Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Обоснование методов оценки и прогнозирования основных показателей полезных ископаемых при геометризации рудных месторождений

Диссертация: Обоснование методов оценки и прогнозирования основных показателей полезных ископаемых при геометризации рудных месторождений
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Методы исследований. Методическую основу исследований проблем оценки основных характеристик и закономерностей размещения показателей залежи полезного ископаемого составляет комплексный подход, включающий: анализ и обобщение достижений науки, техники и практики геометризации месторождений, опыт отечественных и зарубежных исследованийметоды геостатистики, теории вероятностей, функционального… Читать ещё >

Обоснование методов оценки и прогнозирования основных показателей полезных ископаемых при геометризации рудных месторождений (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • 1. Обзор методов геометризации полиметаллических месторождений
    • 1. 1. Краткий обзор методов, применяющихся при геометризации штокверковых месторождений
    • 1. 2. Методы анализа геологоразведочных данных
    • 1. 3. Основные принципы прогнозирования геологических показателей
  • Выводы и постановка задач исследования
  • 2. Геостатистический анализ результатов опробования
    • 2. 1. Определение средних величин
      • 2. 1. 1. Средняя арифметическая
      • 2. 1. 2. Средняя геометрическая
      • 2. 1. 3. Средняя гармоническая
      • 2. 1. 4. Средняя квадратическая и средняя кубическая
      • 2. 1. 5. Другие виды средних
    • 2. 2. Функции распределения геологических показателей
      • 2. 2. 1. Нормальный закон распределения
      • 2. 2. 2. Логарифмически нормальный закон распределения
      • 2. 2. 3. Экспоненциальное распределение
      • 2. 2. 4. Оценка параметров распределения
    • 2. 3. Сглаживание эмпирических данных
      • 2. 3. 1. Определение размера «окна» сглаживания
      • 2. 3. 2. Определение способа сглаживания
  • Выводы
  • 3. Анализ геологоразведочной информации
    • 3. 1. Краткая геологическая характеристика полиметаллического месторождения (на примере Северо-западного скарна Тырныаузского месторождения)
      • 3. 1. 1. Типы и сорта руд
      • 3. 1. 2. Тектоника рудного тела Северо-западный скарн
      • 3. 1. 3. Методика разведки Северо-западного скарна
    • 3. 2. Установление характера распределения fVOj и Мов в рудном теле Северозападный скарн
      • 3. 2. 1. Определение доверительного интервала для математического ожидания
    • 3. 3. Определение статистической зависимости между геологическими показателями
      • 3. 3. 1. Определение связи между полезными компонентами
      • 3. 3. 2. Определение степени влияния геологических показателей на величину мощности рудного тела
    • 3. 4. Определение среднего содержания по экспериментальным данным
  • Выводы
  • 4. Методы прогнозирования геологических показателей
    • 4. 1. Классификация методов прогнозирования
      • 4. 1. 1. Параметрические методы прогнозирования
      • 4. 1. 2. Методы моделирования
      • 4. 1. 3. Экспертные методы
  • Выводы
  • 5. Прогнозирование геологических показателей
    • 5. 1. Выбор метода прогнозирования
    • 5. 2. Оценка точности прогнозирования
    • 5. 3. Прогнозирование оруденения в рудном теле Северо-западный скарн
    • 5. 4. Использование геометризации и прогнозов оруденения для планирования горных работ
  • Выводы

Актуальность работы. Развитие минерально-сырьевой базы приобретает особое значение в общем комплексе вопросов индустриального развития России из-за прямой зависимости многих отраслей промышленности и сельского хозяйства от минерального сырья как предмета их труда. Намеченные на будущее новые рубежи достижений народного хозяйства предопределяют необходимость неуклонного роста и качественного улучшения минерально-сырьевой базы, роста эффективности горнодобывающих отраслей промышленности.

Наращивание объемов добычи в основном будет осуществляться за счет интенсификации и концентрации горных работ на действующих предприятиях. Однако необходимо помнить, что запасы недр не безграничны, постоянно меняется и отношение к полезным ископаемым. Вследствие этого возникает проблема разработки новых прогрессивных методов изучения строения месторождений с целью наиболее полного и экономичного извлечения запасов.

Практически каждое новое месторождение требует больших капитальных вложений. Тенденция роста затрат на разведку и эксплуатацию месторождений является следствием усложнения как геологических характеристик самих месторождений, так и применяемой современной комплексной механизации. Поэтому риск разработки месторождения, не удовлетворяющего потребности отвлечения значительных ресурсов, существенно возрос, возросла и ответственность за принятие решения.

Правильное решение вопросов освоения месторождений во многом зависит от полноты и качества материалов, полученных в процессе разведки и изучения месторождений. Геолого-промышленная оценка залежи полезных ископаемых предусматривает правильное определение количества и качества разведанных запасов, требует сбора и обработки такого материала, который был бы достаточной для составления технически правильного и экономически обоснованного проекта освоения месторождения. Эти требования ставят перед геолого-маркшейдерским обеспечением горных предприятий все более сложные задачи.

Непременным условием научной обоснованности планирования и рационального ведения горных работ является использование достоверной горногеометрической информации и составленных на ее основе прогнозов размещения количественных и качественных показателей при формировании горнотехнологических планов. Прогнозные данные в значительной степени определяют экономическую перспективность разработки месторождений. Однако традиционно применяемые методы математического и геометрического моделирования и прогнозирования качественных и структурных показателей месторождений со сложным геологическим строением не всегда дают результаты, удовлетворяющие требованиям технологических служб горного предприятия. Это связано с тем, что результаты геометризации, полученные различными методами обработки исходной геолого-маркшейдерской информации, иногда имеют существенные различия. Все это не может не отразиться на результатах прогнозирования, поскольку прогнозы, составленные по данным, приближенно характеризующим действительную функцию размещения показателей, будут еще в большей степени приблизительными.

Поэтому решение вопросов, связанных с геометризацией месторождений полезных ископаемых и разработкой теоретических положений прогнозирования размещения геологических показателей для планирования горных работ, по-прежнему является актуальной научной проблемой.

Целью работы является обоснование и развитие теоретических положений и методов, обеспечивающих составление исходной и прогнозной горногеометрической информации, повышающей эффективность планирования горных работ.

Идея работы заключается в учете пространственного размещения геологических показателей при определении основных характеристик залежи полезных ископаемых и комплексном использовании методов прогнозирования, позволяющих разработать прогнозную горно-графическую документацию размещения геологических показателей на участки, подлежащие отработке.

Методы исследований. Методическую основу исследований проблем оценки основных характеристик и закономерностей размещения показателей залежи полезного ископаемого составляет комплексный подход, включающий: анализ и обобщение достижений науки, техники и практики геометризации месторождений, опыт отечественных и зарубежных исследованийметоды геостатистики, теории вероятностей, функционального и дисперсионного анализа экспериментальных данных при исследованиях принципов формирования средних величинметоды теории вероятностей и математической статистики для анализа исходной информации при геометризации месторожденийсравнительный анализ при составлении классификационной схемы методов прогнозированиятренд-анализ при выборе функции прогнозированияметоды прогнозирования и моделирования.

