预测方法与技术是一门实用性很强的方法类课程，课程重点讲解各种预测方法与技术的基本思想和应用程序，以及它们在实际工作中的具体应用。课程的目标为培养学生有关预测方面的基本技能，培养学生利用预测方法与技术分析问题和解决问题的实际能力。教学内容包含递进展开的23个知识点，主要包括（1）预测概述（2）非模型预测方法（3）一元线性回归模型（4）多元线性回归模型（5）时间序列分析模型（6）马尔可夫预测法（7）智能预测方法。
Overview
Syllabus
- 一、预测概述
- 1.预测是什么
- 2.预测的依据
- 3.预测的分类
- 4.预测的程序
- 5.预测的误差与精度
- 二、非模型预测方法
- 1.专家预测法
- 2.头脑风暴法
- 3.德尔菲法
- 4.主观概率法
- 三、一元线性回归模型
- 1.模型及假设条件
- 2.模型参数估计
- 3.模型检验
- 四、时间序列分析模型
- 1.时间序列分析概述
- 2.移动平均法
- 3.指数平滑法
- 五、马尔可夫预测法
- 1.状态转移矩阵
- 2.多步状态转移概率矩阵
- 3.平稳状态预测
- 六、智能预测方法
- 1．基于神经网络的预测原理
- 2．基于神经网络的预测应用
- 期末考试
- 思政讨论题
Taught by
Tao Wu, Chaoqi Fu, Yangjun Gao, Pengtao Zhang, Song Xiaobo, and wanghuanbin
