[发明专利]一种基于专家打分法与神经网络的船舶快速报价系统

说明书

本发明提供了一种基于专家打分法与神经网络的船舶快速报价系统，所述报价系统包括输入模块、信息采集模块、指标库模块、快速估算模块、输出模块；所述的输入模块用于输入非结构化数据；信息采集模块用于采集船舶信息，形成批量数据分类；指标库模块用于将船舶信息分类数据结构化、模块化；快速估算模块为基于神经网络进行快速估算；输出模块用于输出计算结果，并将计算结果保存至指标库中。通过专家打分法与BP神经网络相结合，能够对船舶进行快速报价，降低人工报价的主观性，同时由于对BP神经网络进行迭代升级提高了船舶快速报价的准确度。

技术领域

本发明涉及报价系统，更具体的是涉及一种基于专家打分法与神经网络的船舶快速报价系统。

背景技术

报价是大多数国家和地区对承包工程所开列的工程总造价的一种习惯叫法。船舶报价的依据是船舶信息，船舶信息是船舶经营报价的主要依据和船厂经营决策的要素，报价工作的精确与否直接影响到船东对船厂的评价，并决定船厂的未来合作机遇。

长久以来船舶的报价依赖于人工，人工报价员依赖于人工主观性强，用时长，效率低下，因此需要开发一种船舶快速报价系统对人工报价进行辅助。

发明内容

为提高船舶报价的准确度，辅助人工报价员进行报价，提高整个报价流程的效率，现提供一种基于模糊评价与神经网络的船舶快速报价系统。

具体的技术方案如下：

一种基于专家打分法与神经网络的船舶快速报价系统，所述报价系统包括输入模块、信息采集模块、指标库模块、快速估算模块、输出模块；

所述的输入模块用于输入非结构化数据；

所述的信息采集模块用于采集船舶信息，形成批量数据分类；

所述的指标库模块用于将船舶信息分类数据结构化、模块化；

所述的快速估算模块为基于神经网络，按照不同类型对快速估算模块进行分类，分别输入输出并进行汇总，得到快速估算结果；

所述的输出模块用于输出计算结果，并将计算结果保存至指标库中。

其中，快速估算模块建立的具体步骤为：

S1、收集读取数据：收集多组船舶的船体任务书给出的航速、船型、载重量、自动化程度、国产化程度、排水量、预计交船年份、船厂设备、人员素质、船厂规模数据；

S2、设置训练数据与预测数据：将多组船舶信息数据作为训练数据，并将其对应的实际概算价格作为预测数据；

S3、训练数据归一化：使用最大最小标准对原始数据进行线性变换；

S4、构建BP神经网络：根据预测目标选择神经网络结构，确定相关函数；

S5、网络参数配置：确定学习率以及最大训练次数；在对BP神经网络进行训练前，需要赋予权值一个初始值，初始值的选择会直接影响学习的效率，因此为切合船厂的实际情况，将整船直接估价按照造船成本组成进行分类估价，分为设备费用估算模块、原材料费用估算模块、劳务费用估算模块和管理费用四个模块，对每一个模块使用专家打分法确定初始权重，具体步骤如下：

确定设备费用估算模块的指标：

选取航速、船型、载重量、自动化程度、国产化程度确认权重的输入值作为因素集{U}，指标U_i，具体如下：

确定原材料费用估算模块的指标：

选取船型、载重量、排水量、预计交船年份确认权重的输入值作为因素集{U}，指标U_i，具体如下：

确定劳务费用估算模块的指标：