系统预测的六大基本原理
系统预测方法
研究生专业课程考试答题册学号 2015022056 姓名张华威考试课程系统工程理论与方法考试日期 2016.01.06西安工程大学研究生部西安工程大学硕士研究生课程考试试题考试科目：系统工程理论与方法课程编号：022014年级：2015级学院：机电工程学院说明：所有答案必须写在答题册上,否则无效。
共 1 页第 1 页本课程考核采用提交报告形式，具体要求如下：1．形式（1）专题研究型按照研究型论文的规范，表明研究问题与研究现状、提出新的分析方法，或对已有方法作出某种修正，或利用已有理论与方法对所研究问题进行分析并得出有价值的结论等。
（2）文献综述型围绕一研究领域或学派对其研究现状与发展趋势、有待进一步深入研究的问题等进行详细阐述。
2．注意事项[1]鼓励提交专题研究型论文；[2]按学术论文规范编排：包括中文摘要、关键词（3至5个），并将主要参考文献在正文引用处标注等；[3]切忌写成工作总结或心得体会；[4]字数在6000字以上；[5]利用研究生考试册的封面装订并裁剪整齐。
系统预测方法及应用摘要预测是建立在已有或已知基础上对未来的探索，运用系统性的科学技术和手段对系统未来趋势进行分析，就是系统预测。
作为决策的前提，系统预测在生产管理中发挥着重要作用，从简单的时序分析预测，到复杂的回归建模预测，不同的预测方法满足了不同种类的预测需求。
本文从系统预测概念出发，结合不同的预测方法，阐述了系统预测在不同领域的应用。
关键词：系统预测时间序列分析预测法质量预测AbstractPrediction is based in existing or known on the basis for the future exploration and analysis of the future trends of the system by using the system of science and technology and means, is the system prediction. As the premise of decision-making and forecasting system in production management plays an important role, from the simple timing analysis and forecasting, to complex regression modeling and forecasting, different forecasting methods to meet the different kinds of demand forecasting. This paper from the system prediction concept, combining the different forecasting methods, expounds the system prediction in different fields. Key words：System prediction Time series analysis prediction method qualitative forecast一、引言预测是一门既有理论指导又有科学方法的一种认识世界的工具，是一门广泛应用于社会、经济、科学、技术等方面的一门科学。
系统预测马尔可夫预测
解：
划分状态。 按销售额多少作为划分状态的标准。 状态1——滞销：销售额60万元； 状态2——平销：60万元销售额
100万元； 状态3——畅销：销售额100万元。
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则各状态出现的次数Mi为：
M1=7； M2=5； M3=8。 根据统计数据计算比例数，建立状态 转移概率矩阵。
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由状态i转移为状态j的次数记为Mij，
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条件
设市场中提供某种商品的厂商共有n家。 当前的市场占有率,即本期市场占有率为：
用Pij代表经过一个时期后i厂商丧失的顾 客转移到j厂商的概率，或j厂商得到由i 厂商转来的顾客的概率。特别是当i=j时， Pij代表i厂商保留上期顾客的概率。这样 Pij即为市场占有率的转移概率。
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转移概率矩阵
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一、Markov预测原理
例1：出租公司车站租、还车一步转移概率。
机场 租 风景区 车 宾馆
