ARIMA-SVM模型在煤炭价格预测中的应用与效果

"基于ARIMA-SVM的煤炭价格预测及实证研究" 本文主要探讨了如何利用统计学方法和机器学习技术来提高煤炭价格预测的准确性。ARIMA（自回归积分滑动平均模型）和SVM（支持向量机）两种方法被结合起来，形成ARIMA-SVM模型，以更好地捕捉煤炭价格时间序列的动态特征和多因素影响。 ARIMA模型是一种广泛用于时间序列预测的经典统计模型，它结合了自回归（AR）、差分（I）和滑动平均（MA）三个元素，能够处理非平稳时间序列数据，通过模型参数调整捕捉数据的线性趋势和周期性变化。然而，ARIMA可能无法有效处理非线性关系，这在煤炭价格预测中可能是一个挑战，因为价格受到许多复杂且可能非线性的经济和政策因素的影响。 SVM则是一种强大的监督学习算法，尤其擅长处理非线性问题。在煤炭价格预测中，SVM可以通过构建复杂的决策边界来捕获不同因素之间的非线性相互作用。但是，SVM可能对异常值敏感，并且在处理长期依赖性的时间序列数据时可能表现不佳。 ARIMA-SVM方法通过平均加权的方式结合了这两种模型的预测结果，旨在平衡它们的优点，以降低预测误差。在实证研究部分，该方法应用于环渤海动力煤价格的预测，结果显示，与单独使用ARIMA或SVM相比，ARIMA-SVM方法提供了更高精度的预测，误差水平较低。 煤炭价格预测对于中国这样一个高度依赖煤炭的国家至关重要，因为它直接影响到煤炭产业以及电力、钢铁、建材、化工等下游行业的成本和运营。准确的预测有助于企业制定生产和销售策略，政府制定能源政策，以及市场参与者做出投资决策。通过引入ARIMA-SVM模型，研究人员提供了一种改进的预测工具，为煤炭市场的稳定和健康发展提供了科学依据。 关键词：ARIMA模型，支持向量机，煤炭价格，时间序列分析，预测模型 中图分类号：F407.2 文献标识：A 文章编号：1002－9605（2016）2－0006－05 参考文献中的李学刚、李明、吕绪华、郝家龙和宁云才等人的工作展示了过去对煤炭价格预测的不同方法和应用，这些研究为ARIMA-SVM模型的发展提供了基础。通过比较和改进前人的研究，ARIMA-SVM模型在煤炭价格预测领域展现了其优越性。