基于特征工程的煤炭价格预测模型研究
杨振乾
国能销售集团有限公司,北京 100089
摘要：煤炭价格的精确预测对确保国家能源安全和助力"双碳"目标实现具有重要意义,针对煤价预测准确率仍可进一步提升的问题,选取2017-2023年秦皇岛Q5500动力煤价格及影响因素数据,基于特征工程分析确定煤价预测模型的特征指标分别建立LSTM、RF、SVR和XGBoost模型,根据算法评估指标,比较并分析各模型RMSE、MAE、MAPE、R2性能,结果表明LSTM煤价预测模型的误差更低、准确率更高且精度最优.
关键词：煤价预测特征工程LSTM模型皮尔森相关系数机器学习算法评估指标
分类号：F061.5(经济学分支科学)F416.21(世界工业经济)
论文发表日期：2024-11-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 30-37 )
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