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

被引：13

作者：

许晴 ^{[1
]}

谭鹏 ^{[2
]}

张成 ^{[2
]}

陈姝 ^{[3
]}

朱堃 ^{[3
]}

机构：

[1] 华中科技大学经济学院

[2] 华中科技大学煤燃烧国家重点实验室

[3] 中核武汉核电运行技术股份有限公司

来源：

价格理论与实践 | 2014年 / 02期

关键词：

煤炭价格; 因素分析; 支持向量机; 煤价预测;

D O I：

10.19851/j.cnki.cn11-1010/f.2014.02.027

中图分类号：

F426.21 []; F726 [物价]; F224 [经济数学方法];

学科分类号：

020205 ; 0202 ; 1202 ; 120202 ; 0701 ; 070104 ;

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。

引用

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共 5 条

[1] 发电公司燃煤价格预测模型 [J].