秦皇岛煤炭价格预测研究——基于因素分析法和支持向量机模型

发布时间：2018-10-26 17:30

【摘要】：煤炭是我国重要的战略资源,其价格波动对国民经济影响重大。本文选取了煤炭产量、煤炭销量、进口量、国际原油价格和秦皇岛煤炭交易月度价格为样本数据,建立基于因素分析的支持向量机模型(FS-SVM)对秦皇岛的煤炭价格进行了预测分析,并与神经网络模型(BPNN)和无因素分析的支持向量机模型(SVM)的预测结果进行了对比。结果表明,以因素分析的结果作为输入的支持向量机模型可以有效地预测市场煤价,其预测结果可为大型煤炭消耗型企业购煤决策提供指导性意见。
[Abstract]:Coal is an important strategic resource in China, and its price fluctuation has a great impact on the national economy. This paper selects coal production, coal sales, import volume, international crude oil price and Qinhuangdao coal transaction monthly price as sample data. A support vector machine model (FS-SVM) based on factor analysis was established to predict the coal price in Qinhuangdao, and the results were compared with those of the neural network model (BPNN) and the support vector machine model (SVM). The results show that the support vector machine model with factor analysis as the input can effectively predict the market coal price, and the prediction results can provide guidance for large coal consuming enterprises to purchase coal.
【作者单位】： 华中科技大学经济学院;华中科技大学煤燃烧国家重点实验室;中核武汉核电运行技术股份有限公司;
【基金】：湖北省自然科学基金(NO.2012FFB02602)的资助
【分类号】：F426.21;F726;F224

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2296461