机场 0.8 0.2 0.2
还车 风景区
0.2
0
0.2
宾馆 0 0.8 0.6
p11
p12
p13 0.8 0.2
0
P
p21
p22
p23
0.2
0
0.8
p31
p32
p33 0.2 0.2 0.6
4
一、Markov预测原理
若假定各期的转移概率不变，则那 么对于下K期市场占有率的预测，可 以看成是在当前状态下经过K步转移 所达到的状态。即：S（K）=S（0）PK。
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例5
已知市场上有A、B、C三种品牌
的洗衣粉，上月的市场占有率分布
为（0.3 0.4 0.3），并且转移概率矩
阵为：
预测原理相关知识
《预测原理》相关知识一、阐述预测的基本思路与遵循的基本原理预测的基本思路：1.确定预测的目的。
预测的目的不同，所需的资料和采用的预测方法也有所不同。
2.搜集和审核资料。
准确的统计资料是统计预测的基础。
3.选择预测模型和方法，进行预测。
根据资料结构的性质，选择合适的模型预测。
4.分析预测误差，改进预测模型。
预测误差是预测值与实际观测值之间的离差，其大小与预测准确程度的高低成反比。
5.提出预测报告。
即把预测的最终结果编制成文件和报告，向有关部门上报或以一定的形式对外公布，供有关部门和企业在决策时参考和应用。
预测遵循的基本原理：1.连贯原则。
连贯性原则是指统计预测分析是建立在预测对象发展变化是不间断的基础上的，预测正是根据其对象的连续发展变化规律所进行的推断和估计。
因此，进行预测时，我们必须选择那些具有某种连续发展变化规律的现象。
否则，就不可能进行正确的统计预测。
2. 类推性原则。
类推性原则是指预测对象必须有某种结构，而这种结构是可以用一定的模型加以模拟的。
预测就是根据所测定的预测对象的模型，类比现在，预测未来。
二、叙述Delphi法的工作流程及其优缺点。
Delphi法的工作流程：1.选择专家。
尽量选择对预测对象所涉及的领域进行过深入研究，有较强预见能力，工作经验丰富的人员。
2.做好准备。
准备好已搜集到的相关资料，拟出向专家小组提出的问题，要求问题提得尽量明确。
3.制定统计函询表，请专家作初步判断。
邀请专家成立小组，将函询表及相关资料寄发专家，对所咨询的问题作出自己的初次书面分析判断，按规定期限寄回。
4.逐轮征询。
为使专家集思广益，对收到各专家寄回的第一次书面分析判断意见加以整理后，归纳出几种不同意见，并请身份类似的专家予以文字说明和评论，再以书面形式寄发各专家，请他们进一步澄清自己的意见，作出第二次分析判断，按期寄回。
如此反复修改多次，直到各专家的判断意见比较稳定，不再修改时为止。
5.确定预测值。
即在专家小组比较稳定的判断意见的基础上，运用统计方法加以综合，最后作出预测结论。
预测的基本原理
预测的基本原理卡尔曼滤波法应用于预测，被估计系统为以下的离散时间系统：(1)(1,)()()X k A k k X k k ω+=++z()()()()k H k X k k υ=+式中：z()k 为观察向量；)(k X 为状态变量；)(k H 为观察矩阵；(1,)A k k +为状态转移矩阵，(1,)A k k I +=；ω为系统噪声向量，υ为测量噪声向量。
在本研究中，假定系统噪声()k ω和测量噪声()k υ是互不相关的，且均值为零的噪声序列，即对所有的k 有：()0,()()(),()0,()()()T T E k E k k Q K E k E k k R k ωωωυυυ====式中：系统噪声协方差矩阵为Q 和测量噪声协方差矩阵为R 均是对称正定的。
又设系统的初始状态0x 为随机向量，其与ω和υ均不相关，其统计特征为：0000000,()()T Ex x E x x x x P =--=式中：协方差矩阵0P 对称正定。
基于卡尔曼滤波法的公交车辆行程时间的预测中，同时考虑了在同一路段上在过去三天内相同时段内的公交行程时间数据，还考虑了同一天同一路段相邻三辆车辆行程时间数据。
行程时间预测模型可表示为：0112233(1)()(1)(1)(1)()T k C T k C T k C T k C T k k υ+=+++++++式中：0123,,,C C C C 为参数矩阵，,1,2,3[(),(),()]i i i i C c k c k c k =，c 是状态变量；0()[(),(1),(2)]T i i i T k t k t k t k =--为前i 天第k 、k-1、k-2时段公交车辆的行程时间；(1)T k +为预测行程时间；()k υ为观测噪声。
