2020年五一数学建模A题论文：煤炭价格预测问题

简介：
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。