本书较系统地介绍了经典的预测与决策方法，如时间序列预测方法、风险型预测与决策方法、综合决策方法等；及软计算预测与决策方法，主要包括灰色系统预测与决策方法、模糊集决策方法、粗糙集决策方法及神经网络预测与决策方法等。本书可作为经济、管理类各专业硕士学生的教材，也是经济管理工作者和相关研究人员所必备的工具书。
菅利荣，管理学博士，南京航空航天大学经济与管理学院教授、博士生导师，主要从事管理预测与决策方法、软计算、系统建模与评价、项目管理及知识管理等研究。主持、参与完成国家级、省部级项目20多项，近年来在《管理工程学报》《情报学报》《控制与决策》《中国管理科学》《系统工程学报》《系统管理学报》、《Kybernetes》等国内外学术期刊与国际会议发表学术论文60多篇，出版教材6部，其中一部为国家“十一五”规划教材，并被评为国家级精品教材；出版专著2部，基中一部为英文著作，由美国Taylor & Francis出版，另一部由科学出版社出版。 兼任中国（双法）灰色系统专业委员会常务理事和《灰色系统学刊》编委。
第1章 预测与决策方法概述1.1 预测概述/1.1.1 预测的产生与发展/1.1.2 预测的分类/1.1.3 预测的基本原则/1.1.4 预测的程序/1.1.5 预测的精度与价值/1.2 决策概述/1.2.1 决策科学的产生与发展/1.2.2 决策理论学派的评述/1.2.3 决策的分类/1.2.4 决策的程序/1.2.5 主要的决策方法简介/1.3 预测与决策的关系/1.4 案例分析/复习思考题/第2章 时间序列预测法2.1 时间序列预测概述/2.1.1 时间序列预测的内涵/2.1.2 时间序列预测的组成因素/2.1.3 时间序列的分解模型/2.1.4 时间序列的分类/2.2 移动平均法/2.2.1 简单移动平均法/2.2.2 趋势移动平均法/2.3 指数平滑法/2.3.1 一次指数平滑法/2.3.2 二次指数平滑法/2.3.3 三次指数平滑法/2.4 差分指数平滑法/2.4.1 一阶差分指数平滑模型/2.4.2 二阶差分指数平滑模型/2.5 有增长上限的趋势外推预测法/2.5.1 修正指数曲线预测法/2.5.2 龚珀兹曲线预测法/2.5.3 皮尔曲线预测法/2.6 神经网络预测方法/2.6.1 神经网络的结构及类型/2.6.2 BP神经网络(BackPropagation Network)/2.6.3 径向基神经网络(Radial Basis Networks)/2.6.4 概率神经网络（Probabilistic Neural Network）/2.6.5 算例/复习思考题/复习思考题参考答案/第3章 灰色预测方法3.1 灰色预测概述/3.1.1 准光滑序列/3.1.2 累加生成算子与累减生成算子/3.1.3 灰色建模步骤/3.2 GM(1,1)预测模型/3.3 GM(0,N)模型/3.4 GM(2,1)和Verhulst模型/3.4.1 GM(2,1)模型/3.4.2 Verhulst模型/3.5 灰色灾变预测/3.5.1 灰色灾变预测概述/3.5.2 灰色季节灾变预测/复习思考题/复习思考题参考答案/第4章 多属性综合决策方法4.1 多属性综合决策概述/4.1.1 综合决策问题的要素/4.1.2 评价指标体系的构建/4.1.3 评价指标的规范化/4.1.4 综合决策方法的局限性/4.2 基于加权平均算子的多属性决策方法/4.2.1 简单加权算术平均(WAA)法/4.2.2 有序加权算术(OWA)平均法/4.3 熵权决策方法/4.4 Topsis决策方法/4.5 AHP决策方法/4.5.1 AHP的基本原理与步骤/4.5.2 AHP的应用案例/4.5.3 AHP的优点和不足/复习思考题/复习思考题参考答案/第5章 灰色决策方法5.1 灰色关联决策方法/5.1.1 灰色关联因素和关联算子集/5.1.2 灰色关联公理与灰色关联度/5.1.3 灰色绝对关联度/5.1.4 案例应用/5.2 多属性灰色聚类决策方法/5.2.1 灰色聚类/5.2.2 灰色定权聚类决策方法/5.2.3 案例应用/5.3 灰色局势决策方法/5.3.1 单目标化灰色局势决策方法/5.3.2 基于“奖优罚劣”线性变换算子的区间数多目标灰色局势决策方法/5.4 灰靶决策方法/5.4.1 多目标灰靶决策方法/5.4.2 多目标智能灰靶决策方法/复习思考题/复习思考题参考答案/第6章 粗糙集决策方法6.1 经典粗糙集/6.1.1 粗糙集理论的发展现状/6.1.2 集合与集合的近似/6.1.3 属性依赖和近似精度/6.1.4 近似质量和约简/6.1.5 应用区分矩阵求信息系统的约简和核/6.1.6 决策表的规则获取/6.1.7 应用分辨矩阵求决策表的约简、 核和决策规则/6.2 数据离散与属性约简的常用算法/6.2.1 数据离散算法/6.2.2 属性约简的算法/6.3 变精度粗糙集 /6.3.1 粗糙隶属函数/6.3.2 变精度粗糙集模型/6.3.3 置信阈值β的讨论/6.4 优势粗糙集/6.4.1 多标准决策的分类问题/6.4.2 基于优势关系的不相容性与不可分辨类/6.4.3 基于优势关系的优势集与劣势集/6.4.4 优势粗糙集模型（dominatedbase rough set models）/6.5 应用案例/6.5.1 不考虑偏好信息情况下运输方案的选择决策/6.5.2 考虑偏好信息情况下的选择决策/复习思考题/复习思考题参考答案/第7章 模糊决策法7.1 模糊决策方法概述/7.1.1 模糊集与模糊隶属函数/7.1.2 模糊子集的运算/7.1.3 模糊关系及其运算/7.1.4 模糊关系的合成/7.1.5 λ-截集与分解定理/7.1.6 模糊集的模糊性及其度量/目 录VIIVIII预测与决策软计算方法及应用7.2 模糊聚类决策分析法/7.2.1 模糊聚类概述/7.2.2 模糊聚类方法的分类/7.3 模糊综合评价方法/7.4 基于三角模糊数的模糊综合评判法/7.4.1 理论基础/7.4.2 基于三角模糊数的模糊综合评判法的构建/7.4.3 案例应用/7.5 直觉模糊决策方法/7.5.1 直觉模糊基础知识/7.5.2 直觉模糊数多属性决策方法/7.5.3 基于Topsis的直觉模糊数多属性决策方法/7.5.4 案例分析/7.6 犹豫模糊决策方法/7.6.1 犹豫模糊理论基本知识/7.6.2 基于正负理想点的犹豫模糊多属性决策方法/7.6.3 案例应用/复习思考题/复习思考题参考答案/参考文献
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