系统预测

系统预测是一种通过对现有系统或拟建系统的过去和现在发展规律进行科学研究，从而对未来发展趋势进行推测的技术。它在系统工程中占有重要地位，无论是在系统规则制定、系统分析、系统设计还是系统决策过程中，都需要以系统预测为基础。系统预测的过程包括三个主要阶段：输入阶段、分析计算阶段和输出阶段。

预测要素

- 预测对象所属学科领域的理论知识。

- 预测方法的相关理论基础。

- 关于预测对象的历史和当前状况的数据和资料。

- 所使用的计算方法或分析判断方法。

- 对预测方法及其结果的评估和验证过程。

预测分类

系统预测可以根据预测对象、时间、范围和性质的不同而有不同的分类方法。然而，按照预测方法本身的特点，可以将其大致分为三种类型：

定性预测方法

这种方法主要依赖于人们的经验和直观感受来进行预测，通常侧重于提供系统发展方向、状态和趋势等方面的定性结果。当缺乏历史统计数据时，这种预测方法尤其适用，可以通过市场调查、专家评分和主观评价等方式来实现预测。

时间序列分析

此方法基于系统对象随着时间变化的历史数据，重点在于发现系统变量随时间变化的规律，以便对未来的系统表现进行量化预测。常见的方法包括移动平均法、指数平滑法和趋势外推法等。这些方法常用于预测企业总产量、商品销售量、城市电力消耗量以及地区降水量等随时间变化的趋势。

因果关系预测

此类预测方法旨在揭示系统变量间的因果关系，通过建立因与果之间的数学模型，根据自变量的变化来预测因变量的变化，即不仅预测系统的发展方向，还确定具体的数值变化规律。这类方法的时间序列分析、线性回归分析、概率统计方法、计量经济学方法、系统动力学仿真和神经网络技术等。

应用实例

微软和以色列理工学院的研究团队已经开发出一种能够根据过去20年的《纽约时报》文章和其他在线数据预测传染病爆发时间和地点的系统预测软件。该系统有望在未来帮助相关部门更加主动地应对传染病和其他社会问题。在使用历史数据进行测试时，该系统的准确性高达70%至90%，如成功预测了安哥拉的霍乱疫情。研究人员Eric Horvitz认为，经过进一步完善，该系统可以在现实世界中发挥作用，协助政府救援机构做好应急准备工作。该系统的信息来源包括《纽约时报》在过去22年（1986年至2007年）的报道存档，同时也结合了互联网上的其他数据，以识别哪些事件可能导致特定的社会问题。

参考资料

《系统工程教学课件》第四章 系统预测.原创力文档.2024-10-31

预测过程的主要步骤.otext.2024-10-31

常用统计预测方法介绍 原创.CSDN博客.2024-10-31