基于BP神经网络的煤炭价格影响因素及预测研究

摘要

煤炭是我国的主要能源，对我国国民经济的快速发展起到了重要的支撑作用。然而，2012年下半年以来，煤炭价格持续下滑，企业效益下降，大量煤企陷入经营困境，煤炭行业形势低迷将成为未来一定时期的“新常态”。针对这一情况，能源相关行业协会相继出台了多项政策大力扶持煤炭行业，然而整体运行形势依然不容乐观，煤炭价格该何去何从？这一问题引起了包括业界与政界等社会各界的高度关注。
　　本文首先深入分析了我国煤炭价格形成的影响因素，剖析了生产成本、煤炭产能、煤炭消费、替代能源、库存变化、煤炭进出口、国际市场煤炭价格以及政治经济等八个因素对煤炭价格的影响。在此基础上，采用 BP人工神经网络这种非线性建模法对煤炭价格进行了建模。结果表明：所建的 BP人工神经网络模型更能反映变量间非线性相关的特征并可以对煤炭价格进行较高精度的预测。最后，通过对各相关输入变量（因素变量）进行时序建模与预测，本文给出了2015年和2016年煤炭价格（季度）的预测结果。本文的结果为煤炭企业生产经营决策以及政府部门政策制度的建立提供更为科学的参考依据。

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1绪论

1.1选题背景及研究意义

1.2研究方法思路和章节安排

2 文献综述

2.1理论分析

2.2方法分析

2.3文献述评

3 影响煤炭价格的因素分析

3.1生产成本

3.2煤炭产能

3.3煤炭消费

3.4替代能源

3.5库存变化

3.6煤炭进出口

3.7国际市场煤炭价格

3.8政治经济因素

4 基于MATLAB的BP神经网络煤炭价格预测模型的建立

4.1 MATLAB简介

4.2人工神经网络概论

4.3样本说明及数据预处理

4.4 BP神经网络模型的构建

5 BP神经网络模型的拟合结果

5.1 BP神经网络结构

5.2训练网络

5.3误差分析

5.4与多元线性回归模型进行比较

6 煤炭价格预测

6.1输入数据的预测

6.2煤炭价格的预测结果

7 结论与展望

7.1研究结论

7.2研究展望

致谢

参考文献