【摘 要】
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中国沿海散货运价指数(CBFI)是我国沿海散货运输市场的“风向标”.针对CBFI预测对精度的要求，从内在波动特性角度出发，提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)-粒子群优化算法(PSO
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目“支持协同创作的社会化媒体知识集成研究”(71571025)”
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中国沿海散货运价指数(CBFI)是我国沿海散货运输市场的“风向标”.针对CBFI预测对精度的要求，从内在波动特性角度出发，提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)-粒子群优化算法(PSO)-最小二乘法支持向量机(LSSVM)新的组合预测模型.对比LSSVM、PSO-LSSVM、EMD-PSO-LSSVM三种预测模型，EEMD能对CBFI序列中波动较大数据进行降噪分解，保留序列的内在波动特性，且预测精度有一定提升，预测性能更佳.
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