全文总字数：878字
1. 毕业设计（论文）主要内容：
收集几种重要干散货的海运运价指数，利用Johansen协整方程及VEC模型进行全样本静态分析，然后运用Copula模型考察不同地区海运价格指数的相依关系及其时变特征，并运用神经网络、支持向量机等机器学习方法对相应的海运指数进行预测，为海运交易提供决策支持。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1、查阅不少于15篇的相关资料，其中英文文献不少于3篇，完成开题报告。
2、完成不少于5000字的英文文献翻译工作。
3、收集相关的原始数据，并进行数据的预处理工作。
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3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
1-3周：查阅文献，完成开题报告4-6周：总体设计，完成论文综述7-10周：设计算法，功能模块设计11-13周：编码和测试14-15周：写论文，提交初稿，给老师检查，修改定稿，答辩。
4. 主要参考文献
[1]董良才,黄有方,胡颢. 基于模糊神经网络的航运运价指数预测[J]. 大连海事大学学报, 2010,36(04):31-34.
[2]曾庆成.神经网络在波罗的海运价指数预测中的应用研究[J].大连海事大学学报,2004(03):45-47.
[3]崔文喆,李宝毅,于德胜.基于GARCH模型和BP神经网络模型的股票价格预测实证分析[J].天津师范大学学报(自然科学版), 2019,39(05):30-34.
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