【摘要】：煤炭是我國重要的戰(zhàn)略資源,其價格波動對國民經(jīng)濟影響重大。本文選取了煤炭產(chǎn)量、煤炭銷量、進口量、國際原油價格和秦皇島煤炭交易月度價格為樣本數(shù)據(jù),建立基于因素分析的支持向量機模型(FS-SVM)對秦皇島的煤炭價格進行了預測分析,并與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(BPNN)和無因素分析的支持向量機模型(SVM)的預測結(jié)果進行了對比。結(jié)果表明,以因素分析的結(jié)果作為輸入的支持向量機模型可以有效地預測市場煤價,其預測結(jié)果可為大型煤炭消耗型企業(yè)購煤決策提供指導性意見。
[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.
【作者單位】： 華中科技大學經(jīng)濟學院;華中科技大學煤燃燒國家重點實驗室;中核武漢核電運行技術(shù)股份有限公司;
【基金】：湖北省自然科學基金(NO.2012FFB02602)的資助
【分類號】：F426.21;F726;F224

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2296461