| 致谢 | 第4-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 三参数区间灰数决策和预测方法的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 三参数区间灰数决策 | 第10-11页 |
| 1.2.2 三参数区间灰数预测 | 第11-12页 |
| 1.2.3 目前存在的问题 | 第12页 |
| 1.3 研究内容和研究框架 | 第12-13页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3.2 研究框架 | 第13页 |
| 1.4 研究方法和主要创新点 | 第13-15页 |
| 1.4.1 研究方法 | 第13-14页 |
| 1.4.2 主要创新点 | 第14-15页 |
| 2 三参数区间灰数决策和预测的相关理论知识 | 第15-23页 |
| 2.1 三参数区间灰数 | 第15-16页 |
| 2.1.1 三参数区间灰数的定义 | 第15页 |
| 2.1.2 三参数区间灰数的运算 | 第15-16页 |
| 2.2 三参数区间灰数决策矩阵的标准化处理 | 第16-17页 |
| 2.2.1 三参数区间灰数决策问题 | 第16页 |
| 2.2.2 决策矩阵的标准化 | 第16-17页 |
| 2.3 两种常见的多属性决策方法 | 第17-20页 |
| 2.3.1 理想解法 | 第17-19页 |
| 2.3.2 灰色关联决策方法 | 第19-20页 |
| 2.4 灰色预测模型 | 第20-22页 |
| 2.4.1 GM(1,1) 预测模型的建模步骤 | 第20-21页 |
| 2.4.2 GM(1,1) 预测模型的检验 | 第21-22页 |
| 2.4.3 GM(1,1) 预测模型的适用范围 | 第22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 三参数区间灰数的距离熵模型及决策研究 | 第23-38页 |
| 3.1 三参数区间灰数距离熵的定义及性质 | 第23-25页 |
| 3.1.1 三参数区间灰数距离熵的定义 | 第23-24页 |
| 3.1.2 三参数区间灰数距离熵的性质 | 第24-25页 |
| 3.2 三参数区间灰数多属性决策的赋权模型 | 第25-30页 |
| 3.2.1 问题描述 | 第25-26页 |
| 3.2.2 三参数区间灰数的距离熵赋权模型 | 第26页 |
| 3.2.3 三参数区间灰数距离熵模型的决策方法 | 第26-27页 |
| 3.2.4 实例分析 | 第27-30页 |
| 3.3 三参数区间灰数的决策指标体系约简方法 | 第30-37页 |
| 3.3.1 指标体系约简的研究现状 | 第30页 |
| 3.3.2 问题描述 | 第30-31页 |
| 3.3.3 三参数区间灰数决策指标体系的约简原理 | 第31页 |
| 3.3.4 三参数区间灰数决策指标体系约简的判断准则 | 第31-32页 |
| 3.3.5 三参数区间灰数决策指标体系的约简方法 | 第32-33页 |
| 3.3.6 实例分析 | 第33-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 4 三参数区间灰数的灰色关联决策方法 | 第38-44页 |
| 4.1 灰色关联分析方法的研究现状 | 第38页 |
| 4.2 三参数区间灰数的灰色关联决策分析 | 第38-41页 |
| 4.2.1 问题描述 | 第38页 |
| 4.2.2 三参数区间灰数的灰色关联决策方法 | 第38-40页 |
| 4.2.3 三参数区间灰数的灰色关联决策分析方法 | 第40-41页 |
| 4.3 实例分析 | 第41-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 5 三参数区间灰数的预测方法研究 | 第44-52页 |
| 5.1 基于集值统计的三参数区间灰数预测模型 | 第44-48页 |
| 5.1.1 集值统计模型 | 第44-45页 |
| 5.1.2 三参数区间灰数的预测方法 | 第45-47页 |
| 5.1.3 三参数区间灰数的预测分析方法 | 第47-48页 |
| 5.2 实例分析 | 第48-51页 |
| 5.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 6 总结与展望 | 第52-54页 |
| 6.1 总结 | 第52-53页 |
| 6.2 展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| ABSTRACT | 第59-60页 |
| 附录：攻读硕士学位期间发表的论文及研究成果 | 第61页 |