构，也不必进行复杂的系统辩识，建模容易、简单，而且在算法中采用滚动优化策略，并在优化过程中不断通过实测系统输出与预测模型输出的误差来进行反馈校正，能在一定程度上克服由于预测模型误差和某些不确定干扰等的影响，所以特别适用于复杂工业生产过程的控制，在化工、冶金、石油、电力等部门得到了成功应用。80年代初，人们结合自适应控制的研究，又发展了一些基于辩识过程参数模型，如广义预测控制(GPC Generalized Predictive Control)等。
与预测控制不同的是，预见控制对未来情报的了解和掌握不是基于某种推测或判断，预见控制是基于一个控制对象的模型是已知的，系统中未来的目标值或外扰是可以通过某种手段预先明确地得知和确定的假设，也就是说，预见控制是根据已经确认的系统未来应该满足什么要求，系统未来的目标信号或外部干扰将会有怎样的变化等信息来做出当前时刻的控制决策。预见控制中有时以最优控制理论（optimal Control theory）作为理论基础和求解手段，但它追求的不仅是
当前时刻的最优，而是根据所了解的未来一段时间的情报而追求一段时间内追踪目标值，减小外扰影响，调节控制输出的整体综合目标最优。预见控制的研究与应用不如预测控制那样广泛，但也在一些领域取得了成功应用。如：根据对前后道路情况的了解来控制车辆的行车路线与减振力；以机器人、工作机构预定的未来运动轨迹做预见信息进行预见控制以减小跟踪误差；将前一级轧制后的轧材厚度检测量作为预见情报供即将通过的辊缝调节时做参考以提高轧制精度，等等。
11．2预测控制
预测控制是在工业实践过程中发展起来的，已有数十种控制算法，但都有一个共同特征：以预测模型，滚动优化和反馈校正做为基本控制策略，采用多步预测方式反映过程未来变化趋势以克服各种不确定性和复杂性的影响，能直接处理对控制量，被控量及某些可测中间量的限制。正因为此，预测控制已在工业过程控制中得到成功应用。本节通过动态矩阵控制方法的介绍说明这类控制方法的一般原理与算法结构。
11．2．1动态矩阵控制
动态矩阵控制方法是一种基于系统的阶跃响应模型进行模型预测控制器设计的方法，其特点是采用工程上易于获取的对象阶跃响应模型，算法较为简单、计算量少、鲁棒性较强，适用于纯时延，开环渐近稳定的非最小相位系统，已被实践证明是一种成功有效的控制算法。
1．动态矩阵控制的原理
动态矩阵控制算法结构由预测模型、最优控制规律、误差校正及闭环控制等几部分构成。
（1）预测模型
当在一个系统的输入端加上一单位阶跃信号后，在各采样时间t=T,2T,3T,、、、,NT分别可在系统的输出端测到一序列采样值，可用动态系数a1,a2,、、、a N来表示（图11.1）。
x
图11.1系统单位阶跃响应
图中的N为阶跃响应的截断点，称为模型时域长度，N的选择应能使过渡过程基本完成，即a N a∞。
如果在K时刻给系统加上一个控制增量Δu(k),那么，根据线性系统的比例和叠加性质，可以推测未来N个时刻的模型输出预测值应当是：y m(k+1/k)=y0(k+1/k)+a1Δu(k)
y m(k+2/k)=y0(k+2/k)+a2Δu(k)
y m(k+N/k)=y0(k+N/k)+a NΔu(k)
这里，（k+i/k）表示在t=kT时刻预测t=(k+i)T时刻的值，y0( )表示预测无Δu（k）作用时未来时刻的系统输出，y m( )表示预测有Δu(k)作用时的系统输出。
以上是假定Δu(k)不再变化（阶跃信号）而得到的预测结果，如果加的控制增量在未来M个采样间隔都变化，即为Δu(k)、Δu(k+1)，、、、，Δu(k+M-1)，则系统在未来P个时刻的预测模型输出应为：
y m(k+1/k)=y0(k+1/k)+a1Δu(k)
y m(k+2/k)=y0(k+2/k)+a2Δu(k)+a1Δu(k+1)
y m(k+P/k)=y0(k+P/k)+a pΔu(k)+a pΔu(k+1)
+、、、+ap-M+1Δu(k+M-1)
用矩阵形式可表示为：
Y m (k+1)=Y 0(k+1)+A ΔU(k) （11.2-2）
式中Y m (k+1)=[y m (k+1/k),y m (k+2/k),、、、,y m (k+p/k)]T
Y 0(k+1)=[y 0(k+1/k),y 0(k+2/k),、、、,y 0(k+p/k)]
T ΔU(k)=[ Δu(k)，、、、Δu(k+m-1)]
A=??????????????+--111210M p p p a a a a a a
称为动态矩阵，其元素为描述系统动态特性的阶跃响应系数。
（2）最优控制律
为了对系统进行控制，提出一个二次型性能评价函数
J=[Y r (k)-Y m ]T
Q[Y r (k)-Y m (k)]
+[ΔU(k)]T R ΔU(k) (11.2-3)
并通过最优化准则J →min 来确定从现在起M 个时刻的控制增量Δu （k ）,、、、, Δu(k+m-1),以便系统在未来P 个时刻的输出值尽可能接正期望值Y r 。这里，Y r (k)=[ y r (k+1)，y r (k+2),、、、，y r (k+p)]T 为t=kT 时刻给定的未来P 个时刻的期望值，它可以是常值的（定值控制），也可以是时变的（跟踪控制）。 Q=ding(q 1,、、、,q p )为误差加权矩阵
R=ding(r 1,、、、,r p )为控制加权矩阵
P,M 分别称为“最优化时域长度”和“控制时域长度”。 求解上式（0)(=???k u J ）后，可得最优控制增量为
Δu （k ）=(A T QA+R)-1A T Q[y r (k)-y m (k)] (11.2-4)
在实际控制过程中，一般并不将所有M 个计算出来的控制增量用于控制，而是采用只执行当前时刻的控制增量Δu(k)一步，k+1及k+1以后时刻的控制增量重新计算的闭环控制策略，这时只须计算（A T QA+R ）-1A T Q 的第一行即可，即：
Δu(k)=C T (A T QA+R)-1A T Q[y r (k)-y m (k)]
=d T [y r (kl)-y m (k)] (11.2-5)
其中C T =[1 0 0、、、0]
d t = [d 1, d 2，、、、d p ] t =C T （A T QA+R ）-1A T Q
