用原则推理方法选择预测模型

对多数组织而言,预测是至关重要的一项工作.由于种种原用,预测常常是一项耗费大的复杂工作.近年来,基于人工智能的某些技术已被用于各种实际管理活动中,本研究给出了一种称之为原则推理的人工智能方法,用以改进预测的精度.该方法的特点是用一组时间序列数据(“训练组”)“培训”一个应用原则推理的专家系统.论文中有令人满意的研究结果,以及应用该方法的指导原则.该方法潜在的效益可极大地减少工作量和预测的费用;为预测专家提供一个专家水平的“助手”;增加预测的精度.