1. 毕业设计（论文）主要内容：
运用神经网络预报航运运价指数，神经网络预报航运运价指数采用BP神经网络newff函数，然后分析各指标，最后得出BP神经网络预测运价指数有较好效果的结论。
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2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
BP神经网络的嵌入维数和时延，参考经验公式，采样试凑法确定。选择性能最好的嵌入维数和时延。BP神经网络隐层节点数同样参考经验公式，采用试凑法确定隐层节点数.，在试凑法确定的性能最好的嵌入维数和时延已知的基础上，再次采用试凑法确定隐层节点数，比较每次网络的预测性能，选择性能最好的节点数作为隐含层神经元节点数。
完成上述工作后，对某 一段航运指数进行进行多次1步实际预测，得到预测的绝对误差和相对误差。
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3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
3月25号至4月25号前，完成BP神经网络编程及预报，5月15号前，完成BP神经网络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：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
2：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
3：基于组合模型的油轮运价指数分析与预测 《交通运输系统工程与信息》第12卷第1期
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