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世界油船拆船量波动与预测研究的开题报告

1.研究背景

2020年，全球疫情爆发，造成经济活动的停滞和需求的大幅下降，全球原油价格大幅下跌，从而对油船拆船市场产生重大影响。随着燃油消费的不断减少，油船运力过剩，世界范围内油船拆船量也呈现出波动的态势。针对这一背景，对世界油船拆船量的波动进行研究，以及对未来趋势进行预测，具有一定的理论和实际意义。

2.研究目的

本研究旨在通过分析历史数据，找出影响世界油船拆船量波动的主要因素，利用时间序列和机器学习方法进行预测，为航运企业、政府和投资者提供参考和决策依据。

3.研究方法

（1）数据收集和分析：通过查询相关数据库和文献资料，收集世界各地区油船拆船量数据，进行数据清洗和筛选，并对数据进行统计分析，找出可能影响油船拆船量波动的主要因素。

（2）时间序列方法：将历史数据建立时间序列模型，使用ARIMA模型对油船拆船量进行预测。

（3）机器学习方法：采用回归分析、人工神经网络和支持向量机等机器学习方法建立预测模型，进行多因素分析和不同模型效果比较。

4.研究内容

具体研究内容包括：

（1）历史数据分析：对世界各地区油船拆船量数据进行筛选和统计分析，找出可能影响油船拆船量波动的主要因素。

（2）时间序列预测：利用ARIMA模型对油船拆船量进行预测，并对不同模型结果进行比较和评价。

（3）机器学习预测：采用回归分析、人工神经网络和支持向量机等机器学习方法建立预测模型，进行多因素分析和不同模型效果比较。

（4）综合预测模型：基于时间序列模型和机器学习模型，建立综合预测模型，为航运企业、政府和投资者提供参考和决策依据。

5.研究意义

通过对世界油船拆船量波动和未来趋势预测的研究，可以为航运企业确定运营策略和规划投资方向提供参考；为政府制定相关政策提供依据；为投资者提供投资决策建议。同时，对油船拆船市场的研究也具有重要的理论意义。