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基于小波分析和神经网络的BFI预测研究
| 论文题名： | 基于小波分析和神经网络的BFI预测研究 |
| 关键词： | 波罗的海运价指数;小波分析;神经网络;干散货航运市场;海运市场 |
| 摘要： | 干散货航运市场是国际航运市场中风险最大、市场波动最剧烈的运输市场，波罗的海运价指数被称为干散货航运市场的“晴雨表”，对指导广大船东和货主进行风险投资具有极其重要的指导意义。波罗的海运价指数由于受多种因素的影响，波动剧烈，走势难以琢磨，为市场上的经营者带来了巨大的风险和机遇。本文正是从这一点出发，定性和定量分析相结合，主要运用小波分析和神经网络来考察运价指数的内在规律，并对其进行了有效的预测。 本文对干散货航运市场的构成、性质、尤其是货物的需求和运力的供给进行了深入的分析。市场的需求和供给是影响运价指数的两大因素，文中分析了近几年干散货细分市场的需求、各船型的发展状况、各类船舶的运力保有量，以及影响需求和供给的环境因素，这对宏观地把握干散货航运市场，分析运价的走势奠定了基础。接着文中分析了波罗的海运价指数的产生、发展、计算方法及历史演变，对波罗的海运价指数的特征及性质进行了比较全面的介绍与分析。 波罗的海运价指数的预测采用小波分析和神经网络相结合的方法。BP神经网络具有强大的非线性模拟、自组织、自学习的能力，能够很好地把握事物发展的内在规律，但运价指数的影响因素中包含很多毫无规律的突发性因素，它们作为噪声严重影响神经网络的学习能力。因此利用小波分析对运价指数进行消噪处理，剔除掉噪声的影响，使得神经网络更好地发挥模拟及预测作用。 由本文的预测结果可知，这一思路能够较好地把握运价指数的发展趋势，预测结果与真值的误差率均控制在4﹪以内。本文中将这一结果与未经过噪声处理直接采用神经网络预测的结果进行比较，发现前者更好地把握了运价指数的变化规律，预测值与真值的偏离程度较低，波动较为平缓，且误差率较低。 |
| 作者： | 徐萍 |
| 专业： | 交通运输规划与管理 |
| 导师： | 田征 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 大连海事大学 |
| 学位年度： | 2006 |
| 正文语种： | 中文 |
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