基于SVM的中国航运市场运价预警研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-13页 |
| ·选题背景 | 第10页 |
| ·研究意义 | 第10-11页 |
| ·研究思路及主要内容 | 第11-13页 |
| ·研究思路 | 第11页 |
| ·研究内容 | 第11-13页 |
| 第2章 航运市场运价问题分析 | 第13-25页 |
| ·航运市场概况 | 第13-16页 |
| ·航运市场的内涵 | 第13-14页 |
| ·航运市场的形成与发展 | 第14-16页 |
| ·航运市场运价及其影响因素 | 第16-21页 |
| ·航运运价指数 | 第21-25页 |
| 第3章 中国航运市场运价预警机制的构建 | 第25-40页 |
| ·经济预警问题研究 | 第25-31页 |
| ·预警分类 | 第25-26页 |
| ·预警理论研究现状及存在问题 | 第26-29页 |
| ·经济预警方法 | 第29-31页 |
| ·中国航运运价预警机制建立的必要性 | 第31-33页 |
| ·宏观调控的客观需要 | 第31-32页 |
| ·价格改革的重要内容 | 第32页 |
| ·价格管理工作的基础 | 第32-33页 |
| ·应对突发事件的有效手段 | 第33页 |
| ·中国航运运价预警机制的建立原则和基本功能 | 第33-35页 |
| ·运价预警机制的建立原则 | 第33-34页 |
| ·运价预警机制的基本功能 | 第34-35页 |
| ·中国航运运价预警机制的建立 | 第35-38页 |
| ·中国航运运价预警系统构成 | 第35-37页 |
| ·中国航运运价预警机制的程序 | 第37-38页 |
| ·中国航运运价预警系统警兆指标的确定 | 第38-40页 |
| 第4章 建立基于SVM的中国航运市场运价预警模型 | 第40-54页 |
| ·航运市场运价预警问题与机器学习问题 | 第40-41页 |
| ·支持向量机原理 | 第41-50页 |
| ·机器学习的复杂性与泛化性 | 第41-42页 |
| ·统计学习理论 | 第42-45页 |
| ·支持向量机算法 | 第45-50页 |
| ·基于SVM的中国航运运价预警模型 | 第50-53页 |
| ·MATLAB程序实现 | 第53-54页 |
| 第5章 模型实现与检验 | 第54-60页 |
| ·样本数据的选取 | 第54页 |
| ·中国航运市场运价警情评估 | 第54-57页 |
| ·系统仿真 | 第57-58页 |
| ·内插检验 | 第58页 |
| ·外推检验 | 第58-60页 |
| 第6章 结论 | 第60-62页 |
| ·本文研究成果 | 第60页 |
| ·进一步研究的方向 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
| 附录 | 第64-67页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 研究生履历 | 第69页 |
