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巴拿马型船舶运费指数神经网络集成预测研究
1
作者
陈亮
沈良朵
+1 位作者
班文超
徐楚天
《浙江海洋大学学报(自然科学版)》
2024年第6期531-538,共8页
巴拿马型船舶在国际航运业占有重要地位,为了提高该运价指数的预测精度,提出的VMD-SSA-LSTM模型将变分模态数据分解(VMD)技术、麻雀搜索优化算法(SSA)和长短期记忆神经网络(LSTM)相结合。试验结果显示,VMD-SSALSTM时间序列预测模型关于...
巴拿马型船舶在国际航运业占有重要地位,为了提高该运价指数的预测精度,提出的VMD-SSA-LSTM模型将变分模态数据分解(VMD)技术、麻雀搜索优化算法(SSA)和长短期记忆神经网络(LSTM)相结合。试验结果显示,VMD-SSALSTM时间序列预测模型关于巴拿马型船舶运价指数的预测性能表现上要较LSTM、VMD-LSTM模型优秀,而VMD-SSALSTM多因素预测模型在运价指数预测上表现良好。此外利用该组合模型预测了2种其他船型运费指数,验证了该组合模型的可靠性,可作为船舶运价指数预测研究方面的一个新方法。
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关键词
运价指数预测
交通运输经济
变分模态分解
麻雀搜索算法
长短期记忆神经网络
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职称材料
题名
巴拿马型船舶运费指数神经网络集成预测研究
1
作者
陈亮
沈良朵
班文超
徐楚天
机构
浙江海洋大学船舶与海运学院
浙江海洋大学海洋工程装备学院
出处
《浙江海洋大学学报(自然科学版)》
2024年第6期531-538,共8页
基金
国家自然科学基金项目(52101330)
舟山市科技局一般项目(2023C41017)
文摘
巴拿马型船舶在国际航运业占有重要地位,为了提高该运价指数的预测精度,提出的VMD-SSA-LSTM模型将变分模态数据分解(VMD)技术、麻雀搜索优化算法(SSA)和长短期记忆神经网络(LSTM)相结合。试验结果显示,VMD-SSALSTM时间序列预测模型关于巴拿马型船舶运价指数的预测性能表现上要较LSTM、VMD-LSTM模型优秀,而VMD-SSALSTM多因素预测模型在运价指数预测上表现良好。此外利用该组合模型预测了2种其他船型运费指数,验证了该组合模型的可靠性,可作为船舶运价指数预测研究方面的一个新方法。
关键词
运价指数预测
交通运输经济
变分模态分解
麻雀搜索算法
长短期记忆神经网络
Keywords
freight index forecast
transportation economy
variational mode decomposition
sparrow search algorithm
LSTM
分类号
U677.2 [交通运输工程—船舶及航道工程]
U6-9 [交通运输工程—船舶与海洋工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
巴拿马型船舶运费指数神经网络集成预测研究
陈亮
沈良朵
班文超
徐楚天
《浙江海洋大学学报(自然科学版)》
2024
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