随着现代科学技术的发展与广泛应用，全球经济迅速发展，生产社会化大幅度提高，人们在享受其带来利益的同时，由此导致的风险和损失也随之而来。近年来，预测和监测方法发展迅速，被用来解决复杂的和不确定的风险问题，从而控制风险，减少损失。现有的预测和监测方法分别从不同的角度分析与解决问题，但在问题分析和方法选择的过程中缺乏系统的研究和探讨，导致结果精度不高，方法可扩展性不强，实际效果达不到理想的要求。
本书提出一个系统分析方法集成的？究框架。这个研究框架以数据库、模型库、知识库以及案例库为基础，将定量方法与专家经验相融合，并发挥各种方法的优势，对不同方法进行集成。基于这个研究框架，对预测和监测方法进行深入的研究和讨论，并成功地将其运用于国际油价预测和电信欺诈监测。针对国际油价预测问题，构建一个SVM集成的国际油价预测方法。该方法包括基于油价时间序列的神经网络预测模型、基于向量神经网络的国际油价预测模型和基于情景分析的国际油价预测模型，并将定量模型和专家经验相结合，在油价预测中具有很高的应用价值。针对电信欺诈问题，构建一个贝叶斯集成的电信欺诈监测方法。该方法包括混合遗传规划和Logit回归监测模型、基于无指导聚类分析和特征提取的监测模型、AHP专家监测模型。结果表明，该方法具有较高的监测率和较低的误报率，在电信欺诈监测中具有很高的应用价值。本书的研究内容丰富了预测和监测理论。同时。两个应用实例为相关企业和管理部门在风险管理、成本控制等方面提供了有效的分析工具与决策支持。
《系统分析方法集成研究及其在预测和监测中的应用》结构完整，思路清晰，语言流畅，是预测和监测领域不可多得的一本体系性参考书。
《系统分析方法集成研究及其在预测和监测中的应用》对于从事预测科学和监测技术研究的研究人员、政府有关决策和管理部门的工作人员、原油和电信行业及相关企业的从业人员具有一定的参考价值。本书也适合高等院校管理学院、信息学院、金融学院等相关专业的师生阅读。
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