基于模糊神经网络的外贸出口预测模型研究

论文摘要

自改革开放以来,我国外贸发展取得了巨大的成就。自1991年始,我国对外开放逐步深化,各省、市、自治区进出口贸易自主权逐步放开,外贸企业自主经营、责权利相结合,极大的调动了各地区发展对外贸易的积极性,特别是2001年我国加入世贸组织后,我国的对外贸易发展拥有了更为广阔的发展空间。而且,由于信息技术尤其数据库技术的快速发展,我们能够保存大量的外贸信息,具有了分析和预测外贸出口的信息基础。正确合理的出口预测结果不仅能为相关部门制订有效的外贸出口政策提供决策依据,还可以正确地组织和引导企业的出口行为,从而达到优化和升级出口产品结构的目的。但是,目前国内外对外贸信息的研究存在着不足,一是现有对影响外贸出口的指标体系的研究无法反映社会、经济、政策等因素对外贸进出口变化的影响,需要拓展外贸指标体系;二是目前对外贸进出口预测的成果较少。本文分析了外贸出口预测的意义和方法,介绍了外贸出口预测的影响因素、特点及研究现状。通过分析国内外关于外贸出口预测研究的成果,确定出外贸出口预测的指标体系。阐述了人工神经网络和模糊理论的相关概念和原理,分析了它们各自的优缺点以及它们之间的互补性。介绍了模糊神经网络的类型和训练算法,将神经网络、模糊理论结合,建立预测模型模型。最后,本文针对重庆外贸出口的特点,综合考虑各种因素的影响,将模糊神经网络模型应用于重庆外贸出口预测中,详细介绍了模糊神经网络预测模型建立的全过程,预测出重庆外贸出口变化区间,取得了较为理想的预测结果。同时对比分析了ARIMA、回归分析、灰色方法、支持向量机和神经网络方法的预测结果。结果表明,模糊神经网络方法优于其他预测方法,从而可以有效预测重庆外贸出口变化,能够为政府决策提供比较可信的依据。

论文目录

• 中文摘要
• 英文摘要
• 1 绪论
• 1.1 本文的选题背景及其研究意义
• 1.1.1 选题背景
• 1.1.2 研究意义
• 1.2 本文的研究内容与技术路线
• 2 外贸出口预测方法研究综述
• 2.1 ARIMA 模型
• 2.2 回归分析预测
• 2.3 灰色系统预测
• 2.4 支持向量机预测
• 2.5 基于神经网络的方法
• 2.6 组合预测方法
• 3 基于模糊神经网络的预测模型
• 3.1 模糊逻辑基本理论
• 3.1.1 模糊数学
• 3.1.2 模糊理论的提出
• 3.1.3 模糊集合
• 3.2 神经网络算法的基本内容
• 3.2.1 BP 神经元
• 3.2.2 BP 网络
• 3.2.3 BP 算法的改进
• 3.3 模糊逻辑和神经网络的结合
• 3.3.1 可结合性
• 3.3.2 结合的现实意义
• 3.4 模糊神经网络模型
• 3.4.1 模糊逻辑神经元
• 3.4.2 基于T-S 模型的模糊神经网络
• 3.4.3 模糊神经网络的三种形式
• 3.4.4 混合模糊神经网络预测模型计算步骤
• 4 实证研究
• 4.1 引言
• 4.2 指标体系构建
• 4.2.1 指标体系构建原则
• 4.2.2 本文研究的指标体系
• 4.3 实验数据选取与预处理
• 4.3.1 原始数据选取
• 4.3.2 相关关系分析
• 4.3.3 数据预处理
• 4.3.4 样本集的划分
• 4.4 模糊神经网络预测模型对外贸出口额的预测
• 4.5 预测结果分析与对比
• 5 结论与展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录
• A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录
• B. 作者在攻读学位期间取得的科研成果目录