了得網研究生_預測與決策軟計算方法及應用

內容簡介

本書較繫統地介紹了經典的預測與決策方法，如時間序列預測方法、風險型預測與決策方法、綜合決策方法等；及軟計算預測與決策方法，主要包括灰色繫統預測與決策方法、模糊集決策方法、粗糙集決策方法及神經網絡預測與決策方法等。本書可作為經濟、管理類各專業碩士學生的教材，也是經濟管理工作者和相關研究人員所的工具書。

作者簡介

菅利榮，管理學博士，南京航空航天大學經濟與管理學院教授、博士生導師，主要從事管理預測與決策方法、軟計算、繫統建模與評價、項目管理及知識管理等研究。主持、參與完成*、省部級項目20多項，近年來在《管理工程學報》《情報學報》《控制與決策》《中國管理科學》《繫統工程學報》《繫統管理學報》、《Kybernetes》等國內外學術期刊與國際會議發表學術論文60多篇，出版教材6部，其中一部為國家“十一五”規劃教材，並被評為*精品教材；出版專著2部，基中一部為英文著作，由美國Taylor & Francis出版，另一部由科學出版社出版。兼任中國（雙法）灰色繫統專業委員會常務理事和《灰色繫統學刊》編委。

第1章預測與決策方法概述1.1 預測概述/1.1.1 預測的產生與發展/1.1.2 預測的分類/1.1.3 預測的基本原則/1.1.4 預測的程序/1.1.5 預測的精度與價值/1.2 決策概述/1.2.1 決策科學的產生與發展/1.2.2 決策理論學派的評述/1.2.3 決策的分類/1.2.4 決策的程序/1.2.5 主要的決策方法簡介/1.3 預測與決策的關繫/1.4 案例分析/復習思考題/第2章時間序列預測法2.1 時間序列預測概述/2.1.1 時間序列預測的內涵/2.1.2 時間序列預測的組成因素/2.1.3 時間序列的分解模型/2.1.4 時間序列的分類/2.2 移動平均法/2.2.1 簡單移動平均法/2.2.2 趨勢移動平均法/2.3 指數平滑法/2.3.1 一次指數平滑法/2.3.2 二次指數平滑法/2.3.3 三次指數平滑法/2.4 差分指數平滑法/2.4.1 一階差分指數平滑模型/2.4.2 二階差分指數平滑模型/2.5 有增長上限的趨勢外推預測法/2.5.1 修正指數曲線預測法/2.5.2 龔珀茲曲線預測法/2.5.3 皮爾曲線預測法/2.6 神經網絡預測方法/2.6.1 神經網絡的結構及類型/2.6.2 BP神經網絡(BackPropagation Network)/2.6.3 徑向基神經網絡(Radial Basis Networks)/2.6.4 概率神經網絡（Probabilistic Neural Network）/2.6.5 算例/復習思考題/復習思考題參考答案/第3章灰色預測方法3.1 灰色預測概述/3.1.1 準光滑序列/3.1.2 累加生成算子與累減生成算子/3.1.3 灰色建模步驟/3.2 GM(1,1)預測模型/3.3 GM(0,N)模型/3.4 GM(2,1)和Verhulst模型/3.4.1 GM(2,1)模型/3.4.2 Verhulst模型/3.5 灰色災變預測/3.5.1 灰色災變預測概述/3.5.2 灰色季節災變預測/復習思考題/復習思考題參考答案/第4章多屬性綜合決策方法4.1 多屬性綜合決策概述/4.1.1 綜合決策問題的要素/4.1.2 評價指標體繫的構建/4.1.3 評價指標的規範化/4.1.4 綜合決策方法的局限性/4.2 基於加權平均算子的多屬性決策方法/4.2.1 簡單加權算術平均(WAA)法/4.2.2 有序加權算術(OWA)平均法/4.3 熵權決策方法/4.4 Topsis決策方法/4.5 AHP決策方法/4.5.1 AHP的基本原理與步驟/4.5.2 AHP的應用案例/4.5.3 AHP的優點和不足/復習思考題/復習思考題參考答案/第5章灰色決策方法5.1 灰色關聯決策方法/5.1.1 灰色關聯因素和關聯算子集/5.1.2 灰色關聯公理與灰色關聯度/5.1.3 灰色關聯度/5.1.4 案例應用/5.2 多屬性灰色聚類決策方法/5.2.1 灰色聚類/5.2.2 灰色定權聚類決策方法/5.2.3 案例應用/5.3 灰色局勢決策方法/5.3.1 單目標化灰色局勢決策方法/5.3.2 基於“獎優罰劣”線性變換算子的區間數多目標灰色局勢決策方法/5.4 灰靶決策方法/5.4.1 多目標灰靶決策方法/5.4.2 多目標智能灰靶決策方法/復習思考題/復習思考題參考答案/第6章粗糙集決策方法6.1 經典粗糙集/6.1.1 粗糙集理論的發展現狀/6.1.2 集合與集合的近似/6.1.3 屬性依賴和近似精度/6.1.4 近似質量和約簡/6.1.5 應用區分矩陣求信息繫統的約簡和核/6.1.6 決策表的規則獲取/6.1.7 應用分辨矩陣求決策表的約簡、核和決策規則/6.2 數據離散與屬性約簡的常用算法/6.2.1 數據離散算法/6.2.2 屬性約簡的算法/6.3 變精度粗糙集 /6.3.1 粗糙隸屬函數/6.3.2 變精度粗糙集模型/6.3.3 置信閾值β的討論/6.4 優勢粗糙集/6.4.1 多標準決策的分類問題/6.4.2 基於優勢關繫的不相容性與不可分辨類/6.4.3 基於優勢關繫的優勢集與劣勢集/6.4.4 優勢粗糙集模型（dominatedbase rough set models）/6.5 應用案例/6.5.1 不考慮偏好信息情況下運輸方案的選擇決策/6.5.2 考慮偏好信息情況下的選擇決策/復習思考題/復習思考題參考答案/第7章模糊決策法7.1 模糊決策方法概述/7.1.1 模糊集與模糊隸屬函數/7.1.2 模糊子集的運算/7.1.3 模糊關繫及其運算/7.1.4 模糊關繫的合成/7.1.5 λ-截集與分解定理/7.1.6 模糊集的模糊性及其度量/目錄VIIVIII預測與決策軟計算方法及應用7.2 模糊聚類決策分析法/7.2.1 模糊聚類概述/7.2.2 模糊聚類方法的分類/7.3 模糊綜合評價方法/7.4 基於三角模糊數的模糊綜合評判法/7.4.1 理論基礎/7.4.2 基於三角模糊數的模糊綜合評判法的構建/7.4.3 案例應用/7.5 直覺模糊決策方法/7.5.1 直覺模糊基礎知識/7.5.2 直覺模糊數多屬性決策方法/7.5.3 基於Topsis的直覺模糊數多屬性決策方法/7.5.4 案例分析/7.6 猶豫模糊決策方法/7.6.1 猶豫模糊理論基本知識/7.6.2 基於正負理想點的猶豫模糊多屬性決策方法/7.6.3 案例應用/復習思考題/復習思考題參考答案/參考文獻