因为A ，Q ，R 都已确定，所以d T 可以先离线解出，这样，在线控制时计算Δu(k)只需要完成两个无量点积即可。
（3）误差校正
由于模型误差和干扰等影响，系统的输出预测值与实际输出值之间会存在有误差，因为在控制过程中只采用一个控制增量Δu(k)，则对未来P 个时刻的系统输出预测值可用实际输出误差e(k)=y(k)-y m （k ）来修正，即可取 y p (k+1)=y m+(k+1)+h[y(k)-y m (k)] (11.2-6)
式中，y p (k+1)=[y p (k+1),y p (k+2),、、、y p (k+p)]T
为校正后的系统输入预测值，控制过程中以此做为t=(k+1)时刻的预测初值代入计算。
如上所述，动态矩阵控制算法是由预测器，调节器、校正器三部分组成，通常情况下，该系统具备较好的跟踪，调节特性和稳定鲁棒性。
11．2．2 预测控制的MATLAB 实现
MATLAB 中提供了专门的模型预测控制工具箱（Model predictive control Toolbox ），可用于模型预测控制的分析、设计和仿真。其主要功能函数和工具包括。
a.系统模型辩识函数：主要功能包括通过多变量线性回归方法计算MISO 脉冲响应模型和阶跃响应模型。
b.模型建立和转换函数：主要功能包括建立模型预测工具箱使用的系统mod 模型以及状态空间模型与mod 模型，阶跃响应模型、脉冲响应模型间的转换；
c.模型预测控制器设计和仿真工具：分为面向阶跃响应模型的预测控制器设计与仿真函数和面向MPC-mod 模型的设计与仿真函数两类。
此外，还提供有模型预测控制系统频应响应系统分析工具和专用绘图函数等，限于篇幅原因不予详细介绍，以下以一基于阶跃响应模型的控制器设计（动态矩阵控制方法）为例进行示范说明。
例11．1考虑如下双输入双输出纯时迁对象，其传递函数矩阵为： ????????????+-+-++
----14.144.1910.219.1819.106.617.168.123371s e s e
s e s e s s s
s
要求用动态矩阵控制方法设计其模型预测控制器。
解此题主要用两大步骤，用到两个主要函数。
（1）将所给传递函数模型转化为阶跃响应模型，指令用tfd2step( )。
（2）进行输入输出有约束的模型预测控制器设计与仿真，指令为cmp（）。
有关指令的详细格式及参数说明请读者自己通过在线帮助中获取解释。
用MATLAB编写的程序(chp11-1,m)如下，运行结果如图11.2所示。
% example for function cmpc
% Set up the model and calculate its step response.
g11=poly2tfd(12.8,[16.7 1],0,1);
g21=poly2tfd(6.6,[10.9 1],0,7);
g12=poly2tfd(-18.9,[21.0 1],0,3);
g22=poly2tfd(-19.4,[14.4 1],0,3);
delt=3; ny=2; tfinal=90;
model=tfd2step(tfinal,delt,ny,g11,g21,g12,g22);
plant=model; % No plant/model mismatch
P=6; % Prediction horizon.
M=2; % Number of moves (input horizon).
% weight matrix Q and R
ywt=[]; uwt=[1 1];
% Simulate the closed-loop response for a unit step in
% the setpoint for y2 with input constraints
tend=30; % final time of simulation
r=[0 1]; % reference trajectory
ulim=[-inf -0.15 inf inf 0.1 100];% input constaints
ylim=[0 0 inf inf];% output constaints
[y,u]=cmpc(plant,model,ywt,uwt,M,P,tend,r,ulim,ylim);
plotall(y,u,delt)
人口控制与预测
中图分类号： O141.4 本科生毕业论文（设计） （申请学士学位） 论文题目数学在人口预测与控制中的应用研究 作者姓名 专业名称数学与应用数学 指导教师 2012年x月xx日
学号：2010220268 论文答辩日期：2012年x月xx日 指导教师：（签字）
滁州学院本科毕业设计（论文）原创性声明 本人郑重声明：所呈交的设计（论文）是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名： xxxx年x月xx日
目录 摘要 (1) 关键词 1 Abstract (1) 1. 绪论 (1) 2. 人口预测 1 2.1 模型假设 1 2.2人口增长预测问题的自限模型的构造 (1) 2.3人口增长预测问题的自限模型的求解 2 2.4人口增长预测问题的自限模型的评价 3 3. 人口发展方程模型 (3) 4. 生育率和生育模式 4 5.人口指数 (6) 5.1 人口总数 6 5.2平均年龄 6 5.3平均寿命 6 5.4老龄化指数 7 5.5 依赖性指数 7 6.人口模型 (7) 6.1 模型的建立 7 6.2 人口模型在人口预测中的应用 8 7.人口控制 (9) 7.1 离散控制模型 9 参考文献 11 致谢 12
