首页|基于VMD的中国出口集装箱运价指数分析与组合预测

基于VMD的中国出口集装箱运价指数分析与组合预测

扫码查看
原文链接
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据
  • 维普
基于分解-重构-分项预测-集成思想,通过优选分解方法、优化重构方法、优选预测方法及合理选择集成方法等途径,构建了基于变分模态分解(VMD)的组合预测模型,对中国出口集装箱运价指数(CCFI)进行了预测,分析了CCFI波动特性及经济内涵.首先,选用VMD将运价指数序列分解为多个模态分量;其次,采用C值优化的FCM算法将模态分量重构为高、中、低频和趋势项,通过波动特性分析挖掘了重构项蕴含的短期市场不均衡因素、季节因素、重大事件及市场供需等经济内涵;再次,构建了基于数据特征分析的预测模型优选方法,进行了重构项预测;最后,将重构项预测值相加集成,分析了预测效果.实证结果表明,构建的组合模型预测效果优于BPNN、SVM,ARIMA等单一模型、EMD组合模型及未优化的VMD组合模型,较好地体现了CCFI外在波动特征与内在经济意义.
Analysis and combined forecasting of China containerized freight index based on VMD

汤霞、匡海波、郭媛媛、刁姝杰、张鹏飞

展开 >

大连海事大学综合交通运输协同创新中心,大连116026

大连海事大学交通运输工程学院,大连116026

珠海城市职业技术学院经济管理学院,珠海519000

集装箱运价 预测 变分模态分解 数据特征分析 模糊聚类 支持向量机 神经网络

国家自然科学基金重点项目国家自然科学基金教育部长江学者和创新团队发展计划广东省教育厅科研课题

7183100271672016IRT_17R132017GkQNCX070

2021

10.12011/SETP2019-0226

系统工程理论与实践
中国系统工程学会

系统工程理论与实践

CSTPCDCSSCICSCD北大核心
影响因子：1.575
ISSN：1000-6788
年,卷(期)：2021.41(1)
  • 8
  • 14