改进的灰色马尔柯夫模型提升我国煤炭产量预测精度

本文主要探讨了基于改进的灰色马尔柯夫模型对未来我国煤炭生产总量的预测方法。煤炭作为重要的能源资源，其产量变动对我国经济发展和社会稳定具有深远影响。为了实现合理的产能目标和发展规划，准确预测煤炭产量变得至关重要。 文章首先强调了灰色系统理论与离散状态的马尔柯夫链理论的结合应用。灰色系统理论通常在数据量不足或数据特性不确定的情况下发挥优势，而马尔柯夫链则用于处理随机过程中的状态转移问题。作者通过选用1998年至2008年间我国煤炭产量的原始数据，对数据进行了自然对数的光滑处理，这是因为在实际应用中，对数变换常用于消除数据中的非线性变化，使得数据更适合建模。 接着，文章构建了改进的GM(1,1)模型和灰色马尔柯夫模型。GM(1,1)模型是灰色预测模型的一种，它假设系统只受到一个滞后的线性影响，适用于处理带有趋势和周期性的非平稳时间序列数据。而灰色马尔柯夫模型在此基础上，考虑了系统状态之间的转移概率，增加了预测的动态性。 通过实证计算，结果显示改进的马尔柯夫模型相较于改进的GM(1,1)模型在预测精度上具有显著优势。这表明该模型能够更好地捕捉煤炭产量变化中的随机性和不确定性，提供更为可靠的预测结果。此外，该模型的普适性也得到了验证，意味着它不仅适用于特定时间段，而且可能在其他类似情况下具有广泛的应用价值。 最后，文章指出煤炭生产总量的预测涉及多种因素，如国际能源战略、市场需求、技术进步和安全状况等，这些因素的随机性和复杂性使得传统的预测方法面临挑战。改进的灰色马尔柯夫模型通过结合灰色理论和马尔柯夫链的优势，成功地提高了预测的精度，对于我国煤炭行业的未来规划和决策具有重要的参考价值。 这篇文章为煤炭生产总量的预测提供了一种新的、更为精确的方法，这对于保障我国能源安全，优化产业结构，以及促进社会经济可持续发展具有重要意义。