基于数据降维的煤炭价格预测建模与分析

作者：丛佳慧; 刘治平; 须钢

来源：煤炭经济研究, 2023, 43(02): 18-24.

DOI：10.13202/j.cnki.cer.2023.02.008

• 煤炭价格
• 预测
• 主成分分析
• 数据降维
• 人工神经网络
• 遗传算法

煤炭在未来很长一段时间内仍是我国的主力能源,煤炭价格的波动会对能源行业特别是燃煤发电行业产生重大影响,针对煤炭价格预测难的问题,从某集团公司生产平台数据库、中国煤炭市场网(CCTD)数据库以及国家统计局网站获取煤炭价格及煤价影响因素数据,首先对煤炭价格的众多影响因素进行主成分分析,进行数据降维处理,构建基于遗传算法优化后的人工神经网络预测模型,将降维后的数据作为输入,获得预测结果,并和使用原始数据作为输入进行预测得到的结果对比,结果表明:经过主成分分析及数据降维处理后,预测精度大幅度提高,平均预测精度超过90%,且模型对于煤炭价格的变动有较高的敏感性,预测值与真实值的吻合程度较高。