課程概述
預測方法與技術是一門實用性很強的方法類課程,課程重點講解各種預測方法與技術的基本思想和應用程序,以及它們在實際工作中的具體應用。課程的目標為培養學生有關預測方面的基本技能,培養學生利用預測方法與技術分析問題和解決問題的實際能力。教學內容包含遞進展開的23個知識點,主要包括(1)預測概述(2)非模型預測方法(3)一元線性回歸模型(4)多元線性回歸模型(5)時間序列分析模型(6)馬爾可夫預測法(7)智能預測方法。.
教學單元
1 一、預測概述
1.預測是什麼
2.預測的依據
3.預測的分類
4.預測的程序
5.預測的誤差與精度
2 二、非模型預測方法
1.專家預測法
2.頭腦風暴法
3.德爾菲法
4.主觀概率法
3 三、一元線性回歸模型
1.模型及假設條件
2.模型參數估計
3.模型檢驗
4 四、時間序列分析模型
1.時間序列分析概述
2.移動平均法
3.指數平滑法
5 五、馬爾可夫預測法
1.狀態轉移矩陣
2.多步狀態轉移概率矩陣
3.平穩狀態預測
6 六、智能預測方法
1.基於神經網絡的預測原理
2.基於神經網絡的預測應用
課程列表
名稱 時間長度
第01講預測是什麼 00:08:32
第02講預測的依據 00:07:10
第03講預測的分類 00:07:43
第04講預測的程序 00:07:46
第05講預測的誤差與精度 00:08:20
第06講專家預測法 00:10:07
第07講頭腦風暴法 00:09:37
第08講德爾菲法 00:07:25
第09講主觀概率法 00:08:28
第10講模型及條件假設 00:08:44
第11講模型參數估計 00:04:48
第12講模型檢驗 00:08:26
第13講確定型時間序列分析 00:08:36
第14講移動平均法 00:07:43
第15講指數平滑法 00:08:16
第16講狀態轉移矩陣 00:11:57
第17講多步狀態概率轉移矩陣 00:10:10
第18講平穩狀態預測 00:14:47
第19講基於神經網絡的預測原理 00:10:19
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