| 基于神经网络技术的干散货运价指数预测 |
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| 引用本文： | 刘建林,徐国平.基于神经网络技术的干散货运价指数预测[J].大连海事大学学报(自然科学版),2006,32(2):67-70. |
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| 作者姓名： | 刘建林 徐国平 |
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| 作者单位： | 江西师范大学数学与信息科学学院，上海海事大学交通运输学院 江西南昌330027，上海海事大学交通运输学院，上海200135，上海200135 |
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| 基金项目： | 上海市高等学校科技发展基金 |
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| 摘 要： | 在考虑了干散货运输需求、干散货船舶供给以及干散货船舶闲置等对运价指数影响的基础上,采用神经网络技术对月度干散货指数进行了研究,并且与基于ARCH模型和多元线性回归模型的预测进行了对比研究,结果表明从提高预测精度的角度来说神经网络技术是最优的.
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| 关 键 词： | 神经网络 ARCH模型 多元回归 波罗的海干散货运价指数 预测 |
| 文章编号： | 1006-7736(2006)02-0067-04 |
| 收稿时间： | 2005-09-12 |
| 修稿时间： | 2005年9月12日 |
Forecasting the Baltic dry index using neural networks |
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| LIU Jian-lin,XU Guo-ping.Forecasting the Baltic dry index using neural networks[J].Journal of Dalian Maritime University,2006,32(2):67-70. |
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| Authors: | LIU Jian-lin XU Guo-ping |
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| Abstract: | This paper investigated the potential of neural networks for medium-term monthly dry bulk freight rates.A comparative study of predictive performance among neural networks,multivariate regression models and ARCH time series models were conducted.Our conclusions show that neural networks can significantly outperform multivariate regression models and ARCH time series models in forecasting performance. |
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| Keywords: | neural networks ARCH model multivariate regression Baltic Dry Index forecasting |
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