Научные положения, представленные к защите:

1. Методология геометризации должна состоять из комплекса последовательных решений, целью которых является разработка математической модели месторождения для его рациональной разведки и эффективной разработки, отличающаяся применением методов оценки и прогнозирования геологических показателей, учитывающих природные закономерности их пространственного размещения и результаты геостатистического анализа.

2. Количественные характеристики совокупных показателей, основанные на расчете средних величин, характеризующих месторождение полезных ископаемых или отдельных его частей, должны учитывать функцию пространственного размещения исследуемого показателя. Выбор метода расчета зависит от природы и принципа образования исходных данных, объективных количественных связей внутренних причин их формирования, выраженных в законе распределения.

3. Средняя величина, характеризующая и заменяющая собой совокупность исследуемого показателя, должна обобщать и содержать признаки, присущие только этому показателю. Критерием правильности вычисления средней величины должна служить определяющая функция и ее численное значение — определяющий показатель. Для определения средневзвешенного значения должны использоваться только частоты величин, положенных в основу группировки. Результаты взвешивания на величины, которые относятся к другим характеристикам полезного ископаемого и имеющие другие единицы измерения, являются оценкой среднего значения.

4. Выбор методов прогнозирования геологических показателей при геометризации месторождений должен осуществляться на основе разработанной классификации, отличающейся сохранением единства классификационного признака, учетом всех применяемых методов и возможностью включения новых, а также непересекаемостью разделов классификации. Классификационная схема состоит из трех групп методов прогнозирования — параметрических, моделирования и экспертных. В первую группу входят статистические и динамические методы, во вторую — структурные, математические и морфологические, а в третью — интуитивные и аналитические.

5. Методика моделирования размещения оруденения в пространстве месторождения на основе результатов прогнозирования включает применение условной системы координат, позволяющей использовать статистические методы для определения состава показателей и динамические — для дифференцированного анализа и выбора метода прогнозирования конкретной геологической характеристики рудного тела.

Обоснованность и достоверность научных положений, выводов и рекомендаций, сформулированных в работе, подтверждаются: теоретическими разработками, базирующимися на фундаментальных положениях математики, математической статистики, теории вероятностей, геометрии недр, большим объемом полученных экспериментальных данныхобъективным выбором оптимальной схемы классификации методов прогнозирования при геометризации месторожденийдостаточно высокой сходимостью результатов аналитического моделирования и производственного экспериментасходимостью результатов прогнозирования размещения оруденения с данными детальной разведки месторождения. Новизна работы заключается:

— в учете пространственного размещения, определяющей функции и распределения геологического показателя при определении средней величины, характеризующей месторождение полезного ископаемого или отдельную его часть;

— определении классификационных признаков и разработке на их основе схемы классификации методов прогнозирования при геометризации месторождений полезных ископаемых;

— разработке самонастраивающейся функции прогнозирования непериодических динамических рядов, которая включает параметр, обеспечивающий минимум автокорреляции остатков;

— выборе метода прогнозирования геологических показателей динамическими рядами;

— разработке методики прогнозирования геологических показателей залежи полезного ископаемого, основанной на использовании условной системы координат и дифференцированном выборе метода прогнозирования. Научное значение работы заключается в развитии теории геометризации при определении средних величин и прогнозировании геологических показателей, обеспечивающих наиболее достоверное представление закономерностей пространственного размещения показателей, характеризующих месторождения полезных ископаемых.

Практическое значение работы состоит в разработке комплекса решений, позволяющих произвести обоснованный выбор метода расчета средних величин геологоразведочных данных, выбрать методы прогнозирования применительно к конкретным условиям при моделировании оруденения, разработке методических рекомендаций по прогнозированию размещения геологических показателей.

Реализация работы. Комплексное использование результатов исследования осуществлено при разработке «Технического задания на создание автоматизированной системы reo лого-маркшейдерского обеспечения», «Техно-рабочего проекта комплекса АС ГМО» на предприятиях НПО «Джезказганцветмет», ОАО «Сильвинит», разработаны и внедрены на Тырныаузском ВМК «Методические рекомендации по прогнозированию размещения геологических показателей в рудном теле Северо-Западный скарн Тырныаузского месторождения» .

Результаты исследования по прогнозированию размещения геологических показателей используются в учебном процессе при изучении курса «Геометрия недр», курсовом и дипломном проектировании.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы и результаты исследований докладывались и обсуждались на следующих семинарах, совещаниях, конференциях и симпозиумах: на III областном семинаре «Приложение математических методов и ЭВМ в геологии» (г. Новочеркасск, НПИ, 1983 г.) — Всесоюзном научно-техническом совещании «Научно-технические проблемы повышения эффективности работ и совершенствование маркшейдерской службы на горных предприятиях страны» (г. Свердловск, 1984 г.) — II Сибирском семинаре «Информатика недр» (г. Кемерово, 1989 г.) — на Всесоюзной научно-технической конференции «Теория и практика проектирования, строительства и эксплуатации подземных рудников» (г. Москва, МГИ, 1990 г.) — в Московском научно-техническом геологическом обществе на «Первых Ершовских чтениях по проблемам горнопромышленной геологии» (г. Москва, МГИ, 1990 г.) — на международном симпозиуме АРСОМ (Зап. Берлин, 1990) — Всесоюзном научно-техническом симпозиуме «Геомаркшейдер -1 (Москва, 1991) — на научных симпозиумах «Неделя горняка» (г. Москва, МГГУ, 1998, 2000, 2003) — на научно-технических советах Минцветмета, ВНИПИгорцветмета, Гипроникель, Тырныаузского ВМК, ПО «Севуралбокситруда», НПО «Джезказганцветмет», ОАО «Сильвинит».

Публикации. Основное содержание работы опубликовано в 20 научных трудах.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения и 30 приложений, содержит 22 рисунка, 25 таблиц, список литературы из 266 наименований.

1. Анализ применения методов прогнозирования геологических показателей позволил установить, что лучшие результаты показали параметрические методы прогнозирования и моделирования.2. Моделирование в условной системе координат позволяет использовать методики и математический аппарат оценки точности выбора функций прогнози рования, разработанный для и динамических методов, что значительно упрощает расчеты и формирование математической модели месторождения.3. Схема выбора метода прогнозирования динамическими рядами, позволяет на основании анализа исходных данных однозначно определить вид функции, что подтверждается оценкой точности выбранных моделей.4. Прогноз размещения геологических показателей составленный на основе геометризации путем совместного использования методов прогнозирования ди намическими рядами и моделирования удовлетворительно согласуется с резуль татами детальной разведки рудного тела.5. Составленная по результатам прогнозирования горно-графическая доку ментация позволяет сократить объемы геологоразведочных работ и одновременно планировать и вести работы в заданном режиме стабилизации качества полезного ископаемого.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе на основании анализа, теоретических обобщений и выполненных экспериментальных исследований представлено решение крупной научной проблемы, заключающееся в разработке и совершенствовании методов обработки^ моделирования и прогнозирования геологической информации при геометризации рудных месторождений. Основные научные и практические результаты работы, выводы и рекомен дации, полученные лично автором, состоят в следующем:

