初步研究神经网络模型的构造方法，并利用多输入单输出切比雪夫神经网络模型建立世界干散海运量各年的海运量预测模型解决具体问题.人工神经网络（ANN）基本原理是受生物大脑的启发，试图模仿人脑神经系统的组成方式与 思维过程而构成的信息处理系统，具有非线性、自学习性、容错性、联想记忆和可以训练性 等特点。ＡＮＮ模型的处理能力主要由网络的拓扑结构和网络节点的功能所决定。理论上已 证明，只要具有一个隐层的ＡＮＮ网络即可实现对任意实值的逼近，实现任何非线性映射。BP神经模型即误差后向传播神经网络是神经网络模型中使用最广泛的一种。网络由输入节点、隐 层节点和输出节点组成。其中隐层可以是一层，也可以是多层。对于输入信号，要向前传播 到隐层节点，经作用函数变换后，再把隐节点的输入信号传播到输出层节点，再通过节点的作用函数得到最后的结果。

一：.问题的提出
二：.一般人工神经网络综合评价模型的建立