秦皇岛动力煤价格数学建模及预测分析.pdf

秦皇岛动力煤作为我国能源结构中重要的组成部分，在国际和国内市场上扮演着举足轻重的角色。近期，有份来自2020年五一数学建模研究生组二等奖的作品——《秦皇岛动力煤价格数学建模及预测分析》（以下简称“分析”），对动力煤价格的波动规律进行了深入研究。该分析选用了多元线性回归模型和灰色关联度算法，对原煤产量、煤炭销量、国际煤炭价格、国家政策和天气这五个关键因素进行综合分析，旨在提高秦皇岛动力煤价格预测的准确度。 分析首先指出，原煤产量、煤炭销量、国际煤炭价格、国家政策和天气是影响动力煤价格的五个主要因素。由于煤炭价格与这些因素之间存在着复杂的关系，传统的单一因素分析方法往往难以全面反映价格变化的实际情况。因此，该研究构建了多元线性回归模型，并运用灰色关联度算法对这些因素进行影响力的排序。在模型构建过程中，国家政策和天气因素经过量化处理，以适应数学建模的需求。 为了更精确地预测短期内的价格变化，研究人员采用了代数多项式模型，并通过递推最小二乘法优化了模型的权值系数，从而预测未来一个月的价格走势。同时，为了解决中长期预测的问题，分析构建了BP神经网络模型，预测期限可长达35周甚至36个月。这种模型通过预测影响因素的趋势曲线来预估煤炭价格的未来走势，验证结果显示，该方法在拟合误差和预测精度上表现出色。 在应对突发事件或影响因素发生较大变化时，研究团队对每个事件建立函数模型，并将BP神经网络模型调整为动态模型，以预测价格波动。通过这种方法，研究人员发现动力煤价格与煤炭产量、销量和国家政策的关联度更高，这对制定政策和市场策略有着重要的参考价值。 在政策建议方面，分析结合模型三，提出了应重点关注煤炭产量、销量和政策调整，以确保煤炭市场的稳定发展。此外，模型假设在短期内能源消耗模式不变、煤炭运费稳定、无通货膨胀等因素，为分析和预测提供了必要的简化假设，便于进行后续计算和分析。 为了便于后续的计算和分析，符号说明部分详细列出了模型中使用的变量，包括不同年份和指标的表示、灰色关联度以及价格模型的相关系数等。这些都为理解和掌握分析的核心内容提供了极大的帮助。 秦皇岛动力煤价格数学建模及预测分析在理论和实践上都具有重要的意义。它不仅深入探讨了影响动力煤价格的因素，还构建了多元线性回归模型、代数多项式模型和BP神经网络模型，实现了动力煤价格的短期和中长期预测。同时，该研究还考虑了突发事件对煤炭价格的影响，构建了动态模型以适应市场变化。通过这些模型和分析，研究为理解煤炭市场的价格动态和制定相关政策提供了科学依据，对指导实际的煤炭市场管理和政策制定具有显著的参考价值。