课程简介
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。
课程大纲
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
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