En förbättrad SVM-modell presenteras för att förutsäga torr bulkfraktindex (BDI) i detta dokument, som är ett kraftfullt verktyg för operatörer och investerare för att hantera marknadstrenden och undvika prisriskerande sjöfartsindustri. BDI påverkas av många faktorer, särskilt de slumpmässiga incidenterna på torr bulkmarknaden, vilket leder till svårigheter att förutsäga BDI. För att eliminera effekterna av slumpmässiga incidenter på torr bulkmarknaden antas därför wavelettransform för att denoise BDI-dataserien. Därför är den kombinerade modellen av wavelet transform och stöd vektor maskin utvecklas för att förutsäga BDI i detta papper. Slutligen presenteras BDI-uppgifterna 2005–2012 för att testa den föreslagna modellen. De 84 föregående månatliga BDI-uppgifterna i rad är indata från modellen och de senaste 12 månatliga BDI-uppgifterna är utdata från modellen. Modellens parametrar optimeras av genetisk algoritm och den slutliga modellen anpassas genom SVM-utbildning. I detta dokument jämförs prognosresultatet för den föreslagna metoden och tre andra prognosmetoder. Resultatet visar att den föreslagna metoden är mer exakt och kan användas för att förutse BDI:s kortsiktiga utveckling.
Han och Al. REF presenterade den förbättrade stöd vektor maskin modell som kombineras modell av våget omvandla och stödja vektor maskin för att förutsäga torr bulk fraktindex.
Forecasting Dry Bulk Freight Index with Improved SVM
{'venue': None, 'journal': 'Mathematical Problems in Engineering', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}