[發明專利]一種國際航運集裝箱運價預測方法

在審

• 申請號: 202011635237.9
• 申請日: 2020-12-31
• 公開（公告）號: CN112785041A
• 公開（公告）日: 2021-05-11
• 發明（設計）人: 郭彥儒;方結
• 申請（專利權）人: 上海匯航捷訊網絡科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/08;G06Q30/02;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
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本發明公開了一種國際航運集裝箱運價預測方法，包括以下步驟：獲取，預處理出口集裝箱歷史運價數據；對歷史數據進行技術面處理，分析歷史價格時間序列，環期，同期價格數據特點，挖掘觀測日期與出發日期遠近，目的港，出口淡旺季等因素對票價影響情況；根據歷史數據與上述影響因子對未來時間段的價格進行預測。本發明所述的一種國際航運集裝箱運價預測方法，在根據歷史價格進行預測的基礎上，客觀考慮了價格波動存在的周期性，市場熱度，當前日期距離出發日期遠近等多種因素，提高了預測精度，能夠有效降低企業出口貨運成本、降低行業違約率、提高國際海運運輸組織的執行效率。

技術領域

本發明涉及航運價格預測技術領域，特別涉及一種國際航運集裝箱運價預測方法。

背景技術

自2008年金融危機以來,中國對世界經濟增長的貢獻率一直保持在30％左右,早在2010年中國就成為世界第二大經濟體,2013年成為世界第一大貨物貿易國,2017年我國進出口貿易總額為27.79萬億元。國際航運服務于國際貿易,而國際貿易中90％的物流由國際海運來完成。20世紀70年代開始流行的集裝箱技術讓洲際運輸成本進一步大幅度降低,為全球貿易提供了更加便利的條件,近年來國際集裝箱航運市場運價波動劇烈,不可預見性增強,而國際集裝箱海運業是一個需要巨大投入的資本密集型行業,運價的劇烈波動給航運企業,貿易商以及行業整體帶來了巨大的風險,運價波動趨勢研究和運價預測一直是國際集裝箱航運業關注的熱點,國際集裝箱海運運價預測的研究在提高行業成本管理水平、降低行業違約率、提高國際海運運輸組織的執行效率以及政府決策量化參考等方面有著積極的作用。

由于船公司定價策略大多依賴于供需關系以及競爭博弈情況來制定價格。船運公司商業機密不公開，缺少相關公司定價策略，剩余倉位信息，無法獲取決定票價的直接影響因素使得價格預測成為了一個很具挑戰性的問題。目前價格預測的研究主要分為兩個方向，一個方向是針對價格漲跌趨勢的二元分類預測，另一個放心則是針對具體航次價格數值的回歸預測，后者能為出口企業提供更好更直觀的決策支持。

現有技術中，針對價格數值的回歸預測主要有兩類方法，一類是基于價格序列自身歷史值得時間序列方法，第二類是針對價格影響因素建立模型的回歸方法。但價格波動屬于非平穩模式，不僅因為季節等時間因素對價格的影響，也因為船運公司的定價策略本身也在不停地調整。這會使得通過擬合歷史數據的預測模型會在新數據上失效，需要不斷地重新訓練模型，并需要考慮歷史價格數據的時效性，故此，我們提出了一種國際航運集裝箱運價預測方法。

發明內容

本發明的主要目的在于提供一種國際航運集裝箱運價預測方法，可以有效解決背景技術中的問題。

為實現上述目的，本發明采取的技術方案為：

一種國際航運集裝箱運價預測方法，包括以下步驟：

S1、獲取歷史集裝箱價格數據，并在時間維度，航線維度和價格維度多個維度對價格歷史數據進行分類，得到同一數據在不同維度下的分類結果；

S2、對分類后的歷史價格進行技術面預處理，包括以下步驟：

步驟一、數據去噪：對含有隨機噪聲的原始價格數據進行小波去噪，去掉數據中的隨機波動；

步驟二、價格時間序列平穩化：通過一階差分可以將非平穩隨機游走其轉化為平穩的白噪聲；數據補齊：

步驟三、對歷史數據的缺失進行補齊，將缺失數據分類成非系統性缺失和系統性缺失；對非系統性缺失數據，采用前后數據的均值補齊；對系統化缺失分類成結構性缺失和非結構性缺失；對結構性缺失采用三階滑動平均法進行填補，對非結構性缺失，采用隨機森林預測的方法進行補齊；

步驟四、歸一化處理：從時間維度，航程維度，航線維度，價格維度分別對價格數據進行歸一化處理；

步驟五、有監督學習數據集生成：分析所述多維度價格的數據規律與關系，對集裝箱價格預測問題進行描述和定義得到時間序列-特征-價格數據。