基于模糊聚类与NARX神经网络的船舶市场两阶段风险预警模型研究

综合模糊聚类方法和NARX神经网络,建立船舶市场两阶段预警模型。第一阶段利用新船订单量、新船完工量和新船价格指数对船舶市场按时间范围进行分类,完成不同市场特征下的时间划分。第二阶段根据待预警船舶市场特征选取相应时间段的历史数据,经过数值修正和算法插值,利用NARX非线性自回归神经网络进行风险预警。最后利用船舶市场历史数据,对聚类和未经聚类的风险预警进行对比分析。结果发现两阶段预警模型能够有效利用不同阶段的市场特征,显著提高船舶市场风险预警精度。     

世界新船订单趋势预测的组合模型应用分析

本文利用趋势移动平均法、灰色系统的GM(1,1)方法和BP神经网络方法的组合模型进行了新船订单趋势的预测。预测结果的对比发现,组合模型能够比单一模型得到更准确的趋势预测结果。