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作者
季凌雲陆伟卓辉李佐健
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单位
安徽理工大学安全科学与工程学院
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摘要
选取秦皇岛港口动力煤价格作为研究对象,搜集10年间煤价数据并分析其影响因素,确定煤炭产量、港口库存、运输成本、火力发电量及社会用电量为主要影响因素;分别建立ARIMA(2,1,2)模型和RF(随机森林)模型并优化,通过加权平均法得到ARIMA和RF模型权重,建立ARIMA-RF组合模型。该模型较深度神经网络模型(DNN)、支持向量回归模型(SVR)、ARIMA模型、RF模型预测的煤价准确度更高,可准确预测动力煤价格走势,为调控能源消费强度、深化能源体制机制改革政策制定提供参考。
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关键词
煤价预测ARIMA模型随机森林模型组合模型精度优化
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基金项目(Foundation)
安徽省高校优秀科研创新团队项目(2022AH010051)；国家自然科学基金(51974178)；安徽省重点研究与开发计划项目(2022m07020006)；
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文章目录
0 引言
1 数据预处理
1.1 数据选取
1.2 数据清洗
1.3 相关性分析
1.4 因子分析
2 模型建立
2.1 ARIMA模型
2.2 RF模型
2.3 ARIMA-RF模型
3 实例验证
3.1 ARIMA实证分析
3.2 ARIMA-RF实证分析
3.3 抽样对比分析
4 结论
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引用格式
季凌雲,陆伟,卓辉等.基于ARIMA-RF组合模型的国内动力煤价格预测[J].煤炭经济研究,2023,43(04):28-37.DOI:10.13202/j.cnki.cer.2023.04.010.
煤炭经济研究 
2023年第04期 
