系统工程导论 教学课件 ppt 作者 梁军 赵勇 主编第六章.ppt

第六章 系统预测 主要内容： 德尔菲定性预测方法 一元线性回归分析预测 一元非线性回归分析预测 多元线性回归分析预测 多元线性偏回归分析预测 时间序列分析模型 时间序列分析预测 第1节 引 言 系统预测是系统工程理论的重要组成部分，它把系统作为预测对象： 分析系统发展变化的规律性； 预测系统未来发展变化趋势； 为系统规划设计、经营管理和决测提供科学依据。 所谓系统预测，就是： 根据系统发展变化的实际情况和历史数据、资料，运用现代的科学理论方法，以及对系统的各种经验、判断和知识，对系统在未来一段时期内的可能变化情况，进行推测、统计和分析，并得到有价值的系统预测结论。 系统预测方法分为三类： 1.定性预测方法 定性预测方法依据人们对系统发展变化规律的把握、判断，用经验和直觉作出预测，如专家打分、主观评价、市场调查。常见的定性预测方法是特尔斐（Delphi）法。 2.因果关系预测方法 因果关系预测方法以若干系统变量为分析对象，以样本数据为分析基础，建立系统变量之间因果数学模型。根据因果数学模型，预测某些系统变量的变化对其它系统变量的定量影响。因果关系预测方法主要有回归分析预测、状态空间预测等。 3.时间序列分析预测方法 时间序列分析预测主要考察系统变量随时间变化的定量关系，给出系统的演变发展规律，并对未来作出预测。 第一类为定性方法，第二、三类为定量方法。 系统预测的步骤： （1）确定预测目标 （2）选择预测方案 （3）收集、整理资料和数据 （4）建立预测模型 （5）利用模型预测 （6）预测结果分析 系统预测的步骤： （1）确定预测目标 （2）选择预测方案 （3）收集、整理资料和数据 （4）建立预测模型 （5）利用模型预测 选择熟悉与所预测问题相关的领域的专家10到15人（对于重大预测问题，可适当增加人数），采用通信往来的方式与专家们建立联系，将预测问题的目标和任务告诉专家并提供所掌握的初步资料和数据，然后将专家关于预测分析的意见进行整理、综合、归纳，再以第一轮预测结果的形式匿名反映至各位专家进行第二轮征求意见，供他们分析判断，提出新的论证结果。如此经过多轮反复论证调查，各专家的意见逐轮趋向一致，结论的可信性也大大增加。 （6）预测结果分析 德尔菲法是专家会议调查法的一种发展，但其效果往往比专家会议法要好，其原因在于: 1）克服了专家会议中常见的随大流或由某些权威一言定调的缺点，专家与专家之间互不见面，各专家的意见完全独立作出，消除了心理影响； 2）为保证预测结果的可靠性，德尔菲法一般要经过多轮，并且在下一轮开始时让专家充分参考本轮甚至以前各轮的预测分析结果，不仅能保证过程和结果的客观性和公正性，而且能逐渐消弥个别固持已见的结论； 3）尽管德尔菲法本质上是一类定性预测的方法，但其非常注重定性向定量的转化工作，使方法不仅具有定性的优点，同时也具有部分的定量优点。 一种将定性预测结果转化为定量指标的方法：对预测中的每个因素给定一个分值。设有Nj个专家对可选答案j（对应分值为Cj）投了赞成票，则某轮总体预测的分值的均值和方差分别为 第3节一元线性回归分析预测 实际系统中，存在着大量这样的情况： 两个变量（例如x和y）彼此有一些依赖关系，由x可以部分地决定y的值（称两者具有因果关系）。 然而，这种决定往往不是很准确的，一个熟知的例子是人的身高与体重之间的关系。 众所周知，一般身材较高的人体重也较重，但这种因果关系是因人而异的，即仅由某一人的身高并不能准确知道他的体重。尽管如此，基于“人的身高与体重有一定联系”的认识，我们可以搜集足够多的人的身高体重数据，经过统计分析，可以发现身高和体重间服从某种统计规律。 利用统计方法研究这种因果关系的方法就是回归分析，它主要处理连续型随机变量之间的相关关系，进行某种预测分析等等。 6.3.1 一元线性回归原理 6.3.2 一元线性回归预测的精度分析 L1与L2越靠近，预测精度越高 第4节一元非线性回归分析预测 第5节 多元线性回归分析预测 第7节 时间序列分析模型 第7节 时间序列分析预测 * * 第2节 德尔菲定性预测方法 6.3.3 一元线性回归预测的步骤