基于SVM和混沌时间序列的干散货运价指数预测研究的开题报告

基于SVM和混沌时间序列的干散货运价指数预测研究的开题报告一、研究背景及意义随着我国国际贸易的发展和经济的繁荣，干散货运价指数成为了国际贸易市场中的重要指标之一。干散货运价指数的预测对于船运公司、煤炭公司、矿山公司等相关企业决策具有重要的指导作用。然而，传统的运价指数预测方法在准确性和可靠性上存在一些问题，因此如何提高干散货运价指数的预测准确性成为了当前研究的热点问题。支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种基于统计学习理论的机器学习方法，具有优异的预测性能。而混沌时间序列分析方法能够对非线性的时间序列进行分析，特别是在处理金融、经济和交通等领域的时序数据上具有较好的效果。因此，本研究将采用SVM和混沌时间序列方法进行干散货运价指数预测研究。二、研究内容和思路本研究的主要内容是基于SVM和混沌时间序列方法对干散货运价指数进行预测。具体流程如下：1.数据收集与处理。采用网络爬虫技术收集干散货运价指数的历史数据，并进行数据清洗和预处理。2.运价指数分析。对收集到的历史数据进行分析，包括相关系数分析、均值、方差、标准差和波动率分析等。3.混沌时间序列分析。对运价指数数据进行混沌分析，包括时间序列重构、相空间重构、Lyapunov指数、分形维数等指标的计算和分析。并利用混沌分析的结果进行特征提取。4.SVM建模和预测。将混沌特征作为SVM模型的输入，通过训练SVM模型得到预测模型，并采用交叉验证方法评估模型预测性能。5.模型优化和预测分析。如有必要，针对模型的预测性能进行优化。对预测结果进行分析，并进行误差分析。三、预期成果本研究的预期成果包括：1.搜集到干散货运价指数的历史数据，并进行清洗和预处理；2.运价指数分析结果，并提取相关的混沌特征；3.基于SVM和混沌时间序列方法建立了运价指数预测模型，并得到预测结果；4.对预测结果进行分析和误差分析，并根据结果提出相应的建议。四、研究难点及解决办法本研究的主要难点在于：1.收集到的运价指数数据难以进行准确分析；2.混沌时间序列分析方法的应用对于初学者难度较大；针对以上问题，本研究提出以下解决办法：1.使用网络爬虫技术收集数据时，进行数据清洗和预处理；2.充分了解混沌时间序列分析的理论基础，学习相关工具和软件的使用。五、研究计划及进度安排本研究计划于2022年6月开始，预计在2023年6月前完成。具体进度安排如下：1.前期准备（2022年6月-2022年9月）：了解相关理论和方法，收集运价指数数据，熟悉运价指数分析方法，学习混沌时间序列分析方法。2.数据处理和特征提取（2022年9月-2022年12月）：对收集的数据进行清洗和预处理，并进行混沌时间序列分析，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，并对模型进行训练，得到预测结果。4.结果分析和优化（2023年4月-2023年6月）：对预测结果进行分析和错误分析，并针对模型的预测性能进行优化。六、参考文献[1]王世磊,张加贵.基于SVM和混沌时间序列的股票价格预测研究[J].机械研究与应用,2016（2）:161-163.[2]陈一鸣,王娜.基于混沌理论的农产品价格运行趋势预测研究[J].数学研究与评论,2015（3）:95-102.[3]韩婷,李晓.基于混沌时间序列预测的股票价格波动研究[J].电子科技大