基于最优加权法的煤炭市场价格组合预测模型 combined coal price forecasting models based on optimal weighting.pdfVIP

第37卷第4期 善摹电力 V01．37No．4 EastChitlaElectricPower 2009年4月 Apt． 2009 基于最优加权法的煤炭市场价格组合预测模型 刘硕1，一，何永秀1，陶卫君1，杨丽芳1，张字1 (1．华北电力大学，北京102206；2．中国电力投资集团公司，北京100033) 摘要：建立了基于自回归移动平均、灰色预测和BP神经网络=三种单项预测方法的最优加权法组合预测模 型。通过预测误差评价指标分析，最优加权法组合预测能有效降低预测误差，预测结果表明了预测模型的有 效性。 关键词：煤炭价格；组合预测；最优加权法 基金项目：教育部人文社科基金项目(07JA790092)；中国电机工程学会电力青年科技创新项目 作者简介：刘硕(1973-)，男，博士，高级T程师，从事电力经济与管理研究。 中圈分类号：TK-9；F407．1文献标志码：A 文章编号：1001-9529(2009)04-0537-05 Combinedcoal modelsbasedon priceforecasting optimalweighring LIU Yul Shu01”，HEYong—xiul，TAOWei-jun’，YANG厶扣n91，ZHANG ChinaElectricPower (1．North Univ．，Beijing102206，China； 2．ChinaPowerInvestment Corporation，Beijing100033，China) Abstract：Acombinedcoal modelWfl8 forwardwhichwasbasedon ofAutore· forecasting put optimalweighting price BPneuralnetwork．Errorevaluationindextests that gressiveMovingAverage(ARMA)，greyforecasting，and proved thecombined modelCanreducethe enor forecasting predictioneffectively． words：coal Key price；combinedforecasting；optimalweighring Model)模型对煤炭价格指数在中、短期的变 Grey 1概述 化进行预测。文献[5]建立了小波神经网络预测 近年来，国际国内煤炭市场价格持续上涨，电 模型用于国际煤炭价格预测，改进了普通神经网 煤市场价格也不断飙升，而电煤成本在火电企业 络预测的缺陷，提高了预测精度。 总成本中占80％左右。随着发电成本的大幅上 国外专门针对煤炭价格进行预测的研究并不 升，火电企业的利润大幅下降，2008年出现了五 多见。但是大量学者对能源价格尤其是对国际油 大发电集团全部亏损的局面。因此，如何对煤炭 价