【摘 要】
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从宏观经济、政策调控以及生活水平三个方面选取影响煤炭价格的指标,采用灰色关联度与相关系数结合的方法,选取与煤炭价格关联度最高的十个指标作为煤炭价格的影响因素,通过因子分析法得到包含了大部分指标信息的三个综合因子,然后结合BP神经网络对煤炭价格进行预测,最后结合价格极差的走势和示性函数考虑突发事件引起的煤炭价格结构性变化的影响,建立基于价格极差的BP神经网络预测模型。研究结果表明该模型能够很好地预测煤炭价格的走势,为煤炭价格预测提供了一种有效的新方法。最后结合预测结果对煤炭行业发展提出政策建议。
【基金项目】
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安徽财经大学研究生科研创新基金项目(ACYC2019118)。
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从宏观经济、政策调控以及生活水平三个方面选取影响煤炭价格的指标,采用灰色关联度与相关系数结合的方法,选取与煤炭价格关联度最高的十个指标作为煤炭价格的影响因素,通过因子分析法得到包含了大部分指标信息的三个综合因子,然后结合BP神经网络对煤炭价格进行预测,最后结合价格极差的走势和示性函数考虑突发事件引起的煤炭价格结构性变化的影响,建立基于价格极差的BP神经网络预测模型。研究结果表明该模型能够很好地预测煤炭价格的走势,为煤炭价格预测提供了一种有效的新方法。最后结合预测结果对煤炭行业发展提出政策建议。
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