基于人工智能方法的出口紡織品反傾銷預警模型研究.pdf

1、反傾銷作為國際貿易中保護經濟的常用手段，已經成為各國關注的焦點。在中國加入WTO后，反傾銷成為中國與其他國家之間貿易爭端的突出問題。目前，越來越多的國家對中國出口的紡織品發(fā)起反傾銷調查。中國是世界上遭受反傾銷調查和被實施反傾銷措施數量最多的國家之一，就目前而言，其實很多國家的紡織品生產都很有實力，成本也很低，通常中國紡織品在國外被裁定為傾銷，結果大多是被課征反傾銷稅，相關企業(yè)被迫退出該國市場，因此我們必須建立有效的反傾銷預警機制來防范反

2、傾銷所帶來的負面影響。本文從目前世界各國對華反傾銷的現狀、影響和特點出發(fā)，詳細分析了中國頻繁遭遇反傾銷的內因和外因，并結合SOM神經網絡用Matlab數學工具實現了對反傾銷預警模型的建立。
　　 根據結合我國國情和國際經濟形勢分析出在過去的五到六年中影響我國紡織品出口的主要因素，歸納出表征這些因素的具體數據，將這些數據作為神經網絡的特征參數，使用Matlab中的神經網絡工具箱實現用SOM神經網絡對特征數據的分類處理。對分類結果結

3、合實際進行總結，從而將數據類別與反傾銷的嚴重程度形成關聯，建立反傾銷評定預警規(guī)則，有效預知反傾銷的發(fā)生。
　　 實驗結果表明，采用SOM神經網絡對反傾銷進行預測是可行的，達到了預期精度范圍。在此基礎上開發(fā)的反傾銷預警系統(tǒng)，使我國紡織品出口無需考慮繁瑣的反傾銷形成機制，只需輸入當時相應的特征數據值，系統(tǒng)自動判別反傾銷的嚴重程度，我們便可以此來對接下來的紡織品出口做出宏觀調控，從而大大簡化了反傾銷分析過程，使得此類預測更趨“便捷化”