基于ARIMA-GRACH模型的现货电价预测

通过建立ARIMA预测模型对现货电价进行预测,并对ARIMA模型存在的异方差问题通过GARCH模型进行修正。实证算例中,采用北欧四国电力市场数据,与ARIMA和灰色GM（1,1）模型进行比较,表明ARIMA—GARCH模型的预测精度更高,预测误差更小。     

基于模式匹配的煤炭价格短期预测

考虑煤炭价格的非线性特征,采用模式匹配的方法对煤炭价格进行了短期预测。并选取了秦皇岛港煤炭交易市场山西优混(Q5500)煤种价格进行实证研究。实证研究结果表明,模式匹配法能够较好地进行煤炭价格短期预测,可为煤炭生产、消费企业以及政府进行科学决策提供支撑。     

基于支持向量机的石油期货价格预测

建立了基于支持向量机技术的石油期货价格预测方法.该方法使用价格序列一阶差分及其滞后值建模,采用径向基(RBF)核函数和序贯最小优化(SMO)算法,通过综合验证方式确定包括嵌入维数在内的各参数.实证研究表明,支持向量机方法比RBF神经网络和ARIMA模型预测精度更高,具有很好的应用前景.     

煤炭价格预测系统模型的构建

一、煤炭价格预测支持系统领域的概念模型煤炭价格预测是根据煤炭价格运动变化的规律,对各种价格信息资料,运用相关方法和理论,进行科学系统地分析,对煤炭价格的未来动态和变化趋势做出预见性的定量或定性的     

基于滚动时间窗的ε-SVR煤炭价格预测模型研究

从研究煤炭价格序列自身变化规律的角度,提出基于滚动时间窗的ε-SVR预测模型,通过数据重构获得输入与输出样本,随着时间推移,不断更新滚动时间窗的数据内容,从而建立动态的ε-SVR模型预测最新时点的煤炭价格。将此模型应用于秦皇岛港5 500 kcal混煤价格的预测,分别进行了1期、3期、6期、9期及12期的价格预测,所有预测结果的平均误差值不超过3%,可见预测精度较高,预测效果良好。而且此模型数据获取简单、计算灵活方便,可应用于煤炭价格等非平稳时间序列的预测问题中,其结果可以为相关企业决策者提供科学有效的数据支持。     

基于ARIMA-RF组合模型的国内动力煤价格预测

选取秦皇岛港口动力煤价格作为研究对象,搜集10年间煤价数据并分析其影响因素,确定煤炭产量、港口库存、运输成本、火力发电量及社会用电量为主要影响因素;分别建立ARIMA(2,1,2)模型和RF(随机森林)模型并优化,通过加权平均法得到ARIMA和RF模型权重,建立ARIMA-RF组合模型。该模型较深度神经网络模型(DNN)、支持向量回归模型(SVR)、ARIMA模型、RF模型预测的煤价准确度更高,可准确预测动力煤价格走势,为调控能源消费强度、深化能源体制机制改革政策制定提供参考。     

智能代理技术在煤炭价格预测系统中的应用

一、煤炭价格预测系统的领域模型 煤炭价格预测是为了实现预测目标。根据煤炭价格运动变化的规律,对各种价格信息资料。在考虑各种有关经济信息和外界环境变化的基础上．运用相关方法和理论,进行科学系统地分析,对煤炭价格的未来动态和变化趋势做出预见性的定量或定性的描述而制定方案的一系列活动过程。     

基于混沌蚁群算法的SVM模型在水库枯水期径流预测中的应用

本文采用混沌蚁群算法对SVM模型的参数进行优化计算,并采用高斯核函数对模型进行混沌特性识别,简化模型在枯水期径流预测非线性求解过程。结合优化模型对水库枯水期径流进行预测。研究结果表明:基于混沌蚁群算法的SVM模型可较好的辨识复杂的水文序列,模型具有较高的泛化能力,相比于传统算法,水库枯水期径流预测精度得到明显改善,具有较高的适用性。研究成果对于水库枯水期径流预测提供方法参考。     

全球稀土消费预测模型研究

为了准确把握全球稀土消费变化,本文在分析单整自回归移动平均(ARIMA)模型与非线性灰色伯努利(NGBM)模型特点的基础上,采用粒子群优化算法(PSO)对非线性灰色伯努利模型的参数进行了优选,建立了ARIMA耦合PSO-NGBM的全球稀土消费的时间序列预测模型。该模型将全球稀土消费时间序列的数据结构分解为线性自相关主体和非线性残差两部分,首先用ARIMA模型预测序列的线性主体,然后用PSO-NGBM模型对其非线性残差进行估计,最终合成为整个序列的预测结果。预测结果表明,耦合模型的预测准确率显著高于单一的ARIMA模型的预测准确率,从而证实了耦合模型用于全球稀土消费预测的有效性。     

煤炭价格研究综述与展望

介绍了煤炭价格形成机制、煤炭价格影响因素和预测、煤炭价格对国民经济的影响以及煤炭价格指数研究等方面的研究工作。现有的研究文献表明,关于煤炭价格的研究,研究的方向和角度趋于多元化,研究的方法也趋于多样化,是能源经济的重要研究方向,未来的研究可以进一步向煤炭期货价格等方向延伸。     

中国煤炭产量预测

本文对我国煤炭产量预测的现有文献进行简要评述,分别采用分段线性回归模型和自回归模型对国有重点和国有地方煤矿原煤产量进行预测,具有很高的预测精度.对乡镇煤矿产量的波动特点进行详细分析,认为乡镇煤矿产量具有线性和周期性波动特征,在前人研究的基础上,尝试用温特线性和季节性指数平滑方法对乡镇煤矿产量进行预测.最后,简要地提出了保障我国煤炭供应安全的对策建议.     