数学在人口预测与控制中的应用研究 摘要：利用自限模型预测滁州市2012——2015年人口数将依次缓慢增加，2013年将突破一千万大 关，并在未来10年人口净增长不会超过一百万人。 关键词：人口增长率;自限模型；预测 中图分类号：0141.4 Mathematics in population prediction and control based on Chuzhou s population growth forecasts By using the Abstract:This article discusses the issue of , Chuzhou s population between 2012 to 2015 will be followed by the self-limited models, we predict the , slow population increase. It will be exceed 10 million in 2013 and will not exceed a net increase of one million in the next 10 years. Key words: Population growth rate; Self-limiting model; Forecasting
第九章 风险预测与控制
第九章风险预测与控制 9.1风险预测 经营风险就是指在资本经营活动中所遇到或存在的某些不确定因素造成的经营活动的经营结果偏离预期可能性的风险。就目前而言，本公司经营活动中可能出现的风险大致可总结为：市场风险和财务风险。 9.2市场风险及对策 在本店的创立阶段及经营过程中，该店可能会存在下列的市场风险：①消费者对该店产品认知程度低，达不到该店营销目标所要求的知名度；②现有的类似办公文具用品店较多，市场竞争激烈，使市场增长率下降；③大多数消费者都已经有了习惯去的店，因此新的店不能吸引预期数量的顾客，低于营销目标要求。 为此，应当：①针对达不到营销目标所存在的风险，本店将主要把广告等促销活动做到位，在网络以及实体店附近大力宣传以达到理想的宣传效果，缩短消费者对该店及其产品的认知周期；②发展特色服务，加强消费者对本店的定位认知，吸引消费者，形成本店的核心竞争力；③在店面的设计和构造上，着重突出创新的作用，把设计创新作为本店的一大特色；④建立和完善市场信息反馈体系，经常与消费者进行友好的沟通交流，在完善服务的同时进行市场调查，及时把握市场变动的趋势，把握好消费者倾向。 9.3财务风险及对策 成立初期，前期注入资金较少，信誉度比较低，可能会存在资金不能及时到位等问题。 为此，应当：①记录每天实际开支，监督费用的使用情况，使资金合理运用合乎运营的规划；制定有效的成本计划，做出准确的费用估算和预算。并在必要的时候进行一定的调整； ②加强资金管理，降低人为财务风险，尽量达到最合理的资源配置；③提高财务风险意识，降低主观意识中的财务风险；④要以财务为核心，形成服务、消费、财务、市场、等各环节之间的统筹协调。 9.4其他风险及对策 自然风险：可能由于天气的影响会导致产品运输过程中的一些问题，天气不好时运输速度也许会降低，导致货物无法按时送到，天气也会影响产品的销售量。 社会风险：由于个人或团体出现的些差错导致生产运营中的一些事故，产品再销售时个人的服务态度等也会影响销售。
预测PID 控制算法的基本原理及研究现状
预测PID 控制算法的基本原理及研究现状 预测PID 控制算法的基本原理及研究现状 关键词：模型预测控制预测PID 控制算法 在现今全球竞争日益激烈的市场环境下，通过先进控制获取经济效益来提高企业竞争力，已成为一种趋势。据有关文献报道(薛美盛等， 2002)，各种不同石 油化工装置实施先进控制后，其每年净增效益如表1 所示。虽然各公司所报出的 年效益有所不同，但其数据出入不大，而实施先进控制所需成本只占其产生效益 的很小一部分比例。 国外发达国家经验表明(孙德敏等， 2003)：采用先进控制理论和过程优化将 增加30%的投资，但可提高产品层次和质量，降低能源和原材料消耗，从而增加 85%的效益，如图1 所示。投资70%的资金购置DCS，换来的是15%的经济效益； 再增加30%的投资，可以换来85%的经济效益。其中增加的8%用于传统的先进 控制(TAC)，得到的经济效益是8%；增加的13%用于预测控制(DMC)，得到的经 济效益为37%；增加的9%用于在线闭环优化(CLRTO)，换来的经济效益是40%！ 因此，实施先进控制与优化是不用投资的技术改造。 然而，控制理论本身也面临着一些问题和困难，需要不断改进和提高。尽管 大量新的控制算法不断涌现，但常规的PID 及改进的PID 控制算法仍广泛应用于 工业控制领域。一些先进控制算法专用性强、适应性差、鲁棒性能差、算法复杂、 实施和维护成本高，这些都限制了它们的推广和发展。据日本控制技术委员会 (SICE)对110 家企业和150 位控制工程师调查显示(Huruo, 1998)，近20 年来，工 业界迫切需要解决的控制难题分别是：大滞后、强耦合、时变、严重干扰以及非 线性对象的控制，这些问题始终都没有得到切实有效的解决。部分先进控制理论 理论性太强，实际应用需做大量的改进和简化，使先进控制具备鲁棒性是当前重 要的发展方向。 在先进控制技术中，最有应用前途的是模型预测控制，该技术经历了4 代发 展，已非常完善和成熟了。第一代模型预测技术以DMC(Cutler, 1979) 和 IDCOM(Richalet, 1978)两种商业产品为标志；QDMC(Garcia, 1986)标志着第二代 模型预测技术；IDCOM-M(Froisy, 1990)、SMCA 和SMOC(Yous, 1991)代表着第 三代模型预测技术的产生；第四代模型预测技术就是人们熟悉的DMC-plus 和 RMPCT，分别是Aspen 和Honeywell 公司的最新商业化软件。现今模型预测控制 技术不仅能处理硬、软约束、病态排除、多目标优化，而且能通过Kalman 滤波 器消除不可测干扰和噪声的影响(Lundstr?m, 1995)，同时采用鲁棒控制技术和先 进的辨识技术处理模型的不确定性，大大增强了模型预测技术的适应能力。 正因为模型预测控制的强大功能，它是一些具有非最小相位、积分、不稳定、 多变量强耦合(包括方系统、胖系统、瘦系统)等特殊动态特性过程的理想控制工 具。 据统计，2002 年全世界共成功实施4600 例模型预测控制算法(Qina, 2003)， 是1997 年的两倍多，短短5 年时间比过去近20 年应用的还多，可见其发展速度 之快。因此，它被誉为20 世纪80 年代“最有前途的先进控制算法”，一点也不过 分。 像所有先进控制算法一样，模型预测控制也有着自身的缺点： (1)预测控制算法比较复杂，计算量比较大。正因为复杂，在算法实现上要考 虑多方面因素，既要保证算法简洁，又要使算法具有足够的可靠性和稳定性，同
