CAJ | 학술논문

为分析预测干散货航运市场运价波动的警情,采用BP神经网络的学习算法,建立干散货航运市场运价预警模型。选择干散货船队运力供给、干散货船队运力需求、OECD工业生产指数、原油价格和FFA合约价等5项指标作为警兆指标,运用因子分析法并结合航运专家知识经验,确定干散货航运市场运价的实际警情。通过编制MATLAB软件程序,对实例样本进行训练和检测,表明此方法对干散货航运市场运价预警有很好的适用性。
위분석예측간산화항운시장운개파동적경정,채용BP신경망락적학습산법,건립간산화항운시장운개예경모형。선택간산화선대운력공급、간산화선대운력수구、OECD공업생산지수、원유개격화FFA합약개등5항지표작위경조지표,운용인자분석법병결합항운전가지식경험,학정간산화항운시장운개적실제경정。통과편제MATLAB연건정서,대실례양본진행훈련화검측,표명차방법대간산화항운시장운개예경유흔호적괄용성。