基于小波支持向量机的多式联运风险分析的中期报告.docx

基于小波支持向量机的多式联运风险分析的中期报告
1.研究背景与意义
随着经济全球化的深入发展，物流行业发展迅速，并且交通多样化、综合物流的愿景逐渐实现，多式联运也得到越来越广泛的应用。然而，多式联运中涉及的各环节的风险问题也越来越受到关注。因此，对多式联运风险进行合理的分析和预测，对于确保多式联运的正常运营、降低各环节的风险，具有极其重要的意义。
2.目前研究现状
目前，多式联运风险的研究主要集中在风险识别与分析。识别复杂的多式联运供应链风险、建立风险预警模式和危机管理方案，并实现风险的传导和效应是近年来多式联运风险研究的焦点。其中，常见的分析方法有层次分析法、模糊综合评价法等。然而，这些方法在处理数据非线性、多维变量等复杂的多式联运风险分析过程中存在一定的局限性。
3.研究内容
本研究将结合小波支持向量机方法，分析和预测多式联运的风险。具体研究内容包含以下几个方面：
·建立多式联运领域的风险预警指标体系，通过数据分析和专家评估，确定合理的多式联运风险指标。
·运用小波分析方法，对多式联运领域的风险问题进行信号分析。将多式联运风险问题的时间序列数据进行小波变换，提取出时间序列的局部特征。
·运用支持向量机方法，建立多式联运领域的风险预测模型。将小波分析方法分析得到的时间序列局部特征作为输入数据，训练支持向量机模型，实现多式联运风险的预测。
4.研究进展
目前，本研究已完成多式联运领域的风险预警指标体系的构建，确定了包括货物损失、交通拥堵、车辆损坏等多个方面的风险指标，并对其进行了数据分析和专家评估。同时，也已经对多式联运领域的风险预测模型进行了初步探索，初步建立了小波支持向量机的预测模型，并进行了模型测试和优化。
5.研究展望
未来，本研究将进一步深入探索多式联运领域风险分析的方法和技术，探究更加合理的模型优化方法、特征选择方法等。同时，也将在实际多式联运领域中进行模型验证，并结合风险管理实践，对多式联运风险进行更加深入、全面的分析。