日前，CCTD與中國礦業(yè)大學數(shù)學學院、江蘇省應(yīng)用數(shù)學 (中國礦業(yè)大學) 中心聯(lián)合研究了一種融合XGBoost和GCN的XGBGCN模型進行煤炭價格預測。相關(guān)成果以“融合XGBoost與圖卷積網(wǎng)絡(luò)的煤炭價格預測研究”為題發(fā)表在《煤炭經(jīng)濟研究》2025年第2期。

該模型首先運用XGBoost算法篩選出影響煤炭價格的關(guān)鍵特征, 隨后基于這些關(guān)鍵特征構(gòu)建煤炭價格關(guān)聯(lián)圖。通過將關(guān)聯(lián)圖與影響因素特征矩陣整合, 作為GCN模型的輸入, 進而預測煤炭價格。

為驗證XGBGCN模型的表現(xiàn)，研究中利用真實煤炭價格數(shù)據(jù)和真實采集到的相關(guān)影響特征數(shù)據(jù)展開了數(shù)值實驗。分析結(jié)果表明，該模型展現(xiàn)出了較好的預測精度，誤差水平整體偏低。這些關(guān)鍵指標共同證實了模型的預測能力，具有較高的穩(wěn)定性及準確性。

下圖展示了XGBGCN模型對3種不同煤種在3個不同時間段內(nèi)煤炭價格變化趨勢的預測結(jié)果。通過對比實際價格走勢和模型預測，可以明顯觀察到模型預測曲線與實際價格曲線之間存在一致性。這種吻合表明XGBGCN模型能夠準確捕捉并預測煤炭價格的波動情況，無論是在短期內(nèi)的日常波動還是在長期變化中，都顯示出了模型較好的預測能力和適應(yīng)性。

* 煤炭價格變化趨勢預測

此外，與一些現(xiàn)有模型相比，XGBGCN模型在煤炭價格預測方面表現(xiàn)最佳，實現(xiàn)了更為精確的預測結(jié)果。

實驗結(jié)果表明，XGBGCN模型不僅能夠有效識別出影響煤炭價格的關(guān)鍵因素，還能夠捕捉煤炭價格的波動趨勢，實現(xiàn)對煤炭價格的準確預測。

近年來，CCTD與多家學術(shù)研究機構(gòu)合作，共同成立了“煤炭市場大數(shù)據(jù)研究院”“泛能源大數(shù)據(jù)煤炭行業(yè)碳中和應(yīng)用中心”以及“江蘇省應(yīng)用數(shù)學中心”，專注于數(shù)據(jù)應(yīng)用研發(fā)、釋放數(shù)據(jù)價值。CCTD積極與國內(nèi)各能源企業(yè)共同建立數(shù)字科技創(chuàng)新生態(tài)，解決煤炭市場及運銷領(lǐng)域存在的問題，打造了國內(nèi)獨家“煤市高德地圖”，為企業(yè)提供快速準確的煤炭購銷線上智能輔助決策支持系統(tǒng)，并已應(yīng)用于國內(nèi)多家大型能源企業(yè)，助推數(shù)字經(jīng)濟在能源領(lǐng)域的建設(shè)。

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《煤炭經(jīng)濟研究》（月刊）創(chuàng)刊于1981年，是煤炭行業(yè)62本學術(shù)期刊中唯一的經(jīng)濟管理類學術(shù)期刊，先后被北大中文核心期刊數(shù)據(jù)庫、中國科技核心期刊數(shù)據(jù)庫、中國人文社會科學引文數(shù)據(jù)庫收錄，被中國煤炭學會評為“煤炭領(lǐng)域高質(zhì)量科技期刊”，2017-2021連續(xù)五年入選“中國科技核心期刊”。

來源 | CCTD中國煤炭市場網(wǎng)

編輯 | 王越

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