目录
第一章 一般预测
第一节 预测的意义及要点
1.1 预测的意义
1.2 预测的大意及要点
1.3 什么样的模型可用来预测呢？
1.4 预测方法
第二节 德尔菲法
2.1 德尔菲法大意
2.2 德尔菲法要点
第三节 趋势预测法
3.1 曲线趋势预测
3.2 统计趋势预测
第四节 回归分析方法
4.1 回归分析大意
4.2 单元回归
4.3 多元回归模型
4.4 逐步回归分析
4.5 相关检验
第五节 指数平滑
5.1 指数平滑大意
5.2 例子
第六节 模型法
6.1 费尔哈斯模型的来历
6.2 费尔哈斯模型的应用
6.3 其他预测模型
第七节 残差辨识预测
7.1 单序列预测方法
7.2 矩阵的有关知识
7.3 多序列残差辨识模型
第八节 马尔柯夫模型预测
8.1 马尔柯夫过程与状态
8.2 马尔柯夫预测模型
8.3 极限概率的计算
第九节 最小方差预测
9.1 最小方差一步预测
9.2 最小方差二步预测
9.3 递推预测
第二章 灰色预测
第一节 灰色预测概言
1.1 什么是灰色预测
1.2 灰色预测模型的类型
1.3 GM（1,N）模型机理
1.4 关联度
1.5 生成数
1.6 GM（1,N）模型
1.7 GM（1,1）模型
1.8 GM（1,1）模型的拓扑选择
1.9 残差GM（1,1）模型
1.1 0包络GM（1,1）模型
第二节 数列预测
2.1 灰区间
2.2 包络区间
2.3 邻域区间
第三节 灾变预测
第四节 季节 灾变预测
第五节 拓扑预测
第六节 系统预测
第七节 五步建模
第三章 一般决策
第一节 决策的有关知识
1.1 决策的基本内容
1.2 关系
第二节 树形决策
2.1 确定型树形决策
2.2 随机型决策
第三节 多目标决策
3.1 多目标问题
3.2 非劣解的优化解
第四节 最小最大（min-max）决策
第五节 马尔柯夫过程的序贯决策
5.1 有报酬的马尔柯夫过程
5.2 有报酬的马尔柯夫过程的Z变换
5.3 序贯决策
第六节 确定型决策
6.1 图上作业（物流问题）
6.2 工作安排决策（人流问题）
6.3 线性规划
6.4 库存问题
第四章 灰色决策
第一节 灰色局势决策
1.1 概言
1.2 灰靶决策
1.3 单目标化局势决策
第二节 灰色线性规划
2.1 概言
2.2 预测型线性规划
2.3 漂移型线性规划
2.4 灰线性规划的伪解（广义解）
第三节 灰色整数规划
第四节 灰色层次决策
4.1 灰色层次决策大意
4.2 灰色层次决策实例
参考文献