基于滚动时间窗的ε SVR煤炭价格预测模型研究

从研究煤炭价格序列自身变化规律的角度，提出基于滚动时间窗的ε-SVR预测模型，通过数据重构获得输入与输出样本，随着时间推移，不断更新滚动时间窗的数据内容，从而建立动态 的ε-SVR模型预测最新时点的煤炭价格。将此模型应用于秦皇岛港5500kcal混煤价格的预测，分别进行了1期、3期、6期、9期及12期的价格预测，所有预测结果的平均误差值不超过3%，可见预测精度较高，预测效果良好。而且此模型数据获取简单、计算灵活方便，可应用于煤炭价格等非平稳时间序列的预测问题中，其结果可以为相关企业决策者提供科学有效的数据支持。