系統預測

系統預測是指根據現有系統或擬建系統的過去和現在發展規律，藉助科學的方法和手段，對系統未來的發展進行估計和測定，形成科學的假設和判斷。它是系統工程的重要內容。無論是系統規則、系統分析、系統設計，還是系統決策，都以系統預測為前提。系統預測的步驟如下：(1)輸入階段。主要包括調研，收集原始信息與數據，有關專家諮詢等。(2)分析計算階段。選擇或建立一個模型，進行各種方案實驗，找出最佳的系統性模型。(3)輸出階段。根據獲得的模型，求出預測結果，分析預測誤差，使預測結果儘可能與實際符合，以供有關部門參考。

基本介紹

• 中文名：系統預測
• 外文名：System prediction
• 準確率：70%至90%
• 解釋：不明確的情況進行預先估計與推測

要素

1、預測對象所處學科領域的理論。

2、預測方法的理論。

3、預測對象的歷史和現狀資料與數據。

4、採用的計算方法或分析判斷方法。
5、預測方法和預測結果的評價與檢驗。

分類

由於預測的對象、時間、範圍、性質等不同，預測方法可以形成不同的分類，但可根據方法本身的性質特點將預測方法分為三類。

1、定性預測方法

根據人們對系統過去和現在的經驗、判斷和直覺進行預測，其中以人的邏輯判斷為主，僅要求提供系統發展的方向、狀態、形勢等定性結果。

該方法適用於缺乏歷史統計數據的系統對象，利用諸如市場調查、專家打分、主觀評價等作出預測。

2、時間序列分析

根據系統對象隨時間變化的歷史資料，只考慮系統變數隨時間的變化規律，對系統未來的表現時間進行定量預測。主要包括移動平均法、指數平滑法、趨勢外推法等。

該方法適於利用簡單統計數據預測研究對象隨時間變化的趨勢，例如企業的總產值，商品的銷售額、城市的用電量、地區的降雨量等。

3、因果關係預測

系統變數之間存在某種前因後果關係，找出影響某種結果的幾個因素，建立因與果之間的數學模型，根據因素變數的變化預測結果變數的變化，既預測系統發展的方向又確定具體的數值變化規律。一般因果關係模型中的因變數與自變數在時間上是同步的。

其方法主要包括時間序列分析、線性回歸分析、機率統計方法、計量經濟學方法、系統動力學仿真、神經網路技術等。

用途與套用

微軟和以色列理工學院的研究人員已開發出一款系統預測軟體，能根據過去（20013年）20年《紐約時報》的文章以及其他線上數據預測傳染病可能會於何時何地爆發。微軟研究院傑出科學家及聯合主管Eric Horvitz指出，這一系統未來可能將幫助相關機構更積極地應對傳染病爆發或其他社會問題。這一系統能預測未來將發生的事。這樣的工作將對人們遭遇的事情產生影響。Horvitz與以色列理工學院博士研究員Kira Radinsky合作進行了這項研究。

在利用歷史數據進行測試時，系統預測的表現十分驚人。例如，根據2006年對安哥拉乾旱的報導，該系統預測安哥拉很可能發生霍亂。這是由於通過此前發生的多起事件，該系統了解到在乾旱出現的幾年後霍亂爆發的可能性將上升。此外，該系統根據對2007年初非洲大型颶風的報導，再次對安哥拉發生霍亂做出預警。而在不到一周之後，報導顯示安哥拉確實發生了霍亂。
在其他測試，例如對疾病、暴力事件及傷亡人數的預測中，該系統的準確率達到70%至90%。Horvitz表示，該系統的出色表現證明，進一步改進的版本完全可以用在實際環境中，幫助政府救援機構更好地準備救援活動。

該系統的信息來自過去22年中《紐約時報》的報導存檔，具體時間為1986年至2007年。不過，該系統也利用了網路上的其他一些數據，了解什麼樣的事件會帶來特定的社會問題。