1. Методы оценки и прогнозирования геологических показателей при со ставлении математической модели месторождений должны учитывать простран ственное положение геологических показателей. Выбор методов зависит от ре зультатов геостатистического анализа, который включает определение представи тельности и количества исходных данных, их взаимосвязь, оценку параметров распределения.2. Анализ применяемых методов для определения средних величин при об работке исходной геологоразведочной информации (особенно в условиях нерав номерности размещения полезного ископаемого и значительного изменения со держаний компонентов) показал, что наиболее обоснованный их выбор зависит от характера исходных данных, закона распределения генеральной совокупности и пространственного положения исследуемых показателей. Несоответствие величи ны среднего содержания, вычисленного по результатам опробования в рудном те ле и в фактически добытой руде, зависит от многих факторов, из которых можно выделить два основных: • не всегда корректный с точки зрения математической статистики подход к методике расчета средних величин- • из-за нечеткого контакта руды и вмещающих пород при добыче полезного ископаемого происходят неизбежные потери и разубоживание руды, что в значи тельной мере влияет на величину среднего содержания в добытой руде.3. При расчете средней взвешенной по данным вариационного ряда часто тами (весами) должны быть числа, показывающие, сколько раз повторяется каж дое значение усредняемого признака, положенного в основу группировки сово купности. Взвешивая содержание полезного компонента на мощность, объем, плотность и т. д., мы получаем содержание компонента в точке, которой соответ ствует равновесное значение мощности, объема и т. д., но не среднее содержание в вариационном ряду наблюдений. Поэтому необходимо различать понятия, опре деляющие «среднее значение» и «оценка среднего значения» в слз^ае взвешива ния значения показателя на величины, не относящиеся к частотам исследуемого вариационного ряда, либо производимых математических действий с величинами, имеющими другие единицы измерения. Критерием правильности расчета средней величины должна являться определяющая функция, и ее численное значение ;

определяющий показатель.4. Установлено, что определение среднего содержания с учетом закона рас пределения и непрерывности функции размещения показателя дает результаты, до 20% улучшающие оценку дисперсии, по сравнению с наиболее часто приме няемым методом среднего арифметического для дискретных величин. По сравне нию с крайгингом такой подход в определении средних величин показывает прак тически одинаковые результаты, но значительно проще в расчетах.5. Разработанная классификационная схема методов прогнозирования дос таточно полно охватывает многообразие методов, применяемых в геометрии недр. Положенные в основу предложенной классификации используемые для этого по казатели, а также способы производимых с ними действий для достижения по ставленной цели, т. е. составляющие элементы получения прогнозной информа ции, сохраняют единство классификационного признака во всех группах и видах методов, позволяет однозначно определить принадлежность к конкретному виду любого из применяемых в настоящее время методов прогнозирования геологиче ских показателей и включить в конкретную группу и вид предлагаемой классифи кационной схемы в случае разработки новых методов прогнозирования.6. Установлено, что для условий Северо-Западного скарна Тырныаузского месторождения распределение содержаний WO3 и Мо^ в рудном теле подчиняет ся логнормальному закону, что указывает на метод среднего геометрического как наиболее обоснованный для расчета средних содержаний. Связь между полезны ми компонентами соответствует уравнению регрессии третьей степени, что мож, но использовать при определении содержания одного компонента по известному содержанию другого. Наибольшее влияние на величину мощности рудного тела оказывают количество и мощность безрудных прослоек, типы руд и содержание WO3, что позволяет определить необходимое количество данных для проведения геометризации и прогнозирования геологических показателей.7. Анализ применения методов прогнозирования геологических показателей позволил установить, что лучшие результаты показали параметрические методы прогнозирования и моделирования. Моделирование в условной системе коорди нат позволяет использовать методики и математический аппарат выбора функций и оценки точности прогнозирования, разработанный для статистических и дина мических методов, что значительно упрощает расчеты и формирование математи ческой модели месторождения. Составленный прогноз размещения оруденения на основании результатов геометризации удовлетворительно согласуется с данными разведки рудного тела. Расхождения не превышают 20%.8. Разработанные рекомендации по обработке исходной информации и про гнозированию геологических показателей вошли в состав подсистемы геолого маркшейдерского обеспечения автоматизированной системы управления НПО «Джезказганцветмет», ОАО «Сильвинит» и фундаментальных исследований по проблеме «Разработка теоретических и методологических основ мониторинга геотехногенных систем».

