【摘 要】
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该文从时间序列的角度入手,对从发布日至今形成的CCFI时间序列,运用了几种不同的时间序列预测模型这一指数序列进行拟合,并在此基础上对未来的指数走势作出短期预测.该文的各
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该文从时间序列的角度入手,对从发布日至今形成的CCFI时间序列,运用了几种不同的时间序列预测模型这一指数序列进行拟合,并在此基础上对未来的指数走势作出短期预测.该文的各个章节如下安排:第一章概述了集装箱班轮运输市场的起源、市场结构特征及集装箱班轮运价的构成和影响因素,并对中国出口集装箱运价指数做了简要介绍.第二章论述了时间序列分析及预测的理论依据,并采用了电讯工业中的自适应过滤法对建立了一个预测模型.第三章从平稳时间序列的角度出发,采用了传统时间序列分析中最为复杂的Box-Jenkins方法对中国出口集装箱指数序列进行了建模研究,并获得了一个线性回归的时间序列预测模型.第四章运用了目前在自动控制及模式识别中广为使用的人工神经网络理论,采用其中了最为重要的一种反向传播神经网络及加动量项的改进算法,并成功地引入了启发式算法来确定神经网络的结构,最后建立了一个非线性的神经网络-时间序列预测模型.第五章比较了三种模型的预测效果,认为非线性的神经网络-时间序列预测模型有着很好的拟合及预测效果,不仅对以往的指数作出了精确的拟合,也对未来的短期指数值也作出了较为准确的预测.
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