基于SVR算法的动力煤价格预测研究

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致谢

1 绪论

1.1 论文的研究背景及意义

1.2.1 煤炭价格预测研究现状

1.2.2 预测算法研究现状

1.2.3 SVR算法研究现状

1.3 论文的基本框架结构

1.4 本章小结

2 预测模型研究

2.1.1 回归预测模型

2.1.2 指数平滑法模型

2.1.3 ARIMA预测模型

2.2 深度学习模型

2.2.1 广义回归神经网络模型

2.2.2 循环神经网络模型

2.2.3 长短期记忆模型

2.3 支持向量回归机模型

2.4 本章小结

3 动力煤价格影响因素分析

3.1 动力煤CCI5500指数走势概述

3.2 供需关系

3.3 宏观经济

3.4 生产及运输成本

3.5 国家政策

3.6 突发事件

3.7 本章小结

4 数据预处理及特征数据提取

4.1 数据选取

4.2 数据插值

4.3 数据平滑方法

4.4 数据差分方法

4.5 相关性分析方法

4.6 分析结论

4.7 本章小结

5 基于SVR算法的动力煤价格预测模型研究

5.1 预测模型的数据结构

5.2 基于SVR算法动力煤价格预测算法建模

5.3 SVR算法求解

5.4 试验分析

5.5 本章小结

6 总结和展望

6.1 全文总结

6.2 未来展望

参考文献

附录1

作者简历