Показать весь текст

Список литературы

  1. Автоматизация геолого-маркшейдерских графических работ /В.В. Ершов, А. С. Дремуха и др. — М.: Недра, 1991. — 347 с.
  2. М.И., Хрущев Н. А. Критерии экономической эффективности геологоразведочных работ. — Изв. вузов, Геология и разведка, 1972, № 12, с. 126 — 136.
  3. Ф.А., Зейналов Г. Г. Устойчивое развитие и стратегия общественного прогресса. — М.: Прометей, 1999. -107 с.
  4. В.А. Классификация методов прогнозирования. — В кн.: Изучение основ прогностики: Материалы учебно-теоретического семинара. — Л., Судостроение, 1974, с. 46−52.
  5. В.М. Методология компьютерного моделирования горного производства на карьерах // Экологические проблемы горного производства: Труды конференции. — М., МГГУ, 1995, с. 93 — 95.
  6. В.М., Суханов В. И., Хохряков В. Моделирование природно- сырьевых технологических комплексов (горное производство) / Под ред. В. Л. Яковлева. — Екатеринбург: УрО РАН, 1998.-147 с.
  7. Т. Статистический анализ временных рядов. — М: Мир. 1976. — 752 с.
  8. Андросов А. Д, Гринев В. Г., Смирнов В. П., Ткач СМ. Горное дело: проблемы и перспективы. Сб. статей ИГДС СО РАН. — Якутск: ЯНЦ СО РАН, 1994. — 204 с.
  9. Ю.И. Проектирование карьеров на ПЭВМ с помощью типовых элементов эксплуатационного пространства // Горная промышленность. 1995, № 1,с. 15−21 .
  10. Анчишкин А. И, Ершов Е. Б. Методологические вопросы народнохозяйственного прогнозирования/ Вопросы экономики. 1967, № 5, с. 52 — 64.
  11. А.И. Законы формирования рабочей зоны карьера. — Л., ЛГИ, 1986. -52 с.
  12. Ю.П., Зеленский А.С, Горлов Н. И. и др. Компьютеры и системы управления в горном деле за рубежом. — М.: Недра, 1989. — 264 с.
  13. А.С. Динамичные методы оценки эффективности горного производства. — М.: Недра, 1973.-271 с.
  14. Ю.П. Объемное математическое моделирование месторождений и карьеров. — Алма-Ата, КазПТИ, 1989. — 16 с.
  15. А.О. Прогноз развития экономики России на период 2001—2005 гг.. с использованием динамической межотраслевой модели с бюджетным и монетарным блоком: Препринт Гильмундинов В. М., Павлов В. Н. — Новосибирск. — 2000. -36 с.
  16. Г. Р., Бугаец А. Н., Лось В. Л. Геологические модели при прогнозировании ресурсов полезных ископаемых. -М.: Недра, 1987. — 140 с.
  17. .Т. Параметры разработки и полнота извлечения руд. — М.: Недра, 1998.-144 с.
  18. В.В. Математический анализ разведочной сети. — М.: Госгеолиздат, 1963.-212 с.
  19. Д., Дженкинс Г. Анализ временных рядов, прогноз и управление, — М.: Мир, 1974. — 197 с.
  20. Н.М., Кузьбожев Э. Н. Основы социально-экономического прогнозирования., — Сыктывкар. — 1997. — 143 с.
  21. В.М. Разведка и промышленная оценка месторождений нерудных полезных ископаемых. — М.: Недра, 1982. — 310 с.
  22. Н.Н. Статистический анализ пространственных геологических закономерностей. — Л.: Недра, 1971. — 173 с.
  23. Д.И., Абрамян Г. О. Оценка средних значений основных геологиче- ских показателей при оперативном планировании горных работ/Шроектирование и эксплуатация подземных рудников в сложных горно-геологических условиях, -М., МГИ, 1988, с. 54-^6 ,
  24. Д.И., Сученко В. Н. Некоторые вопросы оптимизации параметров разведочной сети на основе геометризации месторождений. В сб.: Применение математических методов и ЭВМ в геологии. — Новочеркасск, НИИ, 1983, с. 72−74.
  25. А.Я. Теоретические исследования по статистике. — М.: Статистика, 1974. — З04'с.
  26. Д.Г. Определение границ карьеров по этапам при комплексном использовании недр // Комплексное использование минерального сырья. 1991, № 8, с. 3 — 9.
  27. A.M. Диагностика и прогнозирование кризисных ситуаций на предприятии. — Воронеж. — 1999. — 106 с.
  28. В.А. Вопросы геометризации физико-технических показателей месторождения для моделирования на ЦВМ. — М., МИГРЭ, 1966. — 127 с.
  29. В.А. Геометрия недр: учебник для вузов. — М.: Недра, 1985. — 526 с.
  30. В.Н. Моделирование экономической динамики: риск, оптимизация, прогнозирование. Под ред. P.M. Нижегородцева. — М.: Диалог МГУ. — 1997. — 151с.
  31. Н.П. Моделирование сложных систем. — М.: Наука, 1978. — 399 с.
  32. Вертакова Ю. В, Прогнозирование и индикативное планирование в регионе. — Курск.-2001.-123 с.
  33. Бунин Ж. В, Секисов А. Г, Хакулов В. А., Рожнов В. А. Принципы построения совмещенной математической модели сложноструктурного месторождения и карьерного пространства // Проблемы теории проектирования карьеров / - Л., ЛГИ, 1990, с. 86−87.
  34. А., Яковлев А. Закономерности развития горного дела. — Якутск: Р1ГДС СО РАН, 1992. — 114 с.
  35. В.А., Карпенко И. А., Шумилин М. В. Экспертиза подсчетов запасов рудных месторождений. — М.: Недра, 1988. — 199 с.
  36. Вилесов Г. И. Ивченко А.Н., Диденко И. М. Методика геометризации месторождений. — М.: Недра, 1973. — 176 с.
  37. Н.В. О методах подсчета запасов жильных месторождений. — Горный журнал, 1944, № 3 — 4, с. 34 — 39.
  38. Ю.А. Исследование операций при поисках и разведке месторождений полезных ископаемых. — Новосибирск: Наука, 1993, -147 с.
  39. К.Д., Горинов М. Н. Социально-экономическое прогнозирование: Учеб. пособие для студентов вузов по спец. «Менеджмент» — Ижевск. — 1997. -95 с.
  40. А.В. К вопросу математического описания статистических распределений при исследовании горной и геологоразведочной информации. — Изв. вузов: Горный журнал, 1971, № 7, с. 44 — 48.
  41. Д. М., Лисичкин В. А. Системы прогнозирования в планировании и управлении научными исследованиями и разработками. — М., ИЭУМ, 1968. — 105 с.
  42. А. Прогнозирование результативности формирования и функционирования интегрированных структур в промышленности: Препринт. — СПб. — 2002. -23 с.
  43. Геометризация месторождений полезных ископаемых / Под общ. ред. В. А. Букринского, Ю. В. Коробченко. — М.: Недра, 1973. — 376 с.
  44. Г. П. К обоснованию системы разведки северного участка Тырныауз- ского вольфрамо-молибденового месторождения (отчет), инв. № 12-А. — Ростов на Дону, РТУ, 1972.-114 с.
  45. В.Г., Флиорент Г. И. Теоретические основы инженерного прогнозирования. — М.: Наука, 1973. — 304 с.
  46. В.А. Прогнозная экстраполяция. — В кн.: Рабочая книга по прогнозированию / Редкол.: И.В. Бестужев-Лада (отв.ред.). — М.: Мысль, 1982, с. 135 — 154.
  47. ГОСТ 11.005−74. Правила определения оценок доверительных границ для параметров экспоненциального распределения и распределения Пуассона. — М., 1979.- 14 с.
  48. Н.Н., Солодков В. Т. Планирование и прогнозирование деятельности предприятия: Учеб. пособие — Иркутск: Изд-во Иркут. экон. акад., 1996. — 95 с.
