基于BP神经网络的干散货航运市场运价预警

为分析预测干散货航运市场运价波动的警情,采用BP神经网络的学习算法,建立干散货航运市场运价预警模型。选择干散货船队运力供给、干散货船队运力需求、OECD工业生产指数、原油价格和FFA合约价等5项指标作为警兆指标,运用因子分析法并结合航运专家知识经验,确定干散货航运市场运价的实际警情。通过编制MATLAB软件程序,对实例样本进行训练和检测,表明此方法对干散货航运市场运价预警有很好的适用性。     

功效系数法在企业财务预警中的运用

在企业运作中财务风险防范的地位举足轻重,对企业财务风险的预警也成为企业界关注的问题,本文从实用性出发,以国家权威数据为标杆,采取功效系数法构建企业财务风险预警模型。并结合FT公司2006年财务数据给与实例分析示范。     

BP神经网络对船舶远程监控系统的改进分析

为了满足公司对于远洋船舶更加有效监控的要求,应用BP神经网络对监控系统加以改进,使船舶远程监控系统发出预警信号,并能在船舶上报警.此时,相应参数识别码也能够第一时间到达岸上公司,岸上公司即能在最佳时间协助船舶对设备进行维修.BP神经网络在远程监控系统的应用分析过程中,以6缸柴油主机排气温度变化趋势为模型,利用BP神经网络良好的学习特性,建立了排气温度变化的持续升高预警模型及其他非预警模型.分析表明,此种方法适用于远洋船舶的远程故障监测及船舶系统故障预测.     

功效系数法对船舶行业上市公司财务预警的探讨

文章以船舶行业上市公司的2003年和2004年年报为资料,运用功效系数法,构建出适用于船舶行业上市公司的财务预警模型,并运用该模型对船舶行业上市公司2003年和2004年财务状况分别进行了预警分析。     

航运企业客户信用监测预警研究

提出了基于系统模糊优选和支持向量机的客户信用监测预警模型,该方法首先通过系统模糊优选模型划分样本类别,处理了不确定性信息,标示出样本的信用警级,其次利用标示样本对支持向量机进行训练,建立基于二叉树的多类支持向量预警模型;最后,对航运企业客户信用进行监测预警实验,并与BP神经网络和Logit模型进行对比,实验表明该方法有效、可行.     

用功效系数法对船舶行业上市公司进行财务预警

以船舶行业上市公司的2003年和2004年年报为资料，运用功效系数法，构建出适用于船舶行业上市公司的财务预警模型，并就该模型对船舶行业上市公司2003年和2004年财务状况分别进行了预警结果分析。     

中国造船业景气指数设计及实证研究

目前我国已经是全球第一造船大国,但还缺乏一套反映我国船舶工业运行情况的指数体系。论文的研究以设计中国造船业景气指数为目标,应用经济景气分析理论,结合船舶工业特点,构建中国造船业景气先行指数和同步指数,客观监测中国船舶工业经济运行状况;并对行业运行风险进行预警,以便支撑行业管理部门、造船企事业单位、金融机构和行业中介组织等更好地把握船舶市场和产业运行状态。     

港口经济预警系统设计

建立港口经济预警指标,对港口经济预警系统的BP神经网络预测模型和灯显机制进行探讨     

造船业汇率波动风险的应对措施

随着国际船市竞争日趋激烈和我国人民币汇率形成机制的改革,汇率变动对我国造船业的影响日益加大.汇率风险防范问题已经成为当前我国造船业迫切需要解决的重要课题.文章分析了造船业汇率变动风险的表现形式,并针对性地提出了化解风险的应对措施.     

悬链式船舶链条机械磨损寿命预测准确度评估

为了提高悬链式船舶链条机械磨损寿命预测准确性能,设计了一种基于改进神经网络的悬链式船舶链条机械磨损寿命预测模型。首先对悬链式船舶链条机械磨损寿命预测研究现状进行分析,找到引起悬链式船舶链条机械磨损寿命预测精度的因素,然后收集悬链式船舶链条机械磨损寿命的历史数据,并采用BP神经网络建立悬链式船舶链条机械磨损寿命预测模型,并引入自适应遗传算法对BP神经网络的不足进行改进,最后采用仿真实验对悬链式船舶链条机械磨损寿命预测模型的准确度进行评估,结果表明,改进神经网络提高了悬链式船舶链条机械磨损寿命预测精度,预测结果比其他模型更加可靠。     

基于BP神经网络的船舶企业员工综合评价模型

为了保障船舶工业企业内部对其员工的使用管理和评价上的客观性和准确性,提出基于BP神经网络的综合评价方法,在建立了员工评价的指标体系基础上建立了基于BP神经网络的评价模型,将评价员工综合素质的指标值作为模型的输入量,评价结果作为模型输出量,用样本对神经网络进行训练,利用收集的中国船舶工业集团某造船企业管理执行层员工信息,使用MATLAB对模型进行模拟仿真训练,用验证样本对评价模型检测,检测结果是仿真输出与期望输入基本一致,说明网络合理,评价模型能够较好对船舶企业员工的综合素质进行评价.     

