本次修订重点考虑本科生教学要求和实际需要，精简内容，删减不适合本科生学习的章节，压缩篇幅。总字数从第3版的48万字压缩到40万字左右。同时根据近年来读者反馈的意见和建议，进一步简化推证环节，重点论述预测与决策方法的实际应用。注意吸收课题组及靠前外同行的*新研究成果，按照教科书的要求和规范在第3版的基础上进行全面改写，并增加练习题和课程实验等新内容，以更适合教学需要。

刘思峰，男，南京航空航天大学特聘教授、博士生导师、管理科学与工程一级学科博士点和博士后科研流动站首席学科带头人、灰色系统研究所所长，是中央联系的不错专家和江苏省高等学校很好科技创新团队、哲学社会科学重点研究基地、江苏省科技思想库和重量教学团队首席专家。
主要从事“灰色系统理论”和“复杂装备研制管理”等领域的教学和研究工作。主持国家重大、重点课题和靠前合作项目多项，发表论文600多篇。担任IEEE灰色系统委员会、IEEESMC江苏一南京分会、中国优选法统筹法与经济数学研究会复杂装备研制与运维管理专业委员会理事长、灰色系统专业委员会名誉理事长等职务。
曾被评为“全国很好科技工作者”“全国很好教师”“全国留学回国**个人”“享受政府特殊津贴的专家”和“国家有突出贡献的中青年专家”等。

前言
第一章预测概述1
第一节引言1
第二节预测的作用3
第三节预测的基本原则4
第四节预测的分类7
第五节预测的程序9
第六节预测的精度和价值11
习题与思考题14
第二章定性预测方法15
第一节引言15
第二节市场调查预测法16
第三节专家预测法19
第四节主观概率法28
第五节预兆预测法33
习题与思考题41
第三章时间序列平滑预测法44
第一节时间序列概述44
第二节移动平均法46
第三节指数平滑法48
第四节差分指数平滑法56
第五节自适应滤波法58
习题与思考题60
第四章回归分析预测方法62
第一节引言62
第二节一元线性回归预测法64
第三节多元线性回归预测法74
第四节虚拟变量回归预测84
第五节非线性回归预测法87
习题与思考题90
第五章趋势外推预测方法93
第一节指数曲线法93
第二节修正指数曲线法96
第三节生长曲线法100
第四节包络曲线法105
习题与思考题109
第六章马尔可夫预测法110
第一节马尔可夫链简介110
第二节商品销售状态预测114
第三节市场占有率预测116
第四节期望利润预测119
习题与思考题121
第七章灰色系统预测123
第一节引言123
第二节序列算子与灰色信息挖掘124
第三节灰色预测模型131
第四节灰色预测技术136
习题与思考题143
第八章决策概述146
第一节决策分析的内涵及其基本要素146
第二节决策分析的分类及其基本原则150
第三节决策分析的基本步骤154
第四节决策分析方法概述155
习题与思考题158
第九章确定型决策分析159
第一节确定型决策分析概述159
第二节盈亏决策分析162
第三节多方案投资决策167
习题与思考题182
第十章风险型决策分析185
第一节风险型决策的期望准则及其应用185
第二节决策树分析方法188
第三节贝叶斯决策方法191
第四节效用决策方法196
习题与思考题201
第十一章不确定型决策203
第一节不确定型决策的基本概念203
第二节乐观决策准则204
第三节悲观决策准则205
第四节折中决策准则207
第五节等可能性决策准则208
第六节后悔决策准则209
习题与思考题211
第十二章多目标决策分析212
第一节多目标决策分析概述212
第二节层次分析方法218
第三节数据包络分析方法227
习题与思考题236
第十三章灰色决策模型238
第一节灰色决策的基本概念238
第二节灰靶决策240
第三节基于混合可能度函数的灰色聚类决策模型243
第四节多目标加权灰靶决策模型246
第五节两阶段灰色决策模型251
习题与思考题257
第十四章决策支持系统259
第一节决策支持系统概述259
第二节决策支持系统的构成262
第三节决策支持系统的设计与实施264
第四节决策支持系统案例267
第五节决策支持系统相关技术268
习题与思考题271
课程实验273
实验一时间序列平滑预测273
实验二一元线性回归预测276
实验三多元线性回归预测277
实验四含有虚拟变量的回归模型预测279
实验五非线性回归模型预测279
实验六灰色系统建模软件登录与数据输入282
实验七灰色预测模型建模软件应用284
实验八灰色聚类评估模型建模软件应用286
实验九多目标加权灰靶决策模型建模软件应用287
实验十多目标决策实验288
实验十一决策支持系统实验291
参考文献296