一种煤炭销量数据预测方法、设备及介质

摘要

本申请公开了一种煤炭销量数据预测方法、设备及介质，用以解决现有的预测算法不能准确反映出煤炭销量的季节周期性变化，准确性不高的技术问题。其中，从数据库中获取企业的历史煤炭销量数据，并通过指数平滑算法，对历史煤炭销量数据进行缺失值填充，以得到连续的煤炭销量时间序列数据；对煤炭销量时间序列数据进行平稳化处理，得到平稳时间序列数据；根据自相关图和偏自相关图，估计差分整合移动平均自回归模型的模型参数，以得到用于估计煤炭销量数据的乘积季节模型；将平稳时间序列数据输入至乘积季节模型中进行模型拟合，并调整模型参数；基于调整模型参数后的乘积季节模型，对煤炭销量数据进行预测。