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国际航运需求预测模型选型指南

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · 国际航运需求预测的重要性与挑战
课程导入学习目标
02
国际航运市场基础
航运需求的定义 · 构成要素（货物类型 · 航线
国际航运市场基础航运需求的定义
03
预测模型基础
预测的基本概念 · 时间序列与因果模型的区别 · 模型选型的核心原则
预测模型基础预测的基本概念
04
数据准备与预处理
数据来源（港口吞吐量 · 贸易数据 · 运价指数）
数据准备预处理
05
探索性数据分析（EDA）
趋势分析 · 季节性分解 · 相关性分析
EDA探索性数据分析
06
经典时间序列模型（一）
移动平均 · 指数平滑（Holt-Winters）… · 适用场景与实现
经典时间序列模型移动平均
07
经典时间序列模型（二）
ARIMA/SARIMA模型的数学原… · 参数确定（ACF/PACF） · 建模步骤与案例
经典时间序列模型ARIMA/SARIMA
08
因果模型与回归分析
多元线性回归 · 逻辑回归在航运需求预测中的应用 · 变量选择与多重共线性处理
因果模型回归分析
09
机器学习模型（一）
决策树 · 随机森林 · 梯度提升（XGBoost/Light…
机器学习模型决策树
10
机器学习模型（二）
支持向量机（SVM） · K近邻（KNN） · 神经网络（MLP）的对比与选择
机器学习模型SVM
11
深度学习模型
LSTM · GRU · Transformer在时间序列预测…
深度学习模型LSTM
12
组合模型与集成学习
Bagging · Boosting · Stacking策略如何提升预测精度
组合模型集成学习
13
模型评估与验证
评估指标（MAE · RMSE · MAPE
模型评估验证
14
模型选型方法论
根据数据特征（长度 · 频率 · 噪声）
模型选型方法论根据数据特征
15
案例实战（一）
全球集装箱运量预测——从数据获取到模…
案例实战全球集装箱运量预…
16
案例实战（二）
干散货（铁矿石/煤炭）海运需求预测—…
案例实战干散货
17
案例实战（三）
油轮（原油/成品油）运输需求预测——…
案例实战油轮
18
案例实战（四）
区域航线（如亚洲-欧洲）需求预测——…
案例实战区域航线
19
模型可解释性与业务落地
SHAP值 · 特征重要性 · 模型部署（API/仪表盘）
模型可解释性业务落地
20
常见问题与陷阱
数据泄露 · 非平稳性处理 · 预测区间缺失
常见问题陷阱
21
模型维护与迭代
模型监控 · 再训练策略 · 漂移检测
模型维护迭代
22
行业工具与平台
Excel · Python（statsmodels… · R
行业工具平台
23
前沿趋势
人工智能 · 大数据 · 实时数据（AIS
前沿趋势人工智能
24
综合实战项目（一）
从零构建一个国际航运需求预测系统——… · 数据工程 · 模型选型
综合实战项目从零构建一个国际…
25
综合实战项目（二）
多模型对比与选型报告撰写——如何向管…
综合实战项目多模型对比
26
课程总结与知识图谱
核心知识点回顾 · 模型选型速查表 · 常见错误清单
课程总结知识图谱
27
考试与认证
模拟测试题 · 案例分析题 · 模型选型决策题
考试认证
28
扩展学习资源
推荐书籍 · · 在线课程
扩展学习资源推荐书籍
29
答疑与讨论
常见学员问题解答 · 模型选型中的主观因素 · 团队协作与知识分享
答疑讨论
30
结课项目
独立完成一个航运需求预测模型选型方案 · 包括数据探索 · 模型对比
结课项目独立完成一个航运…