  49. В.М. Связь характеристик изменчивости признака с функцией распределения. — В кн.: Геометризация месторождений минерального сырья как основа рационального освоения недр: Сб. науч. тр. / Моск. горн. ин-т. — М., МГИ, 1969, с. 209 — 226.
  50. В.М., Васильев А. А., Николаев К. П. Прогноз и планирование качества полезного ископаемого. — М.: Недра, 1976. — 190 с.
  51. М. Геостатистические методы при оценке запасов руд. -Л.: Недра, 1980. — 360 с.
  52. В.В. Адаптивное прогнозирование: модели и методы. — Воронеж, ВГУ. — 1997.-195 с.
  53. B.C. Статистический анализ данных в геологии. — М.: Недра, 1990. — 427 с.
  54. Ю. И., Дмитриев В. И., Красе М. Математическое моделирование рудных месторождений и рудообразующих процессов на рубеже веков // Науки о Земле на пороге XXI века: новые идеи, подходы, решения: Тез, докл. конф. — М.: Научный мир, 1997, с. 55.
  55. К. Средние величины. — М.: Статистика, 1970. — 447 с.
  56. Н., Лион Ф. Статистика и планирование эксперимента в технике и науке. — М.: Мир, 1961.-520 с.
  57. Г. Л. Закономерности распределения трехокиси вольфрама и молибдена в Главном скарне Тырныаузского месторождения. В кн.: Труды СКГМИ, вып. ХХХП. — Орджоникидзе, 1973, с. 26 — 30.
  58. Г. М. Прогнозирование науки и техники. — М.: Наука, 1977. — 209 с.
  59. К. Статистика в аналитической химии. — М.: Мир, 1969. — 247 с.
  60. Долгосрочное научно-техническое прогнозирование и выработка стратегии корпорации. — Сб. ТС-3: Автоматизированные системы управления. — М.: ЦНИИ и ТЭИ приборостроения, вып. 3, 1971. — 63 с.
  61. П., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. — М.: Статистика, 1973.-212 с.
  62. Р.И. Выбор математических моделей геохимических процессов рудооб- разования, — В кн.: Математические методы при прогнозе рудоносности. — М.: Наука, 1977, с. 42 — 57.
  63. А.И. Исследование возможностей теории случайных функций при решении некоторых геологоразведочных задач в условиях Тырныаузского месторождения. — Дис. … канд.техн.наук. — М., 1969. — 174 с.
  64. СВ., Езеров В. Б. Исследовательские методы прогнозирования. -М., 1973.-98 с.
  65. Ерохина Л. С, Калугина К. В., Михайлов К. Методы прогнозирования развития конструктивных материалов. — Л.: Машиностроение, 1980. — 256 с.
  66. СМ., Михайлов Г. А. Статистическое моделирование. -М.: Наука, 1982.-212 с.
  67. В.В. Прогнозирование показателей при геолого-маркшейдерском управлении качеством руд. — В кн.: Применение ЭВМ и математических методов в горном деле: Тез. докл. 17-го Международного симпозиума. — М.: Недра, 1982, т.2, с. 85−101.
  68. Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к понятию приближенных решений. — М.: Мир, 1976. — 165 с.
  69. В.Н., Николаев К. П., Казанский К. В. Усреднение руд. — М.: Недра, 1975. — 295 с.
  70. И. Ю. Обработка патентного фонда и организация патентной информации. — Киев, 1966. — 36 с.
  71. В.М. и др. Математическая статистика. — М.: Высшая школа, 1981. — 368 с.
  72. А.Г., Клепиков СИ., Николаева Г. Н., Чадаев Е. Н. Исследование систем управления. — Хабаровск, 2001, — 300 с.
  73. А.Г. Индуктивный метод самоорганизации моделей сложных систем. — Киев: Наукова думка, 1984. — 165 с.
  74. Е.М. Прогнозирование рынка труда (профессионально- квалификационные аспекты) Под общ. ред. Д. С. Чернейко, — СПб. — 2001. — 457 с.
  75. А.Б., Гуськов О. И., Шиманский А. А. Математическое моделирование в геохимии и разведке полезных ископаемых. — М.: Недра, 1979. — 168 с.
  76. Д.А. Оценка точности результатов геометризации и подсчета запасов месторождений. — М.: Углетехиздат, 1948. — 131 с.
  77. В. М. Математическое моделирование и прогноз показателей месторождений: Справочник. -М.: Недра, 1993. — 319 с.
  78. П.Л. Изменчивость оруденения и плотность наблюдений при разведке и опробовании. — Сов. геология, 1956, № 58, с. 46−52.
  79. Э. Методика количественной оценки месторождений урана. — М.: Атомиздат, 1966. — 260 с.
  80. Ю.Е. Геостатистическое исследование месторождений полезных ископаемых. — Петрозаводск, КФ АН СССР, 1988. — 48 с.
  81. Ю.Е. Горные компьютерные технологии и геостатистика. СПб.- Недра, 2002. — 424 с.
  82. Капутин Ю. Е. Ежов А.И. Хенли Геостатистика в горно-геологической практике. — Апатиты, КЬЩ РАН, 1995. — 191 с.
  83. Р.Л., Рас А.Р. Построение динамических стохастических моделей по экспериментальным данным. — М.: Наука, 1983. — 384 с.
  84. В. В. Определение устойчивых параметров системы-карьер при неопределенности исходной информации. — СПб., Горн. Ин-т, 1993. — 85 с.
  85. М. Временные ряды. — М.: Финансы и статистика, 1981. — 192 с.
  86. М., Стюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. — М.: Наука, 1976. — 736 с.
  87. А. Социальная система и законы, ею управляющие. — Спб., 1866, с. 9.
  88. К.А., Тимофеева Н. М., Явич М. С. Опыт использования патентной и патентно-статистической информации для анализа и оценки научно-технического уровня отраслей. — М., 1992. — 67 с.
  89. Г. С., Френкель А. А. Анализ временных рядов и прогнозирование. — М.: Статистика, 1973. -103 с.
  90. И. Д. Основные требования ГКЗ к подсчетам запасов рудных месторождений. Сб. «Материалы ГКЗ», № 3. — М.: Госгеолиздат, 1963.
  91. И.Д. Подсчет запасов и геолого-промышленная оценка рудных месторождений. — М.: Недра, 1974.
  92. Н.И. Логический словарь — справочник. — М.: Наука, 1975. — 86 с.
  93. А.Г. Динамика занятости и рынка труда: вопросы макроэкономического анализа и прогнозирования. — М.: МАКС Пресс. — 2001. — 319 с.
  94. Ю.Г. Метод наименьших квадратов в социально-экономических исследованиях. — М.: Статистика, 1980. — 112 с.
  95. В.М. Поиски и разведка месторождений полезных ископаемых. — М.: Госгеотехиздат, 1961. — 390 с.
  96. Кудряшов П. И, Кузьмин В. И. Геометризация и учет запасов месторождений твердых полезных ископаемых, — М.: Недра, 1981. — 276 с.
  97. СМ. Прогнозирование развития и управление деятельностью институционального инвестора: Препринт. — СПб. — 2002. — 24 с.
  98. В.И. Геометризация и подсчет запасов месторождений твердых полезных ископаемых. — М.: Недра, 1967. — 242 с.
  99. Ю.О. Современная геодинамика и оценка геодинамического риска при недропользовании. — М.: Агентство Экономических Новостей, 1999. -220 с.
  100. И.В. Об условиях минералообразования на Тырныаузском молиб- деново-вольфрамовом месторождении. — Изв. вузов. Геология и разведка, 1982, № 6, с. 38−42.
  101. Кюн Ю. Описательная и индуктивная статистика. — М.: Финансы и статистика, 1981.- 126 с.
  102. И.Г., Сученко В. Н. Банк данных геолого-маркшейдерской информации. В сб.: «Информатика недр». — Кемерово, Институт угля, 1989, с. 26,
