多模态数据驱动的煤炭价格智能化预测方法与应用
汪莹1
张若晗1
朱红达2
杨洋1
祖子帅1
1.中国矿业大学(北京)管理学院,北京 1000832.华电煤业集团数智技术有限公司,北京 100088
摘要：煤炭作为我国能源结构中的核心组成部分,其价格波动不仅影响上下游产业链发展,也对实现"双碳"目标和维护国家经济稳定具有重要意义.为提高煤炭价格预测的准确性,本文构建了基于Informer的多模态交叉注意力预测模型,选取环渤海5 500 K动力煤价格为预测对象,综合考虑原煤产量、煤炭进口量与关税、地缘政治不确定性因素、煤炭企业库存水平、火力发电总量及居民消费者价格指数等影响因素,构建多模态数据集.数值模态通过线性映射进行处理;文本模态采用RoBERTa编码器提取语义表示;跨模态部分引入交叉注意力机制,实现数值序列与文本信息的特征融合.结果表明:Informer在长时间序列预测中整体优于多种基准模型;相比简单融合,引入跨模态交叉注意力显著提升了预测准确性;模型在噪声文本条件下通过了稳健性检验.本文所构建的基于Informer的多模态交叉注意力预测模型能够为煤炭价格的科学预测提供支撑,对能源市场研究及相关政策制定具有一定的理论意义和实践价值.
关键词：多模态数据煤炭价格Informer交叉注意力
分类号：TP181(自动化基础理论)F426.21(中国工业经济)
资助基金：国家社会科学基金(22BGL110)
论文发表日期：2026-03-31
在线出版日期：2026-04-08（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：13( 546-558 )
英文信息