本文關鍵詞：基于storm的支持向量機在物流航運指數預測中的原型系統(tǒng)的研究與實現

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【摘要】：近年來,信息技術呈現出飛速化得發(fā)展,現代物流產業(yè)也進入了信息化時代。國際航運指數BDI(Baltic Dry Index)包含了航運業(yè)的干散貨交易量的轉變并且結合了未來的經濟活動,是航運業(yè)指示全球需求聯(lián)系的領先指標。然而影響B(tài)DI變化的因素非常復雜,傳統(tǒng)預測方法以精確數學模型為基礎但是其效果卻并不理想。由于運價指數存在內在規(guī)律并且受到外在的影響非常多,因此在對這些因素進行深入研究的基礎上,以機器學習為基礎開發(fā)出新的預測模型來對運價指數進行預測是我們把握物流市場、規(guī)避風險的有效手段。所以本文在對BDI預測模型研究的現狀進行了研究,分析了因影響B(tài)DI變化的因素,主要從支持向量機SVM(support vector machine)方法的研究和其在BDI預測中的應用相結合的角度出發(fā),對支持向量機的在線學習、并行化方法以及在BDI預測中的應用進行了系統(tǒng)的研究和實現。首先,本文提出了一種改進的在線支持向量機回歸學習算法IOSVR(An improved on-line support vector machine regression learning algorithm)。傳統(tǒng)的數據挖掘正在面臨知識不斷增長問題引發(fā)的挑戰(zhàn),而IOSVR以支持向量機為基礎,減少重復迭代的同時運用了動態(tài)自適應調整方法,優(yōu)化迭代訓練過程,能夠在動態(tài)學習的過程中自適應調整訓練參數,取得了更好的泛化能力和預測精度。并且通過仿真表明,IOSVR不僅保證了訓練精度,在學習時間上和分類錯誤率上都明顯減少,因此,IOSVR更加適合實際過程的建模。其次,本文在研究航運指數BDI特征的基礎上,提出基于支持向量機的BDI在線預測方法。結合中國市場的特點對國際航運的供需市場進行深入分析,探討了影響B(tài)DI變動的特征影響因素,選取BDI的主要特征變量和潛在特征變量。在此基礎上,提出了基于支持向量機的的BDI的在線預測模型,將IOSVR應用在BDI建模上,該模型對運價指數的變動性進行了充分的考慮。通過實驗表明該模型能更好得預測BDI,能夠更好刻畫BDI的變化趨勢,更適用于對BDI進行行預測。最后,本文結合storm的并行機制,在storm平臺上研究和實現了IOSVR的并行化。在數據不斷增加的情況下,為了解決單機支持向量機算法存在的數據處理能力不足及運行效率低的問題,結合storm并行機制的基礎上在storm平臺上實現了IOSVR的并行化,有效整合了各節(jié)點的并行化計算優(yōu)勢,不僅解決了訓練時間過長和內存占用大的問題,而且提供了可靠的數據處理和存儲能力,在此基礎上完成了BDI預測系統(tǒng)的原型實現,為物流管理人員提供了一個有力的預測工具。
【關鍵詞】：支持向量機 在線學習 物流航運指數 預測 Storm
【學位授予單位】：南京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP181;F252;F551
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 專用術語注釋表9-10
• 第一章 緒論10-14
• 1.1 研究背景與意義10-11
• 1.2 國內外研究及應用現狀11-12
• 1.3 論文的主要研究內容12
• 1.4 論文的結構安排12-14
• 第二章 相關理論及技術14-23
• 2.1 Storm平臺介紹14-17
• 2.1.1 Storm的核心技術和基本組成15-16
• 2.1.2 Storm的關鍵特征16
• 2.1.3 集群介紹16-17
• 2.2 數據挖掘概述17-20
• 2.2.1 數據挖掘技術18-19
• 2.2.2 數據挖掘過程19-20
• 2.3 國際航運指數概述20-22
• 2.4 本章小結22-23
• 第三章 支持向量機在線學習優(yōu)化算法研究23-41
• 3.1 支持向量機理論簡述23-27
• 3.1.1 支持向量機23-25
• 3.1.2 支持向量機回歸25-27
• 3.2 改進的在線支持向量機回歸算法27-38
• 3.2.1 IOSVR的KKT條件28-31
• 3.2.2 IOSVR的算法思想31-33
• 3.2.3 IOSVR的參數選擇33-38
• 3.3 算法仿真及分析38-40
• 3.4 本章小結40-41
• 第四章 基于在線支持向量機的航運指數預測41-52
• 4.1 BDI的特征變量41-45
• 4.1.1 主要特征變量42-44
• 4.1.2 潛在特征變量44-45
• 4.2 BDI預測的建模過程45-50
• 4.2.1 數據收集45-46
• 4.2.2 數據預處理46
• 4.2.3 特征選擇46-49
• 4.2.4 選取比較模型49-50
• 4.3 仿真及結果分析50-51
• 4.4 本章小結51-52
• 第五章 基于Storm的支持向量機的設計和實現52-64
• 5.1 基于Storm的支持向量機算法的并行化53-57
• 5.1.1 Storm的并行機制53-54
• 5.1.2 基于Storm的IOSVR的設計54-55
• 5.1.3 基于Storm的IOSVR的實現55-57
• 5.2 測試環(huán)境的搭建57-59
• 5.2.1 硬件環(huán)境58
• 5.2.2 軟件環(huán)境58
• 5.2.3 集群配置58-59
• 5.3 測試結果與分析59-61
• 5.4 預測系統(tǒng)的原型設計及應用61-63
• 5.5 本章小結63-64
• 第六章 總結與展望64-66
• 6.1 論文工作總結64
• 6.2 未來工作展望64-66
• 參考文獻66-70
• 附錄1 攻讀碩士學位期間撰寫的論文70-71
• 致謝71

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