秦皇岛动力煤价格的数学建模与预测分析。-ITADN社区

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本文通过构建数学模型来研究和预测秦皇岛的动力煤价格变化趋势，为能源市场参与者提供决策参考。 2020年五一数学建模竞赛研究生组二等奖获奖作品。

五一数学建模的秦皇岛数据.rar

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五一数学建模的秦皇岛数据包含了针对特定问题利用数学方法进行建模分析的数据资料，旨在促进学生运用数学理论解决实际问题的能力。此资源适用于学术研究、模型构建和竞赛准备等场景。 1. 建立数学模型，并采用量化分析方法确定影响煤炭价格的主要因素（不超过十种）。以秦皇岛港动力煤价格为例，请提供从2019年5月1日至2020年4月30日期间，对秦皇岛港动力煤价格产生主要影响的因素排序（按影响力由大到小排列，最多列出十个）。 2. 结合附件中的历史数据和问题一中提到的影响煤炭价格的主要因素，请建立预测模型以分别在日、周、月级别上对未来三十一天、三十五周及三十六个月的秦皇岛港动力煤价格进行预测，并完成表1的相关内容。 3. 为了提高对秦皇岛港动力煤价格预测的准确性，需综合考虑未来可能出现的各种情况（例如突发事件）所带来的影响因素的变化，在结构和重要性方面建立一个更全面的价格预测模型，并提供该模型的具体结果。

煤炭价格预测的数学建模问题

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本研究聚焦于煤炭市场价格波动规律的研究，通过构建数学模型对影响煤价的关键因素进行量化分析与预测，为市场参与者提供决策支持。 2020年五一数学建模竞赛中的一个题目是关于煤炭价格预测的。

东北大学秦皇岛分校的数值分析实验报告

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本实验报告为东北大学秦皇岛分校数值分析课程设计，涵盖线性方程组求解、插值法与数值积分等课题，旨在培养学生运用数学软件解决实际问题的能力。东北大学秦皇岛分校数值分析实验报告涵盖了多项式插值、数值积分、线性方程组求解以及非线性方程求根等内容，并包括了相应的代码及实现截图。

价格预测分析.rar价格预测分析.rar价格预测分析.rar价格预测分析.rar

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本项目为《价格预测分析》，通过收集和分析商品历史销售数据，运用统计模型与机器学习算法，旨在准确预测未来价格趋势，为企业决策提供支持。价格预测.rar 价格预测.rar 价格预测.rarr

关于动力煤价格预测的指数平滑法研究

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本研究探讨了利用指数平滑法对动力煤价格进行预测的有效性，分析了不同参数设置下的模型精度与适用场景。通过实证数据验证方法准确性，为煤炭市场参与者提供决策支持工具。基于秦皇岛港口5 500大卡动力煤2010年1月至2018年5月的月平均价格数据，采用二次指数平滑法建立了该煤炭品种的价格变化预测模型，并对2018年6至8月份的动力煤价格进行了预测。研究表明：使用二次指数平滑方法来预测秦皇岛港口动力煤价格是可行且有效的；所建立的三套预测模型精度均超过90%，具有较好的准确性与可靠性。在不同的超前期数m值下，最优指数平滑系数α的具体取值会有所不同。根据预测结果，在2018年6月、7月和8月份秦皇岛港口5 500大卡动力煤的预期价格分别为每吨654.42元、597.4元及665.18元，显示出该煤炭品种的价格在未来几个月内将呈现波动趋势。

基于回归分析的煤价预测模型

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本文提出了一种基于回归分析方法的煤炭价格预测模型，通过历史数据建立数学模型，旨在准确预测未来一段时间内的煤价走势。基于回归分析的煤炭价格预测模型研究了利用回归分析方法来预测煤炭价格的趋势和发展。这种方法通过分析历史数据中的变量关系，为未来的煤炭市场价格提供参考依据。

2020年五一数学建模A题论文：煤炭价格预测问题

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本论文聚焦于2020年五一数学建模竞赛中的煤炭价格预测问题。文中构建了基于历史数据的时间序列模型和回归分析方法，探讨影响煤价的关键因素，并对未来趋势进行科学预测。通过深度数据分析与模型优化，为煤炭行业的市场决策提供有力支持。本段落以预测秦皇岛煤炭价格为目标，通过分析不同因素对其影响的权重大小以及神经网络算法来建立价格预测模型。BP（Backpropagation）神经网络的工作原理是：输入信号经过中间节点（隐层点），作用于输出节点，并进行非线性变换产生输出信号。在训练过程中，每个样本包括一个输入向量和期望的输出值t。通过比较网络的实际输出y与期望输出t之间的误差，调整连接强度值以及阈值来减少误差。这一过程反复学习并最终确定最小误差对应的网络参数（权值和阈值），当达到这个状态时训练结束。经过这种训练后的神经网络可以处理类似样本的输入信息，并自行产生非线性转换后且误差较小的信息输出。 BP神经网络模型能够有效地预测秦皇岛煤炭价格，通过调整权重与阈值得到最优解来最小化预测偏差，从而提高预测精度和可靠性。

2020年五一数学建模A题论文：煤炭价格预测问题

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本文为2020年五一数学建模竞赛针对煤炭价格预测问题的研究成果。文章通过建立多元线性回归模型及灰色预测模型，结合实际市场数据进行分析与预测，提出了一套有效的煤炭价格预测方案，并对模型进行了敏感性和稳定性检验，以确保预测结果的可靠性和准确性。本段落旨在预测秦皇岛煤炭价格，并通过分析不同因素对价格的影响权重及神经网络算法建立相应的预测模型。BP（反向传播）神经网络的工作原理是：输入信号经过中间节点（隐层点）传递到输出节点，经非线性变换后产生输出信号。在训练过程中，每个样本包括输入向量和期望的输出值t。通过比较实际输出y与期望输出t之间的误差，并调整连接强度以及阈值来减少这种误差。这一过程反复进行，直到确定出能够使误差最小化的网络参数（权重和阈值）。当达到这个阶段时，训练完成，此时经过训练的神经网络可以处理类似样本输入信息并产生最优非线性转换后的输出结果。

酒店价格预测的数学建模方法

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本研究探讨了多种数学模型在预测酒店房价中的应用，旨在通过分析历史数据和市场趋势，为酒店业提供精准的价格调整策略。本段落通过综合分析宾馆的月平均价格，并结合生活经验和经济学知识、宾馆管理策略等方面对经济的发展状况进行假设，进而建立一个合理的数学模型来研究宾馆定价问题。

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