| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| ·问题的提出及研究意义 | 第9-11页 |
| ·国内外研究现状及文献评述 | 第11-15页 |
| ·多属性决策理论综述 | 第11-13页 |
| ·数据集成方法研究综述 | 第13-14页 |
| ·时序数列研究总结 | 第14-15页 |
| ·灰色 GM(1,1)预测模型研究现状 | 第15页 |
| ·本文研究目标和论文结构 | 第15-17页 |
| ·研究目标 | 第15-16页 |
| ·论文结构 | 第16页 |
| ·论文章节的布局思想 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 多属性决策问题的基本框架 | 第18-24页 |
| ·多属性决策问题整体研究框架 | 第18-20页 |
| ·多属性决策问题描述 | 第18-20页 |
| ·决策指标权重的确定 | 第20页 |
| ·多属性决策问题建模分析 | 第20-22页 |
| ·多属性决策问题模型的构建 | 第20-21页 |
| ·多属性决策模型分析过程 | 第21-22页 |
| ·算例分析 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于 OWA 的动态多属性决策方法的模型构建 | 第24-33页 |
| ·OWA 算子简介 | 第24页 |
| ·动态多属性决策问题的模型构建 | 第24-26页 |
| ·基于 OWA 的动态多属性决策的分析步骤 | 第26-28页 |
| ·Friedman 在多属性决策的敏感性分析决策中的应用 | 第28-29页 |
| ·算例分析 | 第29-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于精度优化的时序预测模型研究 | 第33-42页 |
| ·问题的现状描述 | 第33-36页 |
| ·时序数列的定义 | 第33-34页 |
| ·一元线性回归分析预测模型概述 | 第34页 |
| ·灰色 GM（1，1）预测模型概述 | 第34-35页 |
| ·预测结果精度的指标定义 | 第35-36页 |
| ·GM（1，1）和一元线性回归组合模型构建 | 第36-38页 |
| ·灰色预测 GM（1，1）和一元线性回归模型组合的原理 | 第36-37页 |
| ·GM（1，1）模型和一元线性回归结合的模型构建 | 第37-38页 |
| ·应用算例 | 第38-41页 |
| ·大学指标预测计算 | 第38-39页 |
| ·预测精度优化算例分析 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 基于证据理论的动态多属性决策研究 | 第42-51页 |
| ·过去、现在和将来时间点的数据的结合集成 | 第42页 |
| ·预测精度的不确定型风险决策构建 | 第42-43页 |
| ·基于证据理论的过去将来数据融合 | 第43-45页 |
| ·证据理论概念及组合规则 | 第43-44页 |
| ·基于证据理论过去和将来决策结果的修正模型 | 第44-45页 |
| ·算例分析 | 第45-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第六章 总结与展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第57页 |
