基于AHP-SARIMA的煤炭价格预测研究

基于 AHP-SARIMA 的煤炭价格预测研究 本研究基于层次分析法（AHP）和季节时间序列模型（SARIMA）对煤炭价格进行预测，旨在分析影响煤炭价格的主要因素，并建立一套完备的预测模型。研究结果显示，生产成本、疫情、运输成本、替代资源影响、国民经济、进出口情况等因素对煤炭价格具有较大的影响。通过构建季节时间序列模型，结合历史价格数据和影响因素，实现对煤炭价格的预测。 一、层次分析法 本研究使用层次分析法对影响煤炭价格的主要因素进行分析，通过构造判断矩阵、一致性检验，获得影响煤炭价格的主要因素的权重。结果表明，生产成本、疫情、运输成本等因素对煤炭价格具有较大的影响。 二、季节时间序列模型 本研究使用季节时间序列模型（SARIMA）对煤炭价格进行预测，结合历史价格数据和影响因素。模型的建立包括四个步骤：加载试验数据与参数设置、差分化处理、模型阶层判断和残差检验。结果表明，SARIMA 模型可以对煤炭价格进行较好的预测。 三、干预分析 本研究使用干预分析对煤炭价格预测模型进行评价，结果表明，模型可以对煤炭价格进行较好的预测，且具有较高的精度。通过对模型的检验和评价，结果表明，模型可以对煤炭价格的趋势性和周期性影响进行较好的预测。 本研究基于层次分析法和季节时间序列模型对煤炭价格进行预测，结果表明，模型可以对煤炭价格进行较好的预测，且具有较高的精度。本研究对煤炭价格的预测可以为煤炭行业的发展和政策制定提供参考。 在本研究中，我们使用了 Python 编程语言来实现模型的建立和计算，使用了 MATLAB 软件来实现数据的可视化和分析。我们还使用了 SPSS 软件来进行数据的统计分析和检验。 Lingo 软件用于解决线性规划问题。 本研究的结果对煤炭行业的发展和政策制定具有重要的参考价值，可以为政策制定者和煤炭行业的管理者提供有价值的信息和依据。同时，本研究也为煤炭价格预测模型的建立和应用提供了一个新的思路和方法。