预测控制的现状
预测控制的现状和发展前景 预测控制一经问世，即在复杂工业过程中得到成功应用，显示出强大的生命力，它的应用领域也已扩展到诸如化工、石油、电力、冶金、机械、国防、轻工等各工业部门。它的成功主要是由于它突破了传统控制思想的约束．采用了预测模型、滚动优化、反馈校正和多步预测等新的控制策赂，获取了更多的系统运行信息，因而使控制效果和鲁棒性得以提高。 预测控制的理论研究工作也取得了进展。比如采用内模结构的分析方法，为研究预测控制的运行机理、动静态待性、稳定性和鲁棒性提供了方便。运用内模结构的分析方法还可找出各类预测控制算法的共性，建立起它们的统一格式，便于对预测控制的进一步理解和研究。此外，将预测控制与自校正技术结合起来，可以提高预测模型的精度；减少预测模型输出误差，提高控制效果。但现有的理论研究仍远远落后于工业应用实践。从目前发表的文献来看，理论分析研究大多集中在单变量、线性化模型等基本算法上：而成功的工业应用实践又大多是复杂的多变量亲统；这表明预测控制的理论研究落后于工业生产实际；因此，如何突破现状，解决预测控制中存在的问题，对促进这类富有生命力的新型计算机控制算法的进一步发展有重要意义。下面就目前预测控制中存在的主要问题和发展前景作些探讨。 (1) 进一步开展对预测控制的理论研究，探讨算法中主要设计参数对稳定性、鲁棒性及其他控制性能的影响，给出参数选择的定量结果。 上述问题的主要困难是，由于采用以大范围输出预测为基础的在线滚动优化控制策略，使得预测控制闭环输入、输出方程非常复杂，其主要设计参数都足以蕴含的方式出现在闭环传递函数中，因而难以用解析表示式表示出各参数变化对闭环系统动、静态特性、稳定性和鲁棒性的影响，给出设计参数变化的选择准则。要突破这一点，还要做大量工作，需要探讨新的分析方法。 (2)研究当存在建模误差及干扰时，顶测控制的鲁棒性，并给出定量分析结果。 在设计控制系统时，对于建模误差及干扰等的影响，并未考虑在内。实际上，为了简化问题，常对模型作降阶处理及其他简化，对一些次要的动特性和外部扰动也予以忽略。在这种情况下，系统在运行过程中能否保证稳定，具有所期望的控制性能，并能保证到什么程度，这就是的“近年来所谓的“控制系统的鲁棒性”问题。所谓鲁棒性是指系统的稳定性及其性能指标对结构和参数变化的不敏感性，也就是当内部和外部条件变化时，系统本身仍然能保持性能良好的运行的鲁棒程度。鲁棒性分为稳定鲁棒性和性能鲁棒性两种，稳定鲁棒件说明实际系统偏离设计所用数学模型，出现模型误差时，系统保持闭环稳定性的能力。性能鲁棒性是表示实际系统偏离设计所用数学模型时，系统保持满意性能的能力。虽然性能鲁棒性隐含着稳定的要求，但其着眼点不是集中在稳定性上，至今控制系统统的鲁棒性主要是研究稳定鲁棒性，因为稳定性是—个控制系统首先要保证的条件。 分析预测控制系统的稳定鲁棒性有一定难度。当过程模型采用非最小化的非非参数模型时，如MAC、DMC等，研究闭环系统的稳定鲁棒性涉及到高阶多项式稳定性的判别问题．且可调设计参数又隐含在闭环传递函数中，难于找出它们与稳定鲁棒性的定量关系，增加了分析的难度，当过程模型采用最小化的参数模型时，如GPR，GPP等，虽模型的参数个数少了，可大大降低闭环特征多项式的阶次，有可能定量地分所闭环系统的稳定鲁棒性。但因为采用了最小化的经简化后的低阶模型，没有包含在模型内的未建模动态和于扰等，在某些特定条件下有可能被激发，导致系统无法稳定运行，这其中所遇到的问题与研究自适应控制系统鲁棒性的问题相类似，解决这一问题，尚需进—步做工作。 当前，研究预测控制系统的稳定鲁棒性，除了继续从理论上进行探讨、研究新的分析方
冲击地压预测与控制体系
冲击地压预测与控制体 系 集团企业公司编码：（LL3698-KKI1269-TM2483-LUI12689-ITT289-
冲击地压预测与控制体系冲击地压是采动诱发高强度的煤（岩）弹性能瞬时释放，在相应采动空间引起强烈围岩震动和挤出的现象。是我国煤矿常见的重大事故灾害。冲击地压引起人员伤亡和设备损坏，不仅发生在推进的工作面现场，而且可能波及弹性释放范围的巷道、峒室，特别是存在应力集中的空间部位。迄今为止，冲击地压的控制处在统计管理与条理决策阶段，没有形成冲击地压的防治理论、监测方法及控制决策的一体化体系。本文基于对冲击地压发生的机理，对冲击地压事故进行了分类，提出了冲击地压事故预测与控制动力信息基础，形成了实用的冲击地压预测控制的体系。 1冲击地压发生的原因及实现的条件 具有冲击倾向的煤（岩）层，受构造运动和采场推进影响而形成的高度应力集中和高能级的弹性变形能的储存，是冲击地压发生的根本原因。没有采取释放应力和能量的措施，在可能有高应力集中和高能级弹性能释放的区域推进采掘工作面，是冲击地压得以实现的条件。 有冲击倾向的高强度煤（岩）中储存的高能级弹性能，包括煤（岩）受构造运动挤压储存的弹性能、坚硬顶板条件下大面积推进采场
聚集的压缩弹性能及高强度大厚度坚硬岩层大面积悬露的弯曲变形弹性能。因此，了解煤田构造运动的历史和残余构造应力的现实分布，掌握具体煤层条件下不同开采方法、不同开采参数和不同开采程序，对煤（岩）应力和能量积聚和释放的影响，是冲击地压预防的关键[1,2]。 2冲击地压的分类及其发生和破坏的特点 冲击地压是一种复杂的矿山动力现象。其形成的力学环境、发生的地点、宏观和微观上的显现形态多种多样，冲击破坏强度和所造成的破坏程度也各不相同。由于冲击地压发生的机理存在不同的理论，有各自不同的发生条件和判别准则。客观上不同矿井的冲击地压的成因和显现特征也不同，即使同一矿井，由于地质构造（变化）、开采条件和开采方法的差异，也使得冲击地压的成因、性质、特征、震源部位和破坏程度不同。综上所述，冲击地压存在不同的种类，不能用同一机理去解释不同冲击地压的成因和现象，更不能用单一方法或措施去预测和防治冲击地压。通过对我国冲击地压严重的矿井进行案例分析，综合冲击地压案例研究成果，将冲击地压分为巷道发生的冲击地压与工作面发生的冲击地压两类。 (1)掘进冲击地压发生的条件和破坏的特点
