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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국마린엔지니어링학회 Journal of Advanced Marine Engineering and Technology (JAMET) 한국마린엔지니어링학회지 제42권 제10호
- 발행연도
- 2018.12
- 수록면
- 851 - 858 (8page)
- DOI
- 10.5916/jkosme.2018.42.10.851
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Shipping companies consistently want to minimize losses and maximize profits by accurately predicting the direction and magnitude of fluctuations in maritime situations. However, the determinants of maritime markets are diverse and volatile, and the decision mechanism is complex. Accurately predicting the direction and magnitude of fluctuations remains a difficult challenge. This study was conducted to evaluate the accuracy of multi-step-ahead forecasting of VLCC tanker markets by using an artificial neural network (ANN) training algorithm with the Levenberg-Marquardt and Bayesian regularization algorithms. The advanced time for forecasting was divided into one, three, six, nine, 12, and 15 months. The ANN predictions were conducted on the earnings for VLCC markets, and the datasets of the variables used in the forecast were 204 monthly time-series data from January 2000 to December 2016.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Training algorithm of ANN
3. Methodology
4. Implementation
5. Results
6. Conclusion
References
참고문헌 (15)
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[인터넷자원] - / / Clarksons Research Services
[학술지(정기간행물)] - D. Hawdon / 1978 / Tanker freight rates in the short and long run / Applied Economics 10 (3) : 203 ~ 217
[학술지(정기간행물)] - A. H. Alizadeh / 2006 / Trading strategies in the market for tankers / Maritime Policy and Management 33 (2) : 119 ~ 140
[단행본] - K. L. Du / 2014 / Neural Networks and Statistical Learning / Springer
[인터넷자원] - / / Clarksons Research Services
[학술지(정기간행물)] - D. Hawdon / 1978 / Tanker freight rates in the short and long run / Applied Economics 10 (3) : 203 ~ 217
[학술지(정기간행물)] - A. H. Alizadeh / 2006 / Trading strategies in the market for tankers / Maritime Policy and Management 33 (2) : 119 ~ 140
[단행본] - K. L. Du / 2014 / Neural Networks and Statistical Learning / Springer
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