造船行业清洁生产标准的构建

针对目前造船行业清洁生产标准缺失的问题,依据中国《清洁生产标准制订技术导则》(HJ/T 425-2008),参考机械行业、汽车行业清洁生产标准,结合造船行业的自身特点和清洁生产要求,确定了造船行业清洁生产标准研究的技术路线。通过广泛调研并经咨询行业专家,首次提出并构架了造船行业清洁生产标准指标体系,并以此为标准采用功效系数法对某船舶企业进行了清洁生产绩效水平评估。结果表明：提出的造船行业清洁生产标准具有较强的科学性和针对性,可以作为船舶企业清洁生产的依据,可以为造船行业清洁生产工作的推进和绩效评估提供参考。     

面向造船企业的信息化一体化方案研究

针对我国船舶行业的现状与发展趋势,本文指出欲实现"世界第一造船大国"这一宏伟目标,必须进行技术与管理的创新,必须应用信息技术和实施造船模式的转变.结合我国造船企业及其信息化的特点,对造船企业信息化一体化方案进行了深入研究,并在此基础上提出了一体化方案所应涉及的下述内容:建立符合新的造船模式的经济运行体系、与CAD集成构成一体化造船设计平台、应用现代造船工程技术建立动态生产计划管理系统;以成本和交货期为中心的管理思想;建立面向生产和物资成本控制的物流管理系统;实现异构数据库间的集成和数据共享;建立船舶制造业的数据标准等制造资源数据库.     

我国船舶产业智能制造及其标准化现状与趋势

智能制造是“中国制造2025”的主攻方向,对促进我国船舶产业的发展具有重大意义。智能制造的核心是建立互联互通的网络化工业生态,需要标准体系作为支撑。本文讨论智能制造相关技术和标准化趋势,认为现阶段船舶产业制造端宜在巩固夯实已有的数字化和自动化基础上,在互联互通和信息融合层面上进行重点突破。智能制造标准体系与现有的船舶工业标准体系在技术领域上有交集,但关注角度不同。在船舶产业智能制造标准化过程中,应对2个标准体系进行同步更新和维护,形成互补。     

基于广义回归神经网络的路基沉降预测

为了对路基沉降变化规律进行预测,避免发生工程事故,提出了将广义回归神经网络模型应用于软土地基沉降预测中的方案。通过广义回归神经网络的基本理论和概念,采用实际工程数据,用 BP 神经网络方法和广义回归神经网络方法进行了预测分析,比较了2种方法的3组预测结果。工程实例预测结果表明,广义回归神经网络方法的均方误差和决定系数表现都优于 BP 神经网络方法;证明该方法是可行且有效的。     

基于BP神经网络的二手船价格评估研究

二手船价格是买卖二手船决策过程中非常关键的因素。为了准确地估算二手船价格,利用BP神经网络的高度非线性运算能力以及通过学习样本数据即可对事物复杂内在规律进行精确计算的特点,将BP神经网络应用于二手船价格的估算。利用从克拉克松获取的2009年到2012年120个灵便型干散货船交易数据,建立了基于船龄、船舶载重吨(DWT)、新造船价格和一年期期租费率的BP神经网络模型,网络输出结果与二手船实际交易价格的相对误差率在10%以内。     

ARMA模型在预测船价指数中的应用

船价是造船行业中最重要的指标之一,目前市场预测船价指数方法均没有考虑船价的自身长期趋势,为此在预测船价指数中引入ARMA模型,充分考虑了时间序列自身的发展趋势,以得出更准确的船价预期.     

中国船舶产业集群化发展的要素条件及思路

大力促进船舶工业集群化发展是新时期中国船舶工业发展的重要途径。在分析船舶产业集群的作用和效果的基础上,论述了加速船舶集群发展的要素。围绕造船核心层、产业耦合层和社会网络层三个层面给出了船舶产业集群发展的思路和对策。     

基于仿真的船舶建造业务流程再造研究

基于仿真的业务流程再造(BPR)是降低船舶企业流程再造风险的有效手段,是建立现代造船模式的重要途径.文章首先阐述了利用仿真手段进行BPR的必要性,在此基础上,提出了船舶建造BPR仿真系统的体系结构和具体实现方式,并给出了基于该系统平台的BPR应用实践.研究表明,流程仿真有助于提高船舶建造BPR的成功率.     

基于数值模拟的船坞虹吸灌水廊道流量系数计算

港口与航道虹吸灌水廊道广泛应用在近年来新建的修造船坞中,流量系数是评价其性能的重要水力指标。结合某修船坞虹吸灌水廊道水力模型试验,建立了基于数值模拟的流量系数计算模型,求解单廊道和双廊道两种不同体型虹吸灌水廊道的流量系数。将计算得到的灌水流量值与模型试验值对比分析,验证了流量系数数值求解方法的可行性,它可为灌水廊道体型的优化和改进提供重要依据。