系統預測是一種通過對現有系統或擬建系統的過去和現在發展規律進行科學研究，從而對未來發展趨勢進行推測的技術。它在系統工程中占有重要地位，無論是在系統規則制定、系統分析、系統設計還是系統決策過程中，都需要以系統預測為基礎。系統預測的過程包括三個主要階段：輸入階段、分析計算階段和輸出階段。
預測要素
- 預測對象所屬學科領域的理論知識。
- 預測方法的相關理論基礎。
- 關于預測對象的歷史和當前狀況的數據和資料。
- 所使用的計算方法或分析判斷方法。
- 對預測方法及其結果的評估和驗證過程。
預測分類
系統預測可以根據預測對象、時間、范圍和性質的不同而有不同的分類方法。然而，按照預測方法本身的特點，可以將其大致分為三種類型：
定性預測方法
這種方法主要依賴于人們的經驗和直觀感受來進行預測，通常側重于提供系統發展方向、狀態和趨勢等方面的定性結果。當缺乏歷史統計數據時，這種預測方法尤其適用，可以通過市場調查、專家評分和主觀評價等方式來實現預測。
時間序列分析
此方法基于系統對象隨著時間變化的歷史數據，重點在于發現系統變量隨時間變化的規律，以便對未來的系統表現進行量化預測。常見的方法包括移動平均法、指數平滑法和趨勢外推法等。這些方法常用于預測企業總產量、商品銷售量、城市電力消耗量以及地區降水量等隨時間變化的趨勢。
因果關系預測
此類預測方法旨在揭示系統變量間的因果關系，通過建立因與果之間的數學模型，根據自變量的變化來預測因變量的變化，即不僅預測系統的發展方向，還確定具體的數值變化規律。這類方法的時間序列分析、線性回歸分析、概率統計方法、計量經濟學方法、系統動力學仿真和神經網絡技術等。
應用實例
微軟和以色列理工學院的研究團隊已經開發出一種能夠根據過去20年的《紐約時報》文章和其他在線數據預測傳染病爆發時間和地點的系統預測軟件。該系統有望在未來幫助相關部門更加主動地應對傳染病和其他社會問題。在使用歷史數據進行測試時，該系統的準確性高達70%至90%，如成功預測了安哥拉的霍亂疫情。研究人員Eric Horvitz認為，經過進一步完善，該系統可以在現實世界中發揮作用，協助政府救援機構做好應急準備工作。該系統的信息來源包括《紐約時報》在過去22年（1986年至2007年）的報道存檔，同時也結合了互聯網上的其他數據，以識別哪些事件可能導致特定的社會問題。
參考資料 >
《系統工程教學課件》第四章 系統預測.原創力文檔.2024-10-31
預測過程的主要步驟.otext.2024-10-31
常用統計預測方法介紹 原創.CSDN博客.2024-10-31