分层预测控制策略及其在工业过程中的应用研究
硕士学位论文 目录 摘要..................................................................................................................I ABSTRACT...........................................................................................................III 第1章绪论.. (1) 1.1课题研究背景及意义 (1) 1.1.1 研究背景 (1) 1.1.2 课题研究意义 (2) 1.2研究现状 (3) 1.2.1 优化控制技术研究 (3) 1.2.2 HMPC在提高经济效益方面的研究 (4) 1.2.3 HMPC在提高控制性能方面的研究 (5) 1.3本文研究内容 (5) 第2章 HMPC策略 (7) 2.1引言 (7) 2.2生产计划调度 (8) 2.3实时优化 (9) 2.3.1 线性规划 (11) 2.3.2 非线性规划 (12) 2.4模型预测控制 (13) 2.4.1 预测模型 (13) 2.4.2 滚动优化 (14) 2.4.3 反馈校正 (15) 2.5本章小结 (15) 第3章基于单一模型的分层预测控制策略研究 (17) 3.1引言 (17) 3.2单一模型的分层预测控制结构 (17) 3.3目标优化 (18) 3.3.1 目标函数LP优化计算 (19) 3.3.2 目标函数SQP优化计算 (20) 3.4动态控制器设计 (21) 3.5仿真研究 (21) 3.5.1 模型的建立 (21) 3.5.2 目标优化 (23) 3.5.3 控制器设计 (26) 3.6本章小结 (30)
如何预测、规避及控制风险
如何预测、规避及控制风险 一.整体策略 二.营运风险 三.市场风险 四.物料风险 五.技术风险 六.财务风险
一、整体策略 1、树立风险意识：公司各部门负责人对于各种风险要高度戒备，防患于未 然。部门负责人要善于把握和处理很多细微事件，从各种事故表象一直挖掘到事情的本质和源头，加以系统解决。 2、形成应对风险手段：公司一定要使风险最小化、机会最大化。对风险予以分 类管理：分为公司与身俱来必须承担的风险、能够承担的风险、承担不起的风险和不能不承担的风险等进行相应管理。同时，配以各种危机公关措施和手段。 A、预防风险。事前作好充分调研和分析论证，估计风险存在的机率，而 有针对性地拿出预防措施，堵塞漏洞，不让风险发生。 B、回避风险。有些风险事前可以预料，但客观条件决定了这一风险必然 会出现，企业又无法抗拒，对此，企业的办法应是回避风险，即尽量避开 与风险因素正面交锋，而采取迂回办法实施营销。这类风险一般多见于政 策风险、法律风险、自然风险、社会文化因素风险等。 C、缓冲风险。有些风险具有出现的客观必然性，但对这类风险，企业可以 采取适当的措施减轻风险的损害，以达到缓冲风险的目的。 D、转移风险。很多风险的发生是难以预料的，风险来临时企业也难以有效 地抗拒，但企业可以通过一定的方式转移风险，例如企业财产投资保险， 经营中的转包，企业对外投资等，就是转移风险的方法。 E、驾驭风险。有些风险来临时，企业可以凭藉自己的实力和条件，以及适 当措施挽回风险损失，或是化解风险因素。 二、营运风险 一、风险预测： （一）体系外 1、全国范围：如果切入服务市场时机不妥，可能带来风险： 1.1消费者“免费服务”观念没有转变，服务收费市场没有完全培育成熟。 1.2行业处于无序竞争状态，非常混乱、不规范，专业服务公司公信力有待 考验。 1.3实力雄厚的直接和潜在竞争对手为了占领服务市场，投入巨资，对蓝十 星产生挤压。 1.4国家对于维修服务政策还没有明朗化，许多法律和法规尚未健全，变化 空间很大。
预测控制MATLAB仿真与设计
动态矩阵控制算法实验报告 院系：电子信学院 姓名：郝光杰 学号：172030039 专业：控制理论与控制工程 导师：俞孟蕻
MATLAB环境下动态矩阵控制实验 一、实验目的： 对于带有纯滞后、大惯性的研究对象，通过动态控制矩阵的MATLAB的直接处理与仿真实验，具有较强的鲁棒性和良好的跟踪性。输入已知的控制模型，通过对参数的选择，来取的良好的控制效果。 二、实验原理： 动态矩阵控制算法是一种基于被控对象非参数数学模型的控制算法，它是一种基于被控对象阶跃响应的预测控制算法，以对象的阶跃响应离散系统为模型，避免了系统的辨识，采用多步预估技术，解决时延问题，并按照预估输出与给定值偏差最小的二次性能指标实施控制，它适用于渐进稳定的线性对象，系统动态特性中存在非最小相位特性或纯滞后都不影响算法的直接使用。 三、实验环境： 计算机 MATLAB2016b 四、实验步骤： 影响控制效果的主要参数有： 1）采样周期T与模型长度N 在DMC中采样周期T与模型长度N的选择需要满足香农定理和被控对象的类型及其动态特性的要求，通常需要NT后的阶跃响应输出值接近稳定值。 2)预测时域长度P P对系统的快速性和稳定性具有重要影响。为使滚动优化有意义，应使P 包含对象的主要动态部分，P越小，快速性提高，稳定性变差；反之，P越大，系统实时性降低，系统响应过于缓慢。 3）控制时域长度M
