基于神经网络技术的干散货运价指数预测

• 作者: 刘建林 徐国平
• 来源期刊: 大连海事大学学报
• 学科: 数学
• 关键词: 神经网络 ARCH模型 多元回归 波罗的海干散货运价指数 预测
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 页码范围: 67-70
• 页数: 4页
• 分类号: F505|O233
• 字数: 2537字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-7736.2006.02.019

摘要

在考虑了干散货运输需求、干散货船舶供给以及干散货船舶闲置等对运价指数影响的基础上,采用神经网络技术对月度干散货指数进行了研究,并且与基于ARCH模型和多元线性回归模型的预测进行了对比研究,结果表明从提高预测精度的角度来说神经网络技术是最优的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘建林	江西师范大学数学与信息科学学院	6	95	4.0	6.0
5	徐国平	上海海事大学交通运输学院	21	106	6.0	10.0