向量机在航运指数预报中的应用任务书

 2021-12-11 19:30:36

1. 毕业设计(论文)主要内容:

神经网络预报航运运价指数,采用向量机方法,然后预测的各类指标的特点,最后得出向量机精度高,适合小样本的结论。

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2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

向量机的嵌入维数和时延,参考经验公式,采样试凑法,选出性能最好的嵌入维数和时延。向量机的参数同样参考经验公式,采用试凑法确定向量机的参数,在试凑法确定。

3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

3月25号至4月10号前,完成向量机编程及预报。5月15号前,完成预报结果的各类指标的分析,5月25号前,完成各类文字及图表的整理及成文。

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4. 主要参考文献

1:基于支持向量回归机的长期径流预报及不确定性分析 《南水北调与水利科技》第16卷第1期

2:相关向量回归模型在径流预报不确定性中的研究 《舰船科学技术》第39卷第1A期

3:运用神经网络模型预测铁矿石即期海运运价 《水运管理》 第43卷 第4期 2012年4月

4:神经网络在波罗的海运价指数预测中的应用研究 《大连海事大学学报》第30卷第3期

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