  103. Г. С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных. — Новосибирск: Наука, 1981. — 160 с.
  104. В.А. Отраслевое научно-техническое прогнозирование. — М.: Экономика, 1971. -231с.
  105. М.М. Паттерн-метод планирования и прогнозирования научных работ. — М.: Советское радио, 1971. — 157 с.
  106. Д.С. Проблемы долгосрочного социально-экономического развития России: Науч. докл. на Президиуме РАН 24.12.2002 г. — М. — 2003. — 70 с.
  107. Мак-Кельви В., Эверхарт Д., Гаррелс Р. Происхождение урановых месторождений. — В кн.: Проблемы рудных месторождений. — М., ИЛ, 1958, с. 84 — 96.
  108. Максименко В. И, Эртель Д, Прогнозирование в науке и технике. — М.: Фи- нансы и статистика, 1982. — 238 с.
  109. Э. Статистические методы в эконометрии. — М: Статистика, 1976. — 325 с.
  110. A.M. Оценка запасов минерального сырья. Математические методы. — М.: Недра, 1974. — 264 с.
  111. . Основы прикладной геостатистики. — М.: Мир, 1968. — 408 с.
  112. Методика совместного прогнозирования заинтересованными странами — членами СЭВ развития науки и техники. — М.: МЦНТИ, 1975. — 122 с.
  113. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов и их отбору для финансирования. Официальное издание.- М.,.- 80 с.
  114. Р.Л., Кан Д.С. Статистический анализ в геологических науках. — М.: Мир, 1994.-483 с.
  115. А.Г. Динамика трансформации основных качественных показателей рудных месторождений. — Сб.тр. ВЗПИ, 1978, № 112, с. 171 — 178.
  116. А.К. Техника статистических вычислений. — М.: Наука, 1971.-576 с.
  117. Н.Н. Простейшие математические модели экономического прогнозирования. — М.: Знание, 1975. — 98 с.
  118. Ф., Тьюки Дж. Анализ данных и регрессия. — М.: Финансы и стати- стика, 1982.-317 с.
  119. Л.П., Евтушенко В. Ф. Прогнозирование в системах управления — Новокузнецк. — 2002. — 347 с.
  120. В.В. Теория эксперимента. — М.: Наука, 1977. — 207 с.
  121. А.Д., Васина Т. В. Прогнозирование отраслевого и регионального развития. — М.: Гелиос АРВ. — 2002. -144 с.
  122. Г. Б., Гранин А. В., Дорофеева В. А. Системный подход к моделированию процессов рудообразования. — В кн.: Математические методы при прогнозе рудоносности. — М.: Наука, 1977, с. 58 — 71.
  123. А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации.'- М.: Наука, 1981. — 206 с.
  124. Основы экономического и социального прогнозирования /Под ред. В.Н. Мо- сина, Д. М. Крука. -М.: Выш. шк., 1985.-200 с.
  125. Л.И., Золотарев А. С. Новые формулы средних содержаний площадей и объемов для подсчета запасов полезных ископаемых. — Горный журнал, 1935, № 1, с 53−59.
  126. П.В., Соломатин А.Н, Прогнозирование емкости рынка. — СПб. — 1997.-29 с.
  127. B.C. Научно-исследовательская формация и историко- прогностическая экономика: Прил. к науч.журн. «Гравитоника». — М.: Гравитоника. -2001.-63 с.
  128. И.О., Терновой В. И. Геолого-экономическая оценка месторождений полезных ископаемых. — Л.: Недра, 1974. — 304 с.
  129. Г. С. Искусственный интеллект — основа новой информационной технологии. — М., 1988. — 280 с.
  130. В.К. Стратегические принципы деятельности предприятий на региональном потребительском рынке. — СПб.: СпецЛит. — 2001. — 191 с.
  131. A.M. Определение и учет ураганных проб. -М.: Недра, 1974. — 104 с.
  132. Прогнозирование развития машиностроения на длительный период. Методические материалы ЦНИИ и ТЭИ приборостроения. — М., 1973. — 64 с.
  133. Пэк А. В. Геологическое строение рудного поля и месторождения Тырныауз. — Труды ИГЕМ АН СССР, вып. 56. 1962. — 167 с.
  134. Пэк А.В., Снежко Е. А. К вопросу об истории формирования Тырныаузского месторождения и рудного поля. — Изв. АН СССР, сер. геологическая, 1975, № I, с. 26−38.
  135. И.А. Методы оценки и прогнозирования развития сферы недвижимости в строительстве. — М.: Макс Пресс. — 2001. — 91 с.
  136. В.В. Геометризация недр — основа для проектирования и развития горных работ. — В кн.: Геометризация: месторождений минерального сырья как основа рационального освоения недр. — М., МГИ, с. 74 — 78.
  137. Д. А. Статистические решения в геологии. — М.: Недра, 1981. -231с.
  138. И.В., Михайлова В. А. Социальное и экономическое прогнозирование: Конспект лекций. — СПб.: Изд-во — 2000. — 61 с.
  139. И.Б. Прогнозирование в системе управления современным предприятием. — Нижний Новгород, Нижегород. гос. ун-т им. Н. И. Лобачевского. -2000. — 328 с.
  140. Л.З. Математическая обработка результатов эксперимента. -М.: Наука, 1971.-192 с.
  141. В.Н. Финансовый рынок. Инструменты и методы прогнозирования. — М.: Эдиториал УРСС. — 2000. — 215 с.
  142. П.А. Геометрия недр. 3-е изд. — М.: Недра, 1964. — 374 с.
  143. Рыжов П. А, Математическая статистика в горном деле. — М.: Высшая школа, 1973.-287 с.
  144. Н.П., Тимофеенко Е. П. Горная геометрия. — М.: Недра, 1975. — 231 с.
  145. Л., Спирягин В. И. Проблема соотношения типов динамики в задаче прогнозирования экономического развития. — Сыктывкар. — 2000. — 39 с.
  146. А.Р. Методы краткосрочного прогнозирования. — Уфа. — 2000. — 23 с.
  147. СБ. Прогнозирование устойчивости стенок скважин в глинистых отложениях. — М. — 2002. — 80 с.
  148. В.И. Подсчет запасов минерального сырья. — М.: Госгеолиздат, 1950.-343 с.
  149. П.К. Маркшейдерские работы. — В кн.: Геометризация месторождений минерального сырья как основа рационального освоения недр. — М., МГИ, 1969, с. 64 — 73.
  150. Н.А., Абрамян Г. О., Сученко В. И. Исследование основных показателей планирования горных работ на подземных рудниках. В.сб.: Совершенствование технологии и техники подземной разработки рудных месторождений. — М., МГИ, 1983, с. 113−116.
  151. Справочник по математическим методам в геологии / Д. А. Родионов, Р. И. Коган, В. А. Голубева и др. — М.: Недра, 1987. — 334 с.
  152. Справочник по прикладной статистике. — М.: Финансы и статистика, 1989. — 526 с.
  153. Л.А., Гончаренко А. Н., Державин К. В. Ресурсные ограничения экономического роста и модельные инструменты прогнозирования. — М.: Р1МЭИ. -2000. — 142 с.
  154. Сученко В. Н, Автоматизированная система маркшейдерско-геологического обеспечения. — Маркшейдерский вестник. — 1994. — № 4.- 42 — 44.
  155. В.Н. Выбор вида средней при анализе геологоразведочных данных. — ГИАБ. — 2003. — № 3. 60 — 64.
  156. В.Н. Геометризация пастообразных крутопадаюп.-их рудных тел для планирования горных работ. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. — М., МГИ, 1984. — 22 с.
  157. В.Н. Классификация методов прогнозирования при геометризации месторождений. — ГИАБ. — 2003. — № 5. 76 — 78.