M控制未来控制量的改变数目，及优化变量的个数，在P确定的情况下，M越小，越难保证输出在各采样点紧密跟踪期望输出值，系统响应速度缓慢， 可获得较好的鲁棒性，M越大，控制机动性越强，改善系统的动态性能，但是稳定性会变差。 五、实例仿真 （一）算法实现 设GP(s)=e-80s/(60s+1),采用DMC后的动态特性如图1所示，采样周期 T=20s，优化时域P=10，M=2，建模时域N=20。 MATLAB程序1： g=poly2tfd(1,[60 1],0,80);%通用传函转换为MPC模型 delt=20; %采样周期 nt=1; %输出稳定性向量 tfinal=1000; %截断时间 model=tfd2step(tfinal,delt,nt,g);%传函转换为阶跃响应模型 plant=model;%进行模型预测控制器设计 p=10; m=2; ywt=[];uwt=1;%设置输入约束和参考轨迹等控制器参数 kmpc=mpccon(plant,ywt,uwt,m,p);%模型预测控制器增益矩阵计算 tend=1000;r=1;%仿真时间 [y,u,yrn]=mpcsim(plant,model,kmpc,tend,r);%模型预测控制仿真 t=0:20:1000;%定义自变量t的取值数组 plot(t,y) xlabel(‘图一DMC控制动态响应曲线（time/s）’); ylabel(‘响应曲线’); 结果如下： Percent error in the last step response coefficient
预测控制进展及其应用研究
预测控制进展及其应用研究! 胡国龙孙优贤 "浙江大学工业控制技术国家重点实验室#浙江大学工业控制研究所杭州$%&&’() *+,*-./0*-+*1123.*435-6/0/*6.75-16/+3.43,/.5-4652 89:9;<;=>?9=@;9A B C= "D C E B;=C
中国人口增长的预测与控制
中国人口增长的预测与控制 中国地质大学（武汉）李婕妤徐少可刘力指导教师肖海军湖北省二等奖 摘要：人口预测在社会经济实践中占有十分重要的地位。当前，我国正处于全面建设小康社会的重要时期，而且未来几十年是我国进行社会主义市场经济建设的关键时期, 人口增长的稳定与否必将关系到我国经济建设的成败。因此认识我国人口数量的变化规律，建立人口模型，做出较准确的预报是有效控制人口增长的前提，从而在理论上对人口的控制提供理论依据，这对于我们这样一个人口大国将有着非常重大的意义。 要解决这个问题，寻找适当的人口增长模型，并确立模型的相关参数是非常关键的。本文根据《国家人口发展战略研究报告》和《中国人口统计年鉴》中的部分人口调查数据，分析过去几年我国人口发展变化的客观过程和某些规律性，运用单因素灰色系统模型和Logistic人口预测模型分别分析和研究了各种人口变化趋势——人口老龄化、男女性别比、乡村人口城镇化以及全国人口增长情况的预测等，然后我们设计了两个人口预测模型：改进的年龄移算模型和人口预测融合模型，并用它们分别对我国的人口增长进行了预测.在深入分析老龄化进程、出生人口性别比、以及乡村人口城镇化等因素的情况下，对控制中国人口的增长提出了相应的措施，并给出了具体的控制模型. 首先，以人口自然增长率为因子建立GM(1,1)的灰色系统预测模型，计算出2001年至2005年人口自然增长率的预测值，与它的实际值进行比较，发现其误差在允许的范围内,我们认为此模型达到预测要求,可以用于中国人口自然增长率的中短期和长期预测.同时应用该模型对出生人口性别比、乡村人口城镇化、老龄化进程等因素分别进行了预测和检验，将人口结构矛盾：老龄化进程加速、出生人口性别比例持续升高以及人口在地区间、产业间分布的不合理性进行了深入的分析和研究. 其次，随着时间的推移，由灰色系统模型预测的总人口数有可能趋向无穷，与实际中人口数量应控制在15亿左右不符，故借鉴“人口预测”的思想，通过对人口增长Logistic模型进行对我国人口增长情况进行预测.这种模型在长期人口预测中有较好的应用. 再次我们设计了两种人口预测模型：改进的年龄移算算法和以上三种人口预测算法的融合算法.针对既要考虑控制人口数量，又要考虑目前的低生育水平反弹势能大，维持低生育水平的代价高等因素，给出了控制人口增长的措施，同时给出了具体的人口控制模型. 最后，对四种模型进行了比较分析，结论如下： 关键词：GM(1,1)模型、Logistic模型、改进的年龄移算模型、人口预测融合模型 一、问题重述
_时间序列分析_预测与控制_
51 《时间序列分析:预测与控制》 原著名:T imes Ser ies Analysis:Fo recasting and Contr ol(T hir d Edition) 原著作者:[美]G eor g e E.P.Bo x[英]Gw ilym M.Jenkins[美]G reg or y C.R einsel 主译人员:顾岚 校译人员:范金城 文献标识码:E 书评:看摆在面前的这本书,由中国统计出版社出版的现代外国统计学优秀著作译丛:“时间序列分析——预测与控制”,我深深地被打动了。虽然,我没有可能见过该书的作者,也没有可能亲耳聆听几位统计学大家的教诲,但看到翻译的这本书,如同听到了他们娓娓的阐述,仿佛看到了他们在形象地演示。时间序列分析,有那么多不易理解的名词概念,有那么多复杂、纷繁的公式,一般人看起来常常感觉头痛,而三位作者却以极其通俗的语言,运用大量的实例,深入浅出而形象地阐明时间序列分析的精髓,使读者免去过多数学公式推导证明的繁杂,而很快掌握实践的技巧。这对于不是专门从事时间序列分析理论研究的读者来说,实在是一件幸事。这对于应用统计方向的学生来说,也是一本极好的教材。由于阐述的精练、简捷,作为教材,也为教师讲授留有了很大的空间。对于应用统计方向的学生来说,学会运用各种统计方法分析研究现实的经济与社会问题,是至关重要的。该书不仅在阐述内容时注意运用实例,书后所配习题也侧重于培养学生运用的能力。该书是为应用统计方向学生开设时向序列分析课程的一本很好的范例教材。 只是可惜书的订价太高,对于一般学生来说是难以承受的。另外很遗憾的是书中仍有一些印刷错误。这对于初学者来说,无疑会增加一些理解上的困难。 无论怎样,应该感谢全国统计教材编审委员会,感谢译丛专家委员会,感谢为这本书的引进、翻译、出版辛勤工作过的各位同仁,为广大读者,为应用统计方向的学生奉献了这么好的一本书。它必将推进时间序列分析的普及与发展,特别是时间序列分析在经济与社会中的应用。 中国人民大学 统计学系 易丹辉
模型预测控制快速求解算法
