基于數(shù)據(jù)挖掘的煤價預(yù)測及其質(zhì)價分析.pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)的迅速發(fā)展以及數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用,人們積累的數(shù)據(jù)越來越多。數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)是從大量的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中提取隱含信息和知識,它利用了數(shù)據(jù)庫、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計(jì)等多方面的技術(shù),是一類深層次的數(shù)據(jù)分析方法。目前對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究越來越多,其應(yīng)用范圍涉及銀行、電信、保險(xiǎn)、交通等諸多領(lǐng)域。分類和預(yù)測是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中兩種重要的數(shù)據(jù)分析形式,可以用于提取描述重要數(shù)據(jù)類的模型或預(yù)測未來的數(shù)據(jù)趨勢。
　　在

2、當(dāng)今經(jīng)濟(jì)社會中正確的預(yù)測具有重要的作用,它可以幫助一個企業(yè)做出正確決定從而改善效益。在本文中作者主要討論數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在煤炭價格預(yù)測中的應(yīng)用,這里的煤炭價格主要是指發(fā)電廠購買煤炭的價格。我國是主要依靠火力發(fā)電的國家,主要使用的能源就是煤炭。近幾年,由于電煤短缺,煤質(zhì)變化很大,嚴(yán)重影響著火電廠的經(jīng)濟(jì)效益,直接影響電廠的供電煤耗。如果能對煤炭信息進(jìn)行科學(xué)管理并適當(dāng)預(yù)測,就可以使發(fā)電廠的資金得到合理配置,從容應(yīng)對市場變化,國民電力能源供應(yīng)也會得

3、到充分保證。
　　本文依托企業(yè)管理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫,通過數(shù)據(jù)挖掘的方法對煤炭入廠數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法對煤炭價格進(jìn)行預(yù)測,從而達(dá)到對入廠煤的質(zhì)價進(jìn)行分析的目的。本文的主要工作包括以下幾個方面:
　　(1)首先介紹了數(shù)據(jù)挖掘的概念以及數(shù)據(jù)挖掘的支撐技術(shù),如決策樹、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粗糙集等方法,接著介紹了數(shù)據(jù)預(yù)測的基本知識,分析了煤炭價格預(yù)測的特點(diǎn),研究了分類預(yù)測中的覆蓋算法和SVM算法。
　　(2)利用SVM與覆蓋算

4、法對UCI公用數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)表明核覆蓋算法在高樣本數(shù)的分類中具有相當(dāng)高的分類準(zhǔn)確率。
　　(3)本文將SVM與覆蓋算法應(yīng)用到煤炭價格的預(yù)測,在對入廠煤價格的預(yù)測的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步將煤價范圍細(xì)分,達(dá)到對即將入廠煤質(zhì)價分析的目的,電廠可據(jù)此對即將入廠煤進(jìn)行質(zhì)價評估,預(yù)算企業(yè)盈虧。分類實(shí)驗(yàn)分為兩步進(jìn)行,進(jìn)一步細(xì)分了煤價范圍,同時也在很大程度上降低了拒識率。
　　(4)結(jié)合實(shí)驗(yàn)分析了核覆蓋算法相對于其他算法的優(yōu)越性。將SVM

5、算法和覆蓋算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了比較,兩者都具有較高的準(zhǔn)確率,SVM對于小樣本的分類準(zhǔn)確率略優(yōu)于核覆蓋算法,而對于高樣本數(shù)的預(yù)測準(zhǔn)確率稍低于核覆蓋算法;實(shí)驗(yàn)表明在進(jìn)行煤炭價格預(yù)測時,核覆蓋算法準(zhǔn)確率要高于領(lǐng)域覆蓋算法,所產(chǎn)生的分類器的復(fù)雜性比領(lǐng)域覆蓋算法要低,在對高樣本數(shù)的預(yù)測中有相當(dāng)高的準(zhǔn)確率,因此最適合用于煤炭價格預(yù)測。
　　本文將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于煤炭價格預(yù)測方面,發(fā)現(xiàn)這種預(yù)測具有一定的前景。對煤炭價格的科學(xué)合理的預(yù)測,可以為