  158. В.Н. Методические рекомендации по прогнозированию размещения геологических показателей в рудном теле Северо-западный скарн Тырныауз-ского месторождения. — М., МГИ, 1983. — 20 с.
  159. В.Н. Оценка качественных показателей рудных месторождений. В сб.: Теория и практика проектирования, строительства и эксплуатации высокопроизводительных подземных рудников. — М., МГИ, 1990, с. 84 -86.
  160. В.Н. Оценка основных геологических характеристик месторождений полезных ископаемых. В сб.: Основы горнопромышленной геологии. — М., МГИ, 1990, с. 132−134.
  161. В.Н., Парфенов А. А. Выбор метода прогнозирования геологических показателей. В сб.: Проектирование и эксплуатация подземных рудников в сложных горно-геологических условиях. — М., МГИ, 1988, с. 55 — 57.
  162. В.Н., Парфенов А. А., Подчезерцев Б. В. Разработка оптимальной структуры базы данных при автоматизации геолого-маркшейдерских работ. Маркшейдерский вестник, 1995. — № 4. 40 — 41.
  163. В.Н., Парфенов А. А. Принцип создания автоматизированной системы геолого-маркшейдерского обеспечения, /Неделя горняка — 1994. — М-, МГГУ, с. 142−143.
  164. В.Н. Применение матриц при прогнозировании. — ГИАБ, — 2000. — № 6. 99.
  165. В.Н. Применение скользящих полиномов при сглаживании геологоразведочных данных. В сб.: Проектирование и эксплуатация подземных рудников в сложных горно-геологических условиях. — М., МГИ, 1988, с. 58 — 60.
  166. В.Н. Применение ЭВМ при обработке результатов опробования. В сб.: Применение математических методов и ЭВМ в геологии. — Новочеркасск, НИИ, 1983, с. 115−116.
  167. В.Н. Принципы создания автоматизированной системы геолого- маркшейдерского обеспечения. В сб.: Основы горнопромышленной геологии. -М., МГИ, 1990, с. 75−77.
  168. В.Н. Прогнозирование геологических показателей на основе геометризации месторождений. В.сб.: Совершенствование технологии и техники подземной разработки рудных месторождений. — М., МГИ, 1983, с. 119 — 120.
  169. В.Н., Нестеров Ю. Г. Параметрические модели размещения геологических показателей/ ХХП Международный симпозиум АРСОМ. — Берлин, 17−21.09.1990, с. 155−159.
  170. . Прогнозирование для технологов и инженеров: Практ. руководство для принятия лучших решений. — М. — 2000. — 255 с.
  171. Н.М., Мещеряков В. И., Загородникова И. А. Системный анализ патентной статистики при прогнозировании тенденций развития средств комму-тационной техники: Метод, рекомендации. — М.: ВНИИПИ, 1991. — 53 с.
  172. Н.М., Чабровский В. А. Методология обработки патентной информации при прогнозировании научно-технического прогресса в судостроении. -Л., ЦНИИ «Румб», 1974. — 121 с.
  173. Е.П. Научные основы моделирования и прогнозирования показателей рудных месторождений. — Дис… докт.техн.наук. — М., 1981, — 264 с.
  174. Е.П. Некоторые вопросы геометризации Тырныаузского вольфрамо-молибденового месторождения. — В кн.: Результаты и перспективы геометризации месторождений минерального сырья. — М., МГИ, 1969, с. 54 — 58.
  175. Г., Фельс Э. Методы экономических исследований. — М.: Прогресс, 1971.-151 с.
  176. А.Н. Математические модели и научно-технический прогресс (автоматизация обработки наблюдений). — В кн.: Что такое прикладная математика. -М.: Знание, 1980, с. 7 -22 .
  177. А.А. Основы горной геометрии. — М., МГУ, 1980. — 224 с.
  178. К.Н., Пешков А. А., Мацко Н. А. Методы оценки эффективности инвестиций горных предприятий. // Горн, журн., 1993, № 2.
  179. Г. Ф. Прогнозирование вероятности банкротства предприятий с учетом отраслевых и региональных особенностей. — Новочеркасск. — 2001. — 81 с.
  180. А.К. Прогноз и формирование рациональной структуры промышленности республики. — СПб., Изд-во СПбГУЭФ. — 2000. — 23 с.
  181. А.А., Разумовская И. Г. Краткосрочный прогноз региональных показателей развития экономики России. — М. — 2001. — 26 с.
  182. Дж. Анализ результатов наблюдений. — М.: Мир, 1981. — 693 с.
  183. .Ц. Общая теория статистики. — М.: Статистика, 1973. — 439 с.
  184. В.Н. Глубинный прогноз скарново-шеелитового оруденения. — Ташкент: ФАН, 1980. -123 с.
  185. И.Н. Горная геометрия. — М.: Недра, 1979, — 440 с.
  186. Н.В. Система стратегического планирования и прогнозирования социально-экономического развития регионов Российской Федерации. — СПб., Изд-во СПбГУЭФ. — 2002. — 266 с.
  187. И.В., Базанов Г. А. Математическая статистика и геометризация месторождений. — Иркутск: ИЛИ, 1975. — 250 с.
  188. А.А. Прогнозирование производительности труда: методы и модели. — М.: Экономика, 1989. — 214 с.
  189. А.А. Штокверковые рудные месторождения. — М.: Недра, 1978. — 263 с.
  190. Д., Бонем-Картер Г. Моделирование на ЭВМ в геологии. — М.: Мир, 1974.-319 с.
  191. А.Г. Принципы и методы прогнозирования минеральных ресурсов. — М.: Недра, 1987, — 230 с.
  192. Г. А., Фомин СИ. Технико-экономическое обоснование целесообразности открытой разработки месторождений в условиях рыночной модели экономики // Горн. жури. 1994. № 1, с. 26 — 27.
  193. B.C. Оценка инвестиционных проектов открытых горных разработок: Учебное пособие. — Екатеринбург, Изд. УГГГА, 1996. — 180 с.
  194. Н.А. Тырныауз. — Сов. геология, 1968, № 2, с. 6 — 24.
  195. Дж. П. Робастность в статистике: Пер. с англ. — М.: Мир, 1984. -304 с. .
  196. М.К., Шаланов Н.В, Модельное прогнозирование в экономике. — Новосибирск. — 1997. — 125 с.
  197. Л.И. Методические основы опробования пород и руд. — Воронеж, ВГУ, 1980. — 124 с.
  198. Е.М. Статистические методы прогнозирования. — М.: Статистика, 1975.-184 с.
  199. Е.М., Калихман И. Л. Вероятность и статистика. — М.: Финансы и статистика, 1982. — 319 с.
  200. Ю.В., Михайлов Ю. В., Кузьмин В. И. Прогнозирование количественных характеристик и процессов. — М.: Сов. радио, 1975. — 398 с.
  201. А.А. Очерки по теории статистики. — СПб., Сабашниковы, 1910. — 443 с.
  202. И.П. Применение математической статистики в геологии. — М.: Недра, 1965.-260 с.
  203. К. Работы по кибернетике и теории информации. — М.: ИЛ, 1963. — 829 с.
  204. A.M. Расчет оптимальных сетей для поисков эллиптических залежей. — М.: Недра, 1972. — 96 с.
  205. Р. Научно-техническое прогнозирование и долгосрочное планирование.-М.: Мир, 1971.-215 с
  206. Экспертные системы: состояние и перспективы: Сб. науч. трудов. — М.: Наука, 1989.-152 с.
  207. В. Л. Теория и практика выбора транспорта глубоких карьеров. — Новосибирск: Наука, 1989. — 238 с.
  208. СМ., Лисичкин В. А. Прогнозирование научно-технического прогресса. — М.: Экономика, 1974. — 207 с.
  209. Янч Э. Прогнозирование научно-технического прогресса. — М.: Прогресс, 1974.- 568 с.
