基于SVM和混沌時(shí)間序列的干散貨運(yùn)價(jià)指數(shù)預(yù)測(cè)研究的開題報(bào)告

基于SVM和混沌時(shí)間序列的干散貨運(yùn)價(jià)指數(shù)預(yù)測(cè)研究的開題報(bào)告一、研究背景及意義隨著我國國際貿(mào)易的發(fā)展和經(jīng)濟(jì)的繁榮，干散貨運(yùn)價(jià)指數(shù)成為了國際貿(mào)易市場中的重要指標(biāo)之一。干散貨運(yùn)價(jià)指數(shù)的預(yù)測(cè)對(duì)于船運(yùn)公司、煤炭公司、礦山公司等相關(guān)企業(yè)決策具有重要的指導(dǎo)作用。然而，傳統(tǒng)的運(yùn)價(jià)指數(shù)預(yù)測(cè)方法在準(zhǔn)確性和可靠性上存在一些問題，因此如何提高干散貨運(yùn)價(jià)指數(shù)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性成為了當(dāng)前研究的熱點(diǎn)問題。支持向量機(jī)（SupportVectorMachine，SVM）是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，具有優(yōu)異的預(yù)測(cè)性能。而混沌時(shí)間序列分析方法能夠?qū)Ψ蔷€性的時(shí)間序列進(jìn)行分析，特別是在處理金融、經(jīng)濟(jì)和交通等領(lǐng)域的時(shí)序數(shù)據(jù)上具有較好的效果。因此，本研究將采用SVM和混沌時(shí)間序列方法進(jìn)行干散貨運(yùn)價(jià)指數(shù)預(yù)測(cè)研究。二、研究內(nèi)容和思路本研究的主要內(nèi)容是基于SVM和混沌時(shí)間序列方法對(duì)干散貨運(yùn)價(jià)指數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。具體流程如下：1.數(shù)據(jù)收集與處理。采用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)收集干散貨運(yùn)價(jià)指數(shù)的歷史數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理。2.運(yùn)價(jià)指數(shù)分析。對(duì)收集到的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，包括相關(guān)系數(shù)分析、均值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差和波動(dòng)率分析等。3.混沌時(shí)間序列分析。對(duì)運(yùn)價(jià)指數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行混沌分析，包括時(shí)間序列重構(gòu)、相空間重構(gòu)、Lyapunov指數(shù)、分形維數(shù)等指標(biāo)的計(jì)算和分析。并利用混沌分析的結(jié)果進(jìn)行特征提取。4.SVM建模和預(yù)測(cè)。將混沌特征作為SVM模型的輸入，通過訓(xùn)練SVM模型得到預(yù)測(cè)模型，并采用交叉驗(yàn)證方法評(píng)估模型預(yù)測(cè)性能。5.模型優(yōu)化和預(yù)測(cè)分析。如有必要，針對(duì)模型的預(yù)測(cè)性能進(jìn)行優(yōu)化。對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行分析，并進(jìn)行誤差分析。三、預(yù)期成果本研究的預(yù)期成果包括：1.搜集到干散貨運(yùn)價(jià)指數(shù)的歷史數(shù)據(jù)，并進(jìn)行清洗和預(yù)處理；2.運(yùn)價(jià)指數(shù)分析結(jié)果，并提取相關(guān)的混沌特征；3.基于SVM和混沌時(shí)間序列方法建立了運(yùn)價(jià)指數(shù)預(yù)測(cè)模型，并得到預(yù)測(cè)結(jié)果；4.對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行分析和誤差分析，并根據(jù)結(jié)果提出相應(yīng)的建議。四、研究難點(diǎn)及解決辦法本研究的主要難點(diǎn)在于：1.收集到的運(yùn)價(jià)指數(shù)數(shù)據(jù)難以進(jìn)行準(zhǔn)確分析；2.混沌時(shí)間序列分析方法的應(yīng)用對(duì)于初學(xué)者難度較大；針對(duì)以上問題，本研究提出以下解決辦法：1.使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)收集數(shù)據(jù)時(shí)，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理；2.充分了解混沌時(shí)間序列分析的理論基礎(chǔ)，學(xué)習(xí)相關(guān)工具和軟件的使用。五、研究計(jì)劃及進(jìn)度安排本研究計(jì)劃于2022年6月開始，預(yù)計(jì)在2023年6月前完成。具體進(jìn)度安排如下：1.前期準(zhǔn)備（2022年6月-2022年9月）：了解相關(guān)理論和方法，收集運(yùn)價(jià)指數(shù)數(shù)據(jù)，熟悉運(yùn)價(jià)指數(shù)分析方法，學(xué)習(xí)混沌時(shí)間序列分析方法。2.數(shù)據(jù)處理和特征提?。?022年9月-2022年12月）：對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理，并進(jìn)行混沌時(shí)間序列分析，提取特征。3.模型建立和分析（2023年1月-2023年4月）：建立SVM模型，并對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到預(yù)測(cè)結(jié)果。4.結(jié)果分析和優(yōu)化（2023年4月-2023年6月）：對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行分析和錯(cuò)誤分析，并針對(duì)模型的預(yù)測(cè)性能進(jìn)行優(yōu)化。六、參考文獻(xiàn)[1]王世磊,張加貴.基于SVM和混沌時(shí)間序列的股票價(jià)格預(yù)測(cè)研究[J].機(jī)械研究與應(yīng)用,2016（2）:161-163.[2]陳一鳴,王娜.基于混沌理論的農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格運(yùn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè)研究[J].數(shù)學(xué)研究與評(píng)論,2015（3）:95-102.[3]韓婷,李曉.基于混沌時(shí)間序列預(yù)測(cè)的股票價(jià)格波動(dòng)研究[J].電子科技大