前言

前言管理活動是由一繫列決策組成的。在市場競爭非常激烈的今天，無論企業或個人都經常會遇到復雜的不確定性決策問題，需要分析與處理決策問題中多種不確定性情況，如隨機性、模糊性、偏好性、粗糙性和灰性等，且需要快速做出決策。預測是決策的基礎，不確定性預測、決策問題普遍存在於管理科學、信息科學、繫統科學、計算機科學、知識工程及可靠性技術等眾多領域中。由於現實世界中的許多不確定性問題太復雜了，以至於難以用任何精確的模型來描述，精確的度量和控制的硬技術方法在處理這樣復雜的問題時不是總有效的，需要借助於人類的直覺。人類的直覺包含基於人類思維的直覺和已實現的主觀思想。軟計算技術（如模糊集、灰色繫統、粗糙集及神經網絡等）旨在開采人們決策過程中的不精確性、不確定性、近似推理及部分正確性，以便獲得易處理的、功能強大的、低成本的且與人類決策極其類似的解決方法。軟計算技術與人類思維的推理與學習的非凡能力相匹配，充分利用了人類的直覺知識，是解決不確定性預測、決策問題的有效方法。與處理精確的、確定的且嚴格的硬技術方法相比較，軟計算技術在獲取不精確的或子的，但卻經濟的解決方法方面是有效的,且可與硬技術相匹敵。由於軟計算技術的獨特功能，軟計算技術已吸引了各種學術團隊越來越濃厚的研究興趣。本書是在作者多年講授預測與決策課程的教學與科研實踐基礎上，根據經濟類、管理類專業的特點，並吸取國內外優秀預測與決策教材的成果凝練而成的。考慮到教材的繫統性與嚴謹性，且盡量減少與其他繫列教材的交叉與重復，書中內容涵蓋了傳統的預測與決策方法，面向不確定性問題的軟計算預測與決策方法。傳統的預測與決策方法主要包括時間序列預測方法、多屬性綜合決策方法；面向不確定性問題的軟計算預測與決策方法主要包括神經網絡預測方法、灰色預測方法、灰色決策方法、模糊集決策方法、粗糙集決策方法等。本書的主要特色是強調預測與決策方法的應用性，尤其是面向不確定性預測、決策問題的軟計算方法的實踐應用，盡量減少繁瑣數學推導的介紹，在理論闡述上力求簡明扼要、深入淺出、通俗易懂，用大量的實例來說明預測與決策本書是在作者多年講授預測與決策課程的教學與科研實踐基礎上，根據經濟類、管理類專業的特點，並吸取國內外優秀預測與決策教材的成果凝練而成的。考慮到教材的繫統性與嚴謹性，且盡量減少與其他繫列教材的交叉與重復，書中內容涵蓋了傳統的預測與決策方法，面向不確定性問題的軟計算預測與決策方法。方法的具體應用和分析計算，努力突出預測與決策方法理論思想的滲透和實際案例的應用,能夠為解決經濟與管理中出現的多種不確定性問題提供有力的分析工具。每章均有開篇案例，導出該章理論方法的應用背景，並配備一定數量的復習思考題及針對實踐應用問題的案例討論題，以幫助讀者培養綜合運用相關預測與決策基本原理、方法和技能，分析和解決社會經濟管理領域中實際問題的能力。全書共分7章，其中，第1章、第2章由劉思峰（南京航空航天大學）、菅利榮（南京航空航天大學）編寫，第3章、第6章由菅利榮編寫，第4章、第5章由劉思峰、劉勇（江南大學）編寫，第7章由劉勇編寫。此外，趙煥煥博士、王大澳博士及於菡子碩士參與了書稿的校對及書稿PPT的制作。本書在編寫過程中，有關專家、學者提出了寶貴的意見，同時得到了其他同行及電子工業出版社工作人員的大力支持。此外，教材的出版得到了國家自然科學基金（71173104）、歐盟項目（Grant No. FP7PIIFGA2013629051）和南京航空航天大學精品課程建設基金的資助。在此一並表示衷心的感謝！限於作者水平，加上時間倉促，該書難免存在一些缺點、不足，懇請各位讀者批評指正。

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