美國貨櫃航運股的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

看懂新聞2：剖析關鍵數字，聰明掌握進出場時機

為了解決美國貨櫃航運股的問題，作者孫伊廷 這樣論述：

　　辨識投資風向、掌握進場時機，　　絕對要懂得分析新聞中的關鍵數字！　　本書告訴你如何判斷企業財報x產業發展x當前趨勢中的重要數字，　　讓你把原本看得一頭霧水的配股率、毛利率、淨值比……，　　輕鬆變成穩操勝券的工具！ 　　在財經新聞不斷播送的複雜數字背後，　　究竟有哪些真正攸關你的投資決策？　　究竟有哪些暗藏你一定要知道的陷阱？ 　　本書指出64個投資人一定要懂的關鍵數字，　　讓你正確剖析投資標的，抓對進出場時機！ 透視12個企業財報中的數字：　　毛利率、本益比、股價淨值比…… 看懂40個產業發展中的數字：　　市占率、稼動率、存貨營收比…… 找出12個當前關鍵趨勢的數字：　　通訊協定、半導

體微米製程、產品訂價模式…… 作者簡介 孫伊廷　股票投資專家 　　證券分析師CSIA，擁有多年專業投資經歷，曾受邀東森、年代、八大、三立等財經節目擔任受訪來賓，解析投資方向與產業前景；並曾任《商業周刊》股票特刊、《今周刊》特刊、《萬寶週刊》等知名財經雜誌資深撰述，以及經濟部創業專刊作者，研究台股趨勢多年，現任萬寶週刊副總編輯，近期熱衷於在生活中發掘投資趨勢。

美國貨櫃航運股進入發燒排行的影片

基於CNN-BiLSTM-Attention網路模型預測貨櫃吞吐量

為了解決美國貨櫃航運股的問題，作者李子昂 這樣論述：

國際海洋貨物運輸，又稱為海洋運輸，是國際物流中最主要的運輸方式，而貨櫃運輸則是海洋運輸中最為廣泛的運輸方式，隨著貨櫃吞吐量成長，港口將面臨防波堤、航道及港區道路等基礎設施規劃、港埠碼頭擴增等問題，為將資源精準的投資在有用的港口上，港口貨櫃吞吐量預測是必要的。本研究提出了CNN -BiLSTM-Attention網路模型，透過結合卷積神經網路（Convolutional neural network，CNN）、雙向長短期記憶（Bidirectional long short-term memory，BiLSTM）和注意力機制（Attention mechanism），進行國際港口貨櫃吞吐量預測

分析。資料來自中國（上海港、寧波舟山港、天津港、青島港、香港港、深圳港、廣州港）、臺灣（基隆港、臺中港、高雄港）、韓國（釜山港）、新加坡（新加坡港）等亞洲十二國際港口，2004年1月至2021年12月之貨櫃吞吐量。與ETS（Exponential smoothing）、ARIMA（Autoregressive integrated moving average）、SVR（Support vector regression） DNN（Deep neural network）和RNN（Recurrent neural network）等五種模型比較， CNN-BiLSTM-Attention之預測

結果顯示平均絕對百分比誤差（Mean Absolute Percentage Error，MAPE）、均方根誤差（Root Mean Square Error，RMSE）和皮爾森積動差相關係數（Pearson product-moment correlation coefficient，PPMCC）皆為最優值，為一高準確度之預測模型，對未來海洋運輸預測成長趨勢、監測未來貨運量走向、港埠當局進行規劃、貨櫃運量預測及港埠裝卸能量時之評估依據，並作為政策訂定之考量因素。