基于自适应神经网络的BDI预测研究
摘要 | 第1-6页 |
ABSTRACT | 第6-9页 |
第1章 绪论 | 第9-17页 |
·研究背景和意义 | 第9-10页 |
·国内外研究现状 | 第10-14页 |
·论文研究的主要内容及创新 | 第14-17页 |
第2章 国际干散货运输市场及BDI概论 | 第17-49页 |
·国际干散航运输市场简介 | 第17-30页 |
·国际干散货运输市场主要要素 | 第17-25页 |
·国际干散货运输市场船型分类 | 第25-27页 |
·国际干散货航运市场结构分析 | 第27-28页 |
·国际干散货运输市场的特点 | 第28-30页 |
·国际干散货航运市场周期波动分析 | 第30-35页 |
·干散货航运市场周期 | 第30页 |
·国际干散货航运市场周期运行特征 | 第30-31页 |
·国际干散货航运市场波动影响因素分析 | 第31-34页 |
·国际干散货航运市场周期划分 | 第34-35页 |
·近期干散货船舶市场分析 | 第35-41页 |
·海岬型船市场:震荡上行 | 第36-38页 |
·巴拿马型船市场:先涨后跌 | 第38-39页 |
·灵便型船市场:缓慢走高 | 第39-40页 |
·近两周二手船买卖情况 | 第40-41页 |
·BDI指数的编制方法与功能 | 第41-45页 |
·BDI简介 | 第41-42页 |
·BDI的编制 | 第42-43页 |
·BDI的功能 | 第43-45页 |
·BDI的影响因素 | 第45-49页 |
·规律性影响因素 | 第45-47页 |
·突发性影响因素 | 第47-49页 |
第3章 自适应神经网络结构功能设计 | 第49-61页 |
·选择自适应人工神经网络预测的原因 | 第49-50页 |
·BDI预测的特点 | 第49页 |
·BP神经网络预测的优点 | 第49-50页 |
·自适应神经网络的特点 | 第50页 |
·BP神经网络基本思想及程序的实现 | 第50-54页 |
·BP算法基本思想 | 第50-52页 |
·BP算法的程序的实现 | 第52-54页 |
·自适应神经网络结构的设计 | 第54-61页 |
·网络层数的确定 | 第54页 |
·隐含层节点数的自适应调节 | 第54-58页 |
·PLS去除奇异点模型 | 第58-61页 |
第4章 基于自适应神经网络的BDI预测方法应用 | 第61-80页 |
·BDI的选取及预处理 | 第61-69页 |
·BDI原始数据解析 | 第61-62页 |
·输入输出数据的选取 | 第62-63页 |
·数据(反)归一化处理 | 第63-64页 |
·去除奇异点 | 第64-69页 |
·BDI预测在MATLAB中的实现 | 第69-79页 |
·MATLAB参数的选取 | 第69-71页 |
·第1-220个数据预测第221-250个数据 | 第71-74页 |
·第1-220个数据预测第221-230个数据 | 第74-76页 |
·第11-230个数据预测第231-240个数据 | 第76-77页 |
·第21-240个数据预测第241-250个数据 | 第77-79页 |
·结论和预测 | 第79-80页 |
·结论 | 第79页 |
·预测结果 | 第79-80页 |
第5章 总结 | 第80-82页 |
·论文的主要工作 | 第80-81页 |
·不足与展望 | 第81-82页 |
参考文献 | 第82-85页 |
攻读学位期间公开发表论文 | 第85-87页 |
致谢 | 第87页 |