1. 毕业设计（论文）主要内容：
神经网络预报航运运价指数，采用向量机方法，然后预测的各类指标的特点，最后得出向量机精度高，适合小样本的结论。
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2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
向量机的嵌入维数和时延，参考经验公式，采样试凑法，选出性能最好的嵌入维数和时延。向量机的参数同样参考经验公式，采用试凑法确定向量机的参数，在试凑法确定。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
3月25号至4月10号前，完成向量机编程及预报。5月15号前，完成预报结果的各类指标的分析，5月25号前，完成各类文字及图表的整理及成文。
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4. 主要参考文献
1：基于支持向量回归机的长期径流预报及不确定性分析 《南水北调与水利科技》第16卷第1期
2：相关向量回归模型在径流预报不确定性中的研究 《舰船科学技术》第39卷第1A期
3：运用神经网络模型预测铁矿石即期海运运价 《水运管理》 第43卷 第4期 2012年4月
4：神经网络在波罗的海运价指数预测中的应用研究 《大连海事大学学报》第30卷第3期
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