令：0123()[(1),(),(),()]T T T T H k T k T k T k T k =-0123()[,,,]T T T T T X k C C C C =z()()k T k =利用卡尔曼滤波理论，易得到如下方程组：0)0|0(P P =(1|)(1,)(|1)X k k A k k X k k +=+-1()(1,)(|1)()[()(|1)()()]T T K k A k k P k k H k H k P k k H k R k -=+--+()(|1)()[z()()(|1)]X k X k k K k k H k X k k =-+--(1|)(1,)[()()](|1)(1,)()T P k k A k k I K k H k P k k A k k Q k +=+--++在计算过程中0()X k 为00000000()(|1)()[()()(|1)]X k X k k K k z k H k X k k =-+--若以上各式中0),(),(P k Q k R 没有先验数据可设为对角阵，00(|1)X k k -设为零向量。
预测的技术原理是什么
预测的技术原理是什么
对预测技术的原理可以概括为以下几点:
1.收集数据
预测需要大量相关的历史数据作为基础,可以通过统计调查、文献研究、互联网采集等方式收集。
数据质量直接影响预测效果。
2.数据处理
对原始数据进行清洗、整合,删除异常数据,规范格式,生成有效样本。
还需要进行特征工程,提取影响因素。
3.建立模型
选择合适的预测算法,如回归分析、时间序列、决策树、神经网络等,建立分析模型。
4.模型训练
使用历史数据训练模型,使其逐步学习数据模式,得到影响因素之间的关联权重。
不同模型有不同的训练过程。
5.验证模型
不能只用训练数据验证,还需要新数据验证模型的泛化能力。
多次迭代优化模型,直到效果满意。
6.业务应用
将经验证的模型应用于实际业务场景进行预测,并持续校准模型。
7.结果评估
评估预测结果的精确度、可解释性、稳定性等指标,分析误差原因,判断是否需要重新训练模型。
8.模型维护
需要持续优化完善模型,处理新进入的数据,确保模型的有效性。
9.专业团队支持
预测技术复杂,需要数据科学家、业内专家等组成团队,提供全流程支持。
10.工具和算法支持
借助于成熟的预测分析工具和算法,可以提高模型效果,减少重复工作。
综上,预测技术主要是通过算法模型分析数据模式进行预测,需要数据和专业支持保证效果。
预测结果也需要审慎对待。
预测的基本原理
预测的基本原理
预测是一种基于已有信息推测未来可能发生的事情的行为。
预测的基本原理可
以归纳为以下几个方面，信息收集、模型建立、数据分析和结果验证。
首先，信息收集是进行预测的第一步。
在进行预测之前，我们需要收集相关的
信息和数据，包括历史数据、现状数据、趋势数据等。
这些数据将成为我们进行预测的基础，通过对这些数据的分析和处理，我们可以更好地理解问题的本质和规律。
其次，模型建立是预测的关键。
在收集到足够的信息和数据之后，我们需要建
立相应的预测模型。
预测模型是对问题进行抽象和理论化的表达，它可以帮助我们更好地理解问题的本质和规律，从而进行有效的预测。
常见的预测模型包括时间序列模型、回归分析模型、神经网络模型等。
然后，数据分析是进行预测的重要环节。
通过对收集到的信息和数据进行分析，我们可以揭示其中的规律和趋势，从而为预测提供依据。
数据分析可以帮助我们理清问题的逻辑关系，找出影响问题发展的关键因素，为预测模型的建立和验证提供支持。
最后，结果验证是预测的必要环节。
在进行预测之后，我们需要对预测结果进
行验证，以检验预测模型的准确性和可靠性。
结果验证可以通过对比实际发生的情况和预测结果，来评估预测模型的有效性，从而不断完善和改进预测模型。
综上所述，预测的基本原理包括信息收集、模型建立、数据分析和结果验证。
这些原理相辅相成，相互作用，共同构成了预测的理论框架和方法体系。
通过对这些基本原理的理解和运用，我们可以更好地进行预测，为未来的决策和行动提供科学依据。
第六章 系统预测
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第三节 马尔可夫预测法
一、马尔可夫过程的状态转移概率关系 假定某一预测对象可能处在S1，S2，…，Si，…，Sn， n个状态，而且每次只能处在一个状态Si（i=1，2，…，n） 中，那么经过⊿t时间后，Si状态有n种转移的可能性，如表 6-1所示。 表6-1 转移概率
状态转移 Si→S1 Si→S2
普通高等教育“十一五”国家级规划教材
全国高等农林院校“十一五”规划教材
农业系统工程
王福林 主编
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第六章 系统预测
第一节 预测概述
第二节 德尔菲法
第三节 马尔可夫预测法
第四节 季节周期预测法
第五节 组合预测方法
第六节 人口预测方法
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第一节 预测概述
一、预测的概念、目的与意义
