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航运市场风云变换，运量、运力及运价的预测受到普遍的关注。而一种以模糊推理为依据，以自适应网络为框架的模糊推理系-ANFIS(Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System)，较其他方法具用更好的预测结果，从而可以解决航运市场的预测问题。本文致力于阐明ANFIS的理论基础，包括自适应网络的结构、基本学习规则以及在此基础上的在线／离线学习模式的混合学习算法、ANFIS的基本结构及其混合学习算法；从理论上用Stone-Weierstrass定理完整地证明了ANFIS的函数无限逼近能力以及简单ANFIS在功能上与RBF神经网络的等价特性；最后利用MATLAB软件包中的模糊逻辑工具箱(Fuzzy Logic Toolbox)建立起航运市场运力预测ANFIS模型，此模型较好地实现了预测功能，所得今后五年的运力预测值反映了航运市场运力发展的趋势。从仿真结果来看，此模型很理想。