  210. Armstrong М. Basic Linear Geostatistics. Springer-Verlag. Berlin, 1998. -152 p.
  211. Armstrong М. Common problems seen in variograms. — Mathematical Geology, 1986, V. 16, № 3, p.p. 305−313.
  212. Armstrong M. Improving the estimation and modeling of the variogram. — Geostatistics for natural resources characterization. Dordrecht, 1984, p.p. 1−19.
  213. Armstrong M., Diamond P. Testing variograms for positive definiteness. — Mathematical Geology, 1984, v. I 6, №.4. p.p. 407 — 421.
  214. Bamfes R.J. and Johnson T.B. Positive kriging. in Geostatistics for natural resources characterization, ed G. Verly et al. proceedings of NATO ASI Lake Tahoe. September 1983, p.p. 231 — 244.
  215. Burman J.P. Moving seasonal adjustment of economic time series J.R. Statist, 1965, Soc, A., 128, 534.
  216. Cetron M. J. Technological Forecasting: a Practical Approach. New York. Gordon and Breach Science Publishers, 1969.
  217. Chaktabarti A.R. Genetic implications of stockworc — type molibdenite deposits in North American Continent. IMA — lAGOD Meetings 70. Toyo-Kyoto, 1970. Proceeding … Special I Jesus, 3, s.e. 1971.
  218. Chauvet P. Reflexions sur les ponderateurs negatifs du krigeage. Dei Terre. Inf Geologique 28, 1988, p.p. 65 — 113.
  219. Churig C.F. Use of the Jacknife method to estimate autocorrelation function (or variogram). — Geostatistics for natural resources characterization. Dordrecht, 1984, p.p. 55 — 69.
  220. Clare K. The stockworc-type molibdenite deposits in the western part of Cordillera of the North American Economic Geology, 1972, v. 67 № 7, p.p. 734 — 758.
  221. Cressie N. I Towards resistant geostatistics. — Geostatistics for natural resources characterization. Dordrecht, 984, p.p. 21 — 44.
  222. Dagbert M., David M. Computing variograms in folded strata-controlled deposits. -Geosiatistics for natural resources characterization. Dordrecht, 1984, p.p. 71−90.
  223. Daud P.A. Variogram and kriging: robust and resistant estimators. — Geostatistics for natural resources characterization. Dordrecht, 1984, p.p. 91−106.
  224. David M. Handbook of applied advanced geostatistical ore reserve estimation, Elsevier, Amsterdam, 1988. 216 p.
  225. David M. Geostatistical Ore Reserve Estimation, Elsevier, Amsterdam. 1977. 364 p.
  226. Davis B.M. Uses and abuses of cross-validation in geostatistics. — Mathematical Geology. V. I 9, № 3, 1987, p.p. 241 — 248.
  227. Delfiner P. Linear estimation of non-stationary phenomena.Proc. NATO ASI Rome 1975 '"Advanced geostatistics in the mining industry" cd. M. Guarascio et al. Reidel Pub. Co., Dordrecht, Holland. 1976. p.p. 49 — 68.
  228. Durbin J., Watson G.S. Testing for serial correlation in least — squares regression. Biometrics, 1971, vol. 58, 1.
  229. Fields S. P. Technological Forecasting. Battele Memorial Institute Richland Washington, 1970. 241. lacoviello M. Short-term forecasting: Projecting Italian GDP, one quarted to two years ahead. — S.I.: Intern, monetary fund. — 2001. — 22 p,
  230. Harrison P.J. Start-term sales forecasting. Applied Statistics, 1965, vol. 14, p. 102.
  231. Hichcock A. Techniques of Assessment of Transport Means. Transportation System in Major Activity Centers. OECD, 1970, April.
  232. C.J., Materon G., 1971. Universal Kriging. In: Decision Making in the Mineral Industry, Proceedings 9th International Symposium on Techniques for Decision Making in the Mineral Industry, CIMM Special Volume 12, p.p. 152 — 169.
  233. Jacod J. and Joatnon P. The use of random genetic models in the study of sedimentary processes. Internal Note CGMM 1970. N-202.
  234. Joumei A.G. Non-parametric estimation ofspatii distributions. Journal of the Intern. Assoc, of Mathematical Geology. 1989, vol 1. No.3. p.p. 445 — 468.
  235. Joumei A.G. Geostatistics for conditional simulation forebodes. Economic Geol- ogy, 1974, vol 69, p.p. 673 — 687.
  236. Joumel A.G., Nonparametric Estimation of Spatial Distribution, Mathematical Geology, 1983, vol. 15, No. 3, p.p. 445 — 462.
  237. Joumel A.G., Huijbregts C.J., Mining Geostatistics, Academic Press, London, 1978. -600 p.
  238. Krige D.G., Magri E.J. Studies of the effects of outliners and data transformation on variogram estimates for a base metal and a gold ore body. — Mathematical Geology, 1982, V.14, № 6, p.p. 557 — 564.
  239. Loungani P. How accurate are private sector forecasts? Cross-country evidence from consensus forecasts of output growth. — S.l. — 2000. — 32 p.
  240. Madle D.N. Trend in the use of computers in the mineral industry in the 1980's. — CIM Bulletin, 1979, 72, N 810, p.p. 77−81.
  241. Makridakis S., Wheelwright S.C. Adaptive Filtring: an Underrated Autoregressive Moving Average Filter for «Time Series forecasting — Operational Research Quarry». 1977, vol. 28 № 2, p.p. 425 — 473.
  242. Matheron G. The intrinsic random functions and their applications. Adv. In applied Prob. 1973. Vol.5, p.p. 439 — 468.
  243. Miller V.J. Mineralization modeling and ore reserve estimation.-Engineering and Mining Journal, 1982, 183, N 6, p.p. 66 — 74.
  244. MINESCAPE — Mine Planning System. Проспект фирмы MINCOM Pty Ltd, Brisbane, Australia, 1996.
  245. Omre H. Variogram and its estimation. — Geostatistics for natural resources characterization. Dordrecht, 1984, p.p. 107−125.
  246. Pitt B. Put a Thinker in Your Tank. Business Management, 1970, v. 100, № 1.
  247. Raudsepp E. Forcing Ideas with Synectics, Machine Design, 1969, v. 41, № 24, October.
  248. Rendu J. M. Normal and Lognormal Estimation, Mathematical Geology, 1979, vol. 11, No. 4, p.p. 407- 422.
  249. J. М. An Introduction to Geostatistical Methods of Mineral Evaluation, South African Institute of Mining and Metallurgy, Monograph Series, Second edition, Johannesburg, 1981. — 84 p.
  250. Ried D.Y. forecasting in action: A comparison of forecasting techniques in economic time — series. Joint Conference of O.R. Society’s Group on Long Range Planning and forecasting. 1971.
  251. Stokes P.C. Computers in Mining: Progress and Pitfalls. — Mining Magazine, 1982, 151, № 12, p.p. 560 — 569.
  252. SURPAC2. Open Pit Production Management. Surface Surveying. Проспект фирмы Suфac software International, Belmont, Western Australia, 1996.
  253. Татцга S., Higushi S., Tanaka K. Pattern classification based on fuzzy relations — IEEE Trans., 1971, v. 1, p.p. 61−66.
  254. Wackemagel H. Multivariate Geostatistics. Springer. — Berlin, 1995. — 256 p.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!