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第二节 德尔菲法
二、德尔菲法的基本步骤
当有n个专家时，对某一指标的回答分别为 x1 , x2 , x3 , , xn
且有 x1 x2 x3 xn1 xn
则其中位数 x 为
n为奇数 , n 1/2 k xk 1 x n 为偶数 , n/2 k xk xk 1 /2
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第二节 德尔菲法
德尔菲法的优点是，由于专家之间不发生联系，他们 各自仅知道某种意见，但不知是由谁提出的，便于排除有 碍面子、随声附和等心理因素的影响。
一、德尔菲法的主ห้องสมุดไป่ตู้特点
匿名性 反馈性 趋同性
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第二节 德尔菲法
预测原理
1.阐述预测基本思路和遵循的基本原则；基本原理：预测是根据事物发展过程的历史和现实，综合各方面的信息，运用定性和定量的科学分析方法，揭示事物发展的客观规律，指出其可能的发展途径及可能的发展结果。
预测就是根据系统或类似系统过去和现在已经发生的状况，分析其发展和变化的规律并利用这个规律预计和描述系统将来某时期的状态或趋势。
就是根据过去和现在来预计（估计）未来，根据已有的信息来推测未来的情况。
基本原则：一、连贯性原则：连贯性原则亦称惯性原则。
所谓连惯性原则，就是从时间上考察事物的发展,其各个阶段具有连续性。
二、类推性原则：所谓类推性原则，就是根据过程的结构和变化所具有的模式和规律，可以推测出将来发展变化情况。
三、相关性原则：各种事物之间存在着直接或间接的联系，因此存在着相互影响、相互制约、相互促进的关系。
四、实事求是原则：准确可靠的调查统计资料和信息，是预测的依据。
预测所依据的资料必须是准确可靠的，预测结果才能切合实际。
2.叙述Delphi工作流程及其优缺点；领导小组将问题及背景材料，发函给专家。
得到答复后，把意见综合、归纳和整理，再匿名反馈给专家，进一步征求意见，再次综合、整理和反馈。
如此反复三到四轮，直到预测问题得到满意结果为止。
分为三个阶段：1、准备阶段：明确预测主题和预测目的，选择专家，准备背景材料，设计调查咨询表。
轮番征询阶段；2、轮番征询阶段：第一轮：①由组织者发给专家的第一轮调查表是开放式的，不带任何框框，只提预测问题。
请专家围绕预测主题提出预测事件。
如限制太多，会漏掉重要事件。
②预测组织者要对专家填好的调查表汇总整理，，归并同类事件，排除次要事件，用准确术语提出一个预测事件一览表，并作为第二轮调查表发给专家。
第二轮①专家评价第二轮表所列事件。
如说明事件发生的时间、叙述争论问题和事件或迟或早发生的理由。
②组织者收到第二轮专家意见后，作统计处理，整组织者收到第二轮专家意见后，作统计处理，整理出第三张表。
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系统预测的六大基本原理
您好,非常感谢您的问题。
针对“系统预测的六大基本原理”,我试着用中文详细阐述如下:
1. 动力学预测原理
系统预测中最基本的原理之一是动力学预测原理。
它基于牛顿运动定律,认为一个系统的运动趋势是由其初始状态及作用在系统上的各种力决定的。
对一个系统进行预测,需要详细分析各种力所导致的加速度和速度变化,从而预计系统的运动进程。
2. 能量守恒预测原理
这一预测原理基于能量守恒定律。
一个封闭系统内部的总能量保持恒定,不会因为内部变化而增加或减少。
预测一个系统变化时,需要考虑系统内部各种能量转换关系,确保预测结果符合系统能量守恒规律。
3. 物质守恒预测原理
在一个封闭系统内,物质的数量保持不变,不会凭空增加或减少。
进行预测时,需要分析系统内部物质转换关系,确保不同形态物质数量之和恒定,符合质量守恒规律。
4. 信息论预测原理
信息论指出,信息量度系统的有序程度。
信息熵度则反映系统的混乱程度。
对一个系统进行预测,需要分析系统产生与交换的信息量,按信息熵变化预测系统的有序性变化。
5. 控制论预测原理
控制论研究系统稳定性和控制规律。
对一个系统进行预测,需要分析系统反馈结构及控制参数,预测反馈调节作用下的系统行为。
确保预测结果符合控制论基本原理。
6. 协同学预测原理
协同学研究系统个体之间的协同规律。
对一个系统群体进行预测,不能简单线性叠加,而要考虑个体间协同效应。
按照协同学原理分析个体间相互作用,从整体上预测系统变化趋势。
综上所述,这六大基本预测原理构成了系统预测理论的基础,指导着对复杂系统科学预测的方法和思路。
实际预测时,需要因问题情况合理应用相关原理,配合定量分析手段,才能使预测结果符合系统科学规律。
这六大原理的运用也使预测更有
理论依据,科学性更强。