模型预测控制快速求解算法 模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）是一种基于在线计算的控制优化算法，能够统一处理带约束的多参数优化控制问题。当被控对象结构和环境相对复杂时，模型预测控制需选择较大的预测时域和控制时域，因此大大增加了在线求解的计算时间，同时降低了控制效果。从现有的算法来看，模型预测控制通常只适用于采样时间较大、动态过程变化较慢的系统中。因此，研究快速模型预测控制算法具有一定的理论意义和应用价值。 虽然MPC方法为适应当今复杂的工业环境已经发展出各种智能预测控制方法，在工业领域中也得到了一定应用，但是算法的理论分析和实际应用之间仍然存在着一定差距，尤其在多输入多输出系统、非线性特性及参数时变的系统和结果不确定的系统中。预测控制方法发展至今，仍然存在一些问题，具体如下： ①模型难以建立。模型是预测控制方法的基础，因此建立的模型越精确，预测控制效果越好。尽管模型辨识技术已经在预测控制方法的建模过程中得以应用，但是仍无法建立非常精确的系统模型。 ②在线计算过程不够优化。预测控制方法的一大特征是在线优化，即根据系统当前状态、性能指标和约束条件进行在线计算得到当前状态的控制律。在在线优化过程中，当前的优化算法主要有线性规划、二次规划和非线性规划等。在线性系统中，预测控制的在线计算过程大多数采用二次规划方法进行求解，但若被控对象的输入输出个数较多或预测时域较大时，该优化方法的在线计算效率也会无法满足系统快速性需求。而在非线性系统中，在线优化过程通常采用序列二次优化算法，但该方法的在线计算成本相对较高且不能完全保证系统稳定，因此也需要不断改进。 ③误差问题。由于系统建模往往不够精确，且被控系统中往往存在各种干扰，预测控制方法的预测值和实际值之间一定会产生误差。虽然建模误差可以通过补偿进行校正，干扰误差可以通过反馈进行校正，但是当系统更复杂时，上述两种校正结合起来也无法将误差控制在一定范围内。 模型预测控制区别于其它算法的最大特征是处理多变量多约束线性系统的能力，但随着被控对象的输入输出个数的增多，预测控制方法为保证控制输出的精确性，往往会选取较大的预测步长和控制步长，但这样会大大增加在线优化过程的计算量，从而需要更多的计算时间。因此，预测控制方法只能适用于采样周
人口预测与控制模型
人口预测与控制模型 问题分析：预测中国人口增长对研究中国经济和社会发展具有重要意义。根据相关人口统计数据，建立相应的人口发展模型，并预测未来10年内的人口发展趋势。要求有明确的模型，并估计出相关的参数。预测我国2010—2020的人口数量和滁州市2010—2020的人口数量。 近年来中国的人口发展出现了一些新的特点，例如，老龄化进程加速、出生人口性别比持续升高，以及乡村人口城镇化等因素，这些都影响着中国人口的增长。 模型准备： 查找数据。 为了有效了解、控制我国人口的增长，我国隔几年就进行一次人口普查。下表一是我国的五次人口普查数据： 我们根据这几次人口普查，建立模型，估计出参数，并估计出2010—2020年的我国人口数量。 滁州市的人口数据（表二）： 根据这几个数据估计2010—2020年的滁州市人口数量。 模型建立： 一、指数增长模型 最简单的人口增长模型就指数增长模型：记今年人口为0x ，k 年后人口为k x ，年增长率为r ，则
k k r x x )1(0+= (1) 显然，这个公式的基本条件是年增长率r 保持不变。 记时刻t 的人口为)(t x ，)(t x 是一个很大的整数，为了利用微积分这一数学工具，将)(t x 视为连续、可微函数。记初始时刻)0(=t 的人口为0x 。假设人口增长率为常数r ，即单位时间内)(t x 的增量dt dx 等于r 乘以)(t x ，于是得到)(t x 满足微分方程rx dt dx =，0)0(x x = (2) 与这个方程很容易解出)(t x o x =e rt (3) r >0时，(3)式表示人口将按指数规律随时间增长，称之为指数增长模型。 二、阻滞增长模型 所谓阻滞增长模型就是考虑到自然资源、环境条件等因素对人口增长起着阻滞作用，并且随着人口的增加，阻滞作用越来越大这个因素，对指数增长模型的基本假设进行修改后得到的。 阻滞作用体现在对人口增长率r 的影响上，使得r 随着人口数量x 的增加而下降。若将r 表示为x 的函数()x r ，()00x x = 对()x r 的一个最简单的假定是，设()x r 为x 的线性函数，即 ()()0,>-=s r sx r x r 这里r 称固有增长率，表示人口很少时(理论上是0=x )的增长率。为了确定系数s 的意义，引入自然资源和环境条件所能容纳的最大人口数量m x 时人口不再增长，即增长率 ()0=m x r ，代入(5)式得m x r s =，于是()???? ? ?-=m x x r x r 1，将()x r 代入方程(4)，的??? ? ??-=m x x rx dt dx 1，()00x x = 方程(6)右端的因子rx 体现人口自身的增长趋势，因子???? ? ?-m x x 1则体现了环境资源对人口增长的阻滞作用。显然，x 越大，前一因子越大，后一因子越小，人口增长是两个因子共
冲击地压预测与控制体系实用版
YF-ED-J6042 可按资料类型定义编号 冲击地压预测与控制体系 实用版 Management Of Personal, Equipment And Product Safety In Daily Work, So The Labor Process Can Be Carried Out Under Material Conditions And Work Order That Meet Safety Requirements. （示范文稿） 二零XX年XX月XX日
冲击地压预测与控制体系实用版 提示：该安全管理文档适合使用于日常工作中人身安全、设备和产品安全，以及交通运输安全等方面的管理，使劳动过程在符合安全要求的物质条件和工作秩序下进行，防止伤亡事故、设备事故及各种灾害的发生。下载后可以对文件进行定制修改，请根据实际需要调整使用。 冲击地压是采动诱发高强度的煤（岩）弹性能瞬时释放，在相应采动空间引起强烈围岩震动和挤出的现象。是我国煤矿常见的重大事故灾害。冲击地压引起人员伤亡和设备损坏，不仅发生在推进的工作面现场，而且可能波及弹性释放范围的巷道、峒室，特别是存在应力集中的空间部位。迄今为止，冲击地压的控制处在统计管理与条理决策阶段，没有形成冲击地压的防治理论、监测方法及控制决策的一体化体系。本文基于对冲击地压发生的机理，对冲击地压事故进行了分类，提出了冲击地压事
