滚动时间窗ε-SVR煤炭价格预测模型

"本文主要研究了一种基于滚动时间窗的ε-SVR煤炭价格预测模型，该模型通过对数据的重构获取输入和输出样本，随着新数据的加入，滚动时间窗不断更新，以构建动态的ε-SVR模型，用于预测最新的煤炭价格。该模型在秦皇岛港5500kcal混煤价格预测中的应用显示，1期至12期的预测误差平均值不超过3%，显示出较高的预测精度和良好的预测效果。该模型简单易用，适用于非平稳时间序列预测，能为煤炭行业的决策者提供科学的数据支持。" 文章详细说明了煤炭价格预测的重要性，煤炭作为关键的动力燃料和工业原料，其价格波动不仅影响煤炭企业的经济效益，还牵动着上下游产业乃至整个国民经济。因此，对煤炭价格进行准确预测对于企业战略决策和政府宏观调控至关重要。 研究现状部分提到，国内外学者已经进行了大量关于煤炭价格预测的研究，提出多种预测模型和方法，但仍有提升空间。文章提出的基于滚动时间窗的ε-SVR预测模型，是一种新的尝试。ε-SVR（ε-Support Vector Regression）是支持向量机（Support Vector Machine, SVM）在回归问题上的应用，它允许预测结果存在一定的误差范围（ε），以实现对非线性关系的建模。 ε-SVR模型结合滚动时间窗的概念，能够适应煤炭价格的动态变化。时间窗的滚动机制确保模型始终利用最新数据进行训练，以反映市场的最新状态。在秦皇岛港5500kcal混煤价格的预测实验中，模型表现出色，预测误差小，证明了模型的有效性和实用性。 此外，该模型的优点在于数据获取简便，计算过程灵活，适合处理非平稳时间序列数据，如煤炭价格的波动。这对于煤炭行业以及其他依赖煤炭价格的产业来说，提供了有力的决策支持工具，可以帮助企业在市场变化中做出更准确的预判，降低运营风险。 基于滚动时间窗的ε-SVR煤炭价格预测模型是一种创新的预测技术，它在实际应用中展现出高精度和实用性，为煤炭行业的价格预测提供了新的思路和方法。未来，这一模型有望进一步优化，以适应更多复杂和多变的市场环境。