灰色马尔科夫链提升煤炭物流成本预测精度

本文主要探讨了煤炭物流成本预测的问题，特别是在煤炭行业这一关键领域，物流成本占据显著比例，对于企业的经济效益有着重大影响。研究者们意识到物流成本构成复杂且受多种因素影响，形成了一个非线性系统。以往的研究工作主要侧重于运用统计方法和机器学习模型，如BP神经网络、多元线性回归、ARIMA时间序列预测以及主成分分析，对煤炭物流成本进行预测。 然而，这些方法在预测过程中往往忽视了物流成本状态随时间演变的动态特性。为了解决这一问题，作者提出了基于灰色预测模型和马尔科夫链的方法。灰色预测模型被用来处理数据中的不确定性和不完全信息，它能够有效捕捉到物流成本的时间序列特征。通过运用灰色预测得到初始的预测值后，马尔科夫链被引入进来，这是一种描述随机过程状态转移概率的数学工具。 马尔科夫链用于揭示物流总成本和预测值之间的相对误差在不同时间状态下的变化模式，即通过分析误差状态的概率分布，可以预测未来某个时间点误差可能达到的状态。这种方法的关键在于它能够动态地调整预测值，以适应成本状态的实时变动，从而提高预测的准确性。 文章的创新之处在于将灰色预测模型与马尔科夫链相结合，形成一种动态修正的预测策略。通过实例分析，作者展示了这种方法的有效性，证明了它在实际应用中能有效提升煤炭物流成本的预测精度，这对于煤炭企业进行成本控制和优化决策具有重要的实践意义。 总结来说，本文的核心贡献在于提出了一种新颖的预测框架，通过灰色预测模型获取初步预测，然后通过马尔科夫链的时序分析来动态修正预测结果，旨在提供更为精确和可靠的煤炭物流成本预测，这对于煤炭行业的成本管理和战略规划具有实际价值。