故预测与控制动力信息基础，形成了实用的冲击地压预测控制的体系。 1冲击地压发生的原因及实现的条件 具有冲击倾向的煤（岩）层，受构造运动和采场推进影响而形成的高度应力集中和高能级的弹性变形能的储存，是冲击地压发生的根本原因。没有采取释放应力和能量的措施，在可能有高应力集中和高能级弹性能释放的区域推进采掘工作面，是冲击地压得以实现的条件。 有冲击倾向的高强度煤（岩）中储存的高能级弹性能，包括煤（岩）受构造运动挤压储存的弹性能、坚硬顶板条件下大面积推进采场
基于智能计算的预测控制及应用
基于智能计算的预测控制及应用 摘要：随着现代工业的飞速发展，工业系统的复杂度大幅提高，针对复杂非线性时滞系统，现有传统的预测控制技术很难实现对其控制。本文的研究目标是标是将神经网络、遗传算法、预测控制三种理论相互结合，将神经网络作为非线性系统的辨识方法，并使用遗传算法对预测控制滚动优化，以实现基于智能计算的预测控制。 关键词：预测控制；遗传算法；神经网络 本文的研究思路是针对加热炉炉温控制系统复杂的非 线性、大时滞、多干扰的特性，采用基于智能计算的预测控制技术，以实现控制。首先，结合神经网络的特性，利用神经网络辨识非线性系统，构建预测模型；其次，依据遗传算法能够借助搜索机制的随机性实现对搜索问题域全局最优 解的特点，采用遗传算法来实现滚动优化；再此基础上，通过对预测控制、神经网络、预测算法组合成为一个优良的控制方案；以加热炉燃料气流量为控制对象，加热炉的出口温度为被控对象，用MATLAB软件进行仿真，求证本文基于智能计算预测控制的良好控制性能，通过本文深入研究预测控制理论，并将其应用在解决非线性时滞系统的建模及控制等问题上，对实际工业生产具有重要的理论价值和现实意义。
一、加热炉炉温影响因素 对加热炉系统炉温控制相对较难，为了实现对加热炉系统炉温的稳定控制，首先应考虑影响加热炉炉温的因素。影响加热炉炉温的因素主要有一下四个方面。 （1）燃料气流量的影响；（2）加热炉炉膛压力的影响；（3）空燃比变化的影；（4）产量波动的影响 二、加热炉预测控制方案 如图1，利用离线数据对神经网络预测模型进行训练，使其逐渐趋向实际对象，即加热炉炉温；用反馈校正环节来校正与的误差；用炉温优化控制器优化预测模型参数，并根据与的差计算最优控制量，修正预测模型，以提高炉温预测模型的预测精度，实现对加热炉炉温的预测控制。 三、加热炉预测控制模型 式（5）乘以权值，得到输出层的输入： 经计算得到输出层的输出为： 利用神经网络进行建模的本质就是，将系统的输入输出关系反映在神经网络的连接权值上，使训练好的神经网络的输出逼近实际的输出。 2. 加热炉神经网络预测控制模型（NNP） 在对加热炉炉温控制系统建模时，由于加热炉是分布式参数系统，故需对其进行分段建模。由于BP神经网络具有多种优点，故本文在建立加热炉炉温预测控制系统时，采用
物流系统的预测与控制
物流系统的预测与控制 LG GROUP system office room 【LGA16H-LGYY-LGUA8Q8-LGA162】
物流系统预测与控制 7．1物流系统预测概述 预测就是要对复杂变化的事物进行大量调查研究．应用系统分析的方法，从 中找出使事物发生变化的固有规律，去揭示事物未来的状况和面貌。 在规划设计一个物流系统之前，需要对其物资的流向、流量、资金周转及供求情况进行调查研究，取得各种资料和信息，应用科学的方法进行预计和推测，才能使规划设计的物流系统符合实际，运行正常，获得效益。一个运行中的物流系统、一个第三方物流企业都需要进行市场预测，因为预测是编制计划的基础，一个物流系统的计划运输量、计划存储量、计划搬运量等都需要在预测的基础上制定计划，可见预测的准确与否直接影响到计划的可行性，决定企业的生存和发展。 由于一个物流系统是一个多环节的系统，它和资源、销售、交通的变化，和人、财、物的流通，国家的有关方针政策，国际国内经济发展形势，甚至和气候状况等自然条件的变化都有关，这些内容都应该是预测所考虑的。 比如一个空调生产厂家在制定第二年的生产计划时预测了第二年我国北方会有一段连暗高温气候，会出现一段时间的空调采购热，并在生产计划中给予了考虑，且还应有一个调运及时，运作迅速可靠的物流系统的支持，故在1981年、1998年，北京、石家庄、东北出现40℃的持续高温时，能迅速调运空调就不会出现“空调”脱销和供不应求的现象，厂家也会从中获得巨大的效益。 据资料介绍，美国市场需求预测的偏差目前已可控制在10％左右。随着科 技的进步，预测方法的研究和改进，预测准确度的提高，物流系统预测将会获得 更好效果。 一、物流系统预测的基本原则和预测程序 物流系统预测是指根据物流系统的过去和现在的发展规律，借助科学的方法和手段，对物流管理发展趋势和现状进行描述、分析、形成科学的假设和判断的一种科学理论。 预测的基本原则： 1、惯性原则：所谓惯性是指由于事物发展变化主要受内因的作用，因而一个事物的过去，现在的状态会持续到将来。就是说，随着时间的推移，事物的发展变化具有某种程度的持续性，连贯性。利用这一原则掌握事物内在变化的原因，就能根据已知推测未知，根据过去推测未来。例如：某一材料的应用前景，当然，首先取决于材料本身的技术性能及制造特性，但社会的需求量及其它材料的替代也起到激发或限制的作用。 事物的惯性越大，说明延续性越强，越不易受外界因素的干扰。如：消费资料的品种、规格、价格变化较快，购买者偏好差异悬殊还容易改变，另外，消费资料的需求弹性，供给弹性又比较大，因而表现出消费资料惯性较小，尤其流行商品需求变化更快，其惯性更小。 2、类推的原则 类推的原则是指事物发展变化的因果关系原则。就企业而论，劳动生产率，提高，就预示着产量可能提高；生产成本降低，就预示着产品价格可能降低，或利润增大；产品质量提高，就预示着销售量可能增加。就市场来说，商品供过于求，就预示着价格可能下跌；新产品投入市场，就预示着老产品开始滞销或价格下跌。这些都是经济活动的模式，都存在一定的相互制约的因果关系，掌握了这种关系，就能揭示相互关联的事物的发展变化，推出未来经济事件的性质、状况和规模。