基于煤炭价格预测的存货调节实践与探索

从煤炭供需、企业盈利、市场研判和市场风险角度对调节存货进行客观阐述,对我国煤炭价格的研究进行了分析,在此基础上以供给侧结构性改革为前提,运用指数平滑法构建煤炭价格模型,从而求得煤炭前一年度月份价格平滑值,确定a值,并得到二次指数平滑法预测月份价格模型,根据每月时间点T的推移,得出相应月份煤炭价格预测值。通过价格预测,调节库存存货,从而提升了企业利润,减少市场不确定性风险,降低了企业成本,为企业创造更多的经济效益。     

煤炭价格形成机制改革变迁与趋势及其影响分析

文章从煤炭价格及其对于国民经济的意义着手,分析了我国煤炭价格形成机制历程中比较有代表性的和具有重大意义的事件和政策,分析了产生的影响,最后结合低碳经济的要求对未来煤炭价格形成机制进行了分析和预测。     

基于EEMD-BP的输变电工程造价不确定因素预测

当前对于输变电工程不确定因素的研究集中于不确定因素识别,对其预测研究较少。不确定因素变化呈现出明显的非周期性及非平稳性,常规模型的预测精度较低。鉴于此,本文建立了EEMD-BP模型,将历史数据序列分解为随机分量和呈现明显波动周期的若干趋势分量。对各趋势分量采用BP算法预测,将各分量预测值叠加后得到趋势分量预测结果。对随机分量通过分析其相对于趋势分量的离散度得到其波动范围。综合考虑趋势分量预测值和波动区间得到最终的预测结果。选取PPI的历史数据进行算例分析,验证了方法的有效性,并对未来两个时点进行预测。采用同样方法对包括铜材价格、导线价格在内的其他不确定因素进行了预测。     

基于相空间重构的煤炭价格时间序列的混沌特征研究

煤炭作为我国的基础性能源， 煤炭价格分析在能源研究中一直至关重要。 本文采用相空间重构技术， 对国际环球动力煤 （NEWCGlobal Coal）、 我国的环渤海动力煤BSPI （5500k） 和CII 冶金煤（15500k）3 种煤炭价格的时间序列， 通过提取描述系统混沌吸引子等特征量参数， 分析煤炭价格时间序列中的行为混沌特征， 并计算得出各自的时间预测范围。 研究结果表明： （1） 国内外煤炭市场价格是一个复杂的非线性系统，G-P 算法计算得出的嵌入维数与关联维数表明其具有明显的分形特征； （2）3 种煤炭价格时间序列的嵌入维数为 5、6 和 9， 表明对国内外煤炭市场价格的短期预测可以基于相应维数的非线性模型来实现； （3） 国内外煤炭的市场价格行为具有混沌特征， 依据最大李雅普诺夫指数， 计算得出国际和国内煤炭价格的有效预测期分别为 5 和12 个月。 研究结论可为相关部门和企业进行煤炭价格预测及相关政策制定提供理论指导和决策借鉴。     

基于SVM数据挖掘的国民经济序列补缺及预测——以青海省国民经济为例

国民经济数据的健全性与实效性具有重要决策价值和统计意义。本文将两种新兴智能数据挖掘技术—支持向量机（SVM）与神经网络应用于国民经济数据补缺及预测领域,在探析原理及性能基础上检验其应用性能。根据青海省2003—2005年各月份国民经济数据构建指标体系和算例,采用两种方法均通过样本集直接训练方式挖掘各系统中蕴含的规律性联系,然后2004年9月份城镇居民人均可支配收入缺失数据进行补缺和对2005年12月份城镇居民人均消费支出、人均可支配收入进行预测。实验操作方便。且SVM补缺及预测结果唯一,精度更优。同时也说明SVM基于结构风险最小化更适合高维小样本集数据回归问题,泛化性能强。     

基于Markov-GNNM的煤炭需求量预测模型研究

煤炭资源在我国能源消费总量中仍然占据主导地位,准确预测煤炭的需求量对我国经济发展和产业结构升级有着重大意义,针对传统煤炭需求量预测单一预测方法的缺陷,建立了组合灰色神经网络模型,为进一步提高模型精度,选用马尔科夫模型缩小预测残差范围来修正组合模型,进而建立了Markov—GNNM组合模型,旨在为准确预测煤炭需求量提供模型依据。选取2000—2018年我国煤炭需求量数据进行实证分析,预测结果表明该模型预测精度高,适用于煤炭需求量预测。     

基于状态空间模型的煤炭价格与火力发电量关系实证研究

火力发电量与煤炭价格之间存在长期均衡关系,二者具有显著的联动变化特征。基于状态空间模型理论,建立火力发电和煤炭价格的状态空间模型,分析中国2004—2017年间二者的函数关系。结果表明,二者互为因果关系,煤炭价格波动引发了火力发电的不稳定性,但火力发电量也存在着对煤炭价格的抑制作用,可以相互基于对方变化情况进行预测。建议政府进一步推动煤电一体化改革,完善煤电价格形成机制,加强煤炭市场体系建设,推进以火力发电计划量为基准的煤炭价格预测预警体系的建立。     

2013年国际煤炭市场分析及2014年展望

从煤炭供给、煤炭需求、煤炭进出口、煤炭价格等多个方面,全面介绍和分析了国际煤炭市场运行情况;并对2014年国际煤炭市场进行了预测与展望。     

2014年8月国际煤炭市场分析

从煤炭供给、煤炭需求、煤炭进出口、煤炭价格等多个方面,全面介绍和分析了国际煤炭市场运行情况;并对2014年8月国际煤炭市场进行了预测与展望。