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| 內容簡介： |
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本书较系统地介绍了经典的预测与决策方法，如时间序列预测方法、风险型预测与决策方法、综合决策方法等；及软计算预测与决策方法，主要包括灰色系统预测与决策方法、模糊集决策方法、粗糙集决策方法及神经网络预测与决策方法等。本书可作为经济、管理类各专业硕士学生的教材，也是经济管理工作者和相关研究人员所必备的工具书。
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| 關於作者： |
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菅利荣，管理学博士，南京航空航天大学经济与管理学院教授、博士生导师，主要从事管理预测与决策方法、软计算、系统建模与评价、项目管理及知识管理等研究。主持、参与完成国家级、省部级项目20多项，近年来在《管理工程学报》《情报学报》《控制与决策》《中国管理科学》《系统工程学报》《系统管理学报》、《Kybernetes》等国内外学术期刊与国际会议发表学术论文60多篇，出版教材6部，其中一部为国家“十一五”规划教材，并被评为国家级精品教材；出版专著2部，基中一部为英文著作，由美国Taylor & Francis出版，另一部由科学出版社出版。 兼任中国（双法）灰色系统专业委员会常务理事和《灰色系统学刊》编委。
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| 目錄：
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第1章 预测与决策方法概述1.1 预测概述1.1.1 预测的产生与发展1.1.2 预测的分类1.1.3 预测的基本原则1.1.4 预测的程序1.1.5 预测的精度与价值1.2 决策概述1.2.1 决策科学的产生与发展1.2.2 决策理论学派的评述1.2.3 决策的分类1.2.4 决策的程序1.2.5 主要的决策方法简介1.3 预测与决策的关系1.4 案例分析复习思考题第2章 时间序列预测法2.1 时间序列预测概述2.1.1 时间序列预测的内涵2.1.2 时间序列预测的组成因素2.1.3 时间序列的分解模型2.1.4 时间序列的分类2.2 移动平均法2.2.1 简单移动平均法2.2.2 趋势移动平均法2.3 指数平滑法2.3.1 一次指数平滑法2.3.2 二次指数平滑法2.3.3 三次指数平滑法2.4 差分指数平滑法2.4.1 一阶差分指数平滑模型2.4.2 二阶差分指数平滑模型2.5 有增长上限的趋势外推预测法2.5.1 修正指数曲线预测法2.5.2 龚珀兹曲线预测法2.5.3 皮尔曲线预测法2.6 神经网络预测方法2.6.1 神经网络的结构及类型2.6.2 BP神经网络BackPropagation Network2.6.3 径向基神经网络Radial Basis Networks2.6.4 概率神经网络（Probabilistic Neural Network）2.6.5 算例复习思考题复习思考题参考答案第3章 灰色预测方法3.1 灰色预测概述3.1.1 准光滑序列3.1.2 累加生成算子与累减生成算子3.1.3 灰色建模步骤3.2 GM1,1预测模型3.3 GM0,N模型3.4 GM2,1和Verhulst模型3.4.1 GM2,1模型3.4.2 Verhulst模型3.5 灰色灾变预测3.5.1 灰色灾变预测概述3.5.2 灰色季节灾变预测复习思考题复习思考题参考答案第4章 多属性综合决策方法4.1 多属性综合决策概述4.1.1 综合决策问题的要素4.1.2 评价指标体系的构建4.1.3 评价指标的规范化4.1.4 综合决策方法的局限性4.2 基于加权平均算子的多属性决策方法4.2.1 简单加权算术平均WAA法4.2.2 有序加权算术OWA平均法4.3 熵权决策方法4.4 Topsis决策方法4.5 AHP决策方法4.5.1 AHP的基本原理与步骤4.5.2 AHP的应用案例4.5.3 AHP的优点和不足复习思考题复习思考题参考答案第5章 灰色决策方法5.1 灰色关联决策方法5.1.1 灰色关联因素和关联算子集5.1.2 灰色关联公理与灰色关联度5.1.3 灰色绝对关联度5.1.4 案例应用5.2 多属性灰色聚类决策方法5.2.1 灰色聚类5.2.2 灰色定权聚类决策方法5.2.3 案例应用5.3 灰色局势决策方法5.3.1 单目标化灰色局势决策方法5.3.2 基于“奖优罚劣”线性变换算子的区间数多目标灰色局势决策方法5.4 灰靶决策方法5.4.1 多目标灰靶决策方法5.4.2 多目标智能灰靶决策方法复习思考题复习思考题参考答案第6章 粗糙集决策方法6.1 经典粗糙集6.1.1 粗糙集理论的发展现状6.1.2 集合与集合的近似6.1.3 属性依赖和近似精度6.1.4 近似质量和约简6.1.5 应用区分矩阵求信息系统的约简和核6.1.6 决策表的规则获取6.1.7 应用分辨矩阵求决策表的约简、 核和决策规则6.2 数据离散与属性约简的常用算法6.2.1 数据离散算法6.2.2 属性约简的算法6.3 变精度粗糙集 6.3.1 粗糙隶属函数6.3.2 变精度粗糙集模型6.3.3 置信阈值β的讨论6.4 优势粗糙集6.4.1 多标准决策的分类问题6.4.2 基于优势关系的不相容性与不可分辨类6.4.3 基于优势关系的优势集与劣势集6.4.4 优势粗糙集模型（dominatedbase rough set models）6.5 应用案例6.5.1 不考虑偏好信息情况下运输方案的选择决策6.5.2 考虑偏好信息情况下的选择决策复习思考题复习思考题参考答案第7章 模糊决策法7.1 模糊决策方法概述7.1.1 模糊集与模糊隶属函数7.1.2 模糊子集的运算7.1.3 模糊关系及其运算7.1.4 模糊关系的合成7.1.5 λ-截集与分解定理7.1.6 模糊集的模糊性及其度量目 录VIIVIII预测与决策软计算方法及应用7.2 模糊聚类决策分析法7.2.1 模糊聚类概述7.2.2 模糊聚类方法的分类7.3 模糊综合评价方法7.4 基于三角模糊数的模糊综合评判法7.4.1 理论基础7.4.2 基于三角模糊数的模糊综合评判法的构建7.4.3 案例应用7.5 直觉模糊决策方法7.5.1 直觉模糊基础知识7.5.2 直觉模糊数多属性决策方法7.5.3 基于Topsis的直觉模糊数多属性决策方法7.5.4 案例分析7.6 犹豫模糊决策方法7.6.1 犹豫模糊理论基本知识7.6.2 基于正负理想点的犹豫模糊多属性决策方法7.6.3 案例应用复习思考题复习思考题参考答案参考文献
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