本書講授城市規劃系統工程學的入門知識，包括基本理論和應用方法。全書分為兩大部分：第一部分(前3章)講述系統理論、系統方法和信息熵的基本知識，第二部分(其余章節)講解城市規劃的定量分析、綜合評價和發展預測方法。第一部分是基礎，第二部分是主要框架。在基于城市和城市體系介紹了系統工程學的基本概念之后，講授非線性回歸預測方法、logistic回歸與離散選擇模型、Markov鏈與系統演化過程、線性規劃、層次分析法、模糊綜合評價以及人工神經網絡等。其中回歸分析和人工神經網絡建模屬于“黑箱”方法，GM(1,1)等屬于“灰箱”方法，AHP法和模糊綜合評價屬于系統評價方法，線性規劃屬于運籌和優化分析。 可供城市規劃學、地理學、經濟學和系統科學等諸多領域的學生、研究人員以至工程技術人員學習或參考。

第1章 系統和系統科學
1.1 系統和系統科學的概念
1.2 系統的特性與分類
1.3 系統科學的理論體系
1.4 系統思維
1.5 復雜性科學
1.6 城市系統
1.7 小結
第2章 系統分析和城市系統設計
2.1 系統分析及其研究方法
2.2 系統分析的特點、原則和類型
2.3 系統分析的要素和步驟
2.4 系統分析的具體方法
2.5 系統方法和系統工程
2.6 小結
第3章 熵和城市信息熵分析
3.1 從熱力學熵到信息熵
3.2 信息熵的應用與推廣
3.3 一個案例——城市產業結構演化的信息熵分析
3.4 分形維數
3.5 小結
第4章 城市增長的回歸預測方法
4.1 指數預測模型及其應用實例
4.2 Logistic預測模型及其應用實例
4.3 雙曲預測模型及其應用實例
4.4 模型的內在聯系及其適用范圍
4.5 小結
第5章 城市Logistic回歸分析
5.1 Logistic函數
5.2 Logistic回歸過程
5.3 Logistic回歸模型檢驗
5.4 Logistic回歸結果解釋
5.5 城市實例分析
5.6 小結
第6章 城市演化的Markov鏈分析
6.1 基本概念和原理
6.2 正規鏈與吸收鏈
6.3 轉移概率圖
6.4 轉移矩陣與平均熵
6.5 實例分析：北京市土地利用的Markov分析
6.6 小結
第7章 線性規劃與城市系統優化
7.1 模型與算法
7.2 建模示例
7.3 整數規劃與對偶規劃
7.4 城郊土地利用規劃實例分析
7.5 小結
第8章 層次分析法與城市決策分析
8.1 基本原理
8.2 計算方法
8.3 計算組合權重
8.4 層次分析法建模步驟和應用實例
8.5 小結
附錄
第9章 城市系統的模糊綜合評價
9.1 數學模型
9.2 模糊運算和變換
9.3 模糊綜合評價步驟和城市旅游分析案例
9.4 小結
第10章 人工神經網絡與城市非線性建模
10.1 基本概念和基礎模型
10.2 誤差逆傳網絡與算法
10.3 誤差逆傳網絡的數學原理
10.4 實例：異或問題的模擬計算
10.5 問題與改進方案
10.6 回歸分析、判別分析與神經網絡建模實例
10.7 小結
第11章 城市的灰色系統建模和預測
11.1 GM（1，1）預測模型的基本原理
11.2 GM（1，1）建模與城市人口預測實例
11.3 GM（1，N）建模與城市增長預測實例
11.4 GM模型的適用范圍
11.5 小結
參考文獻
后記