【研究】CCTD与中国矿大用深度学习模型 解决煤炭价格预测问题研究发表
编辑 | 王越
为验证XGBGCN模型的表现，研究中利用真实煤炭价格数据和真实采集到的相关影响特征数据展开了数值实验。分析结果表明，该模型展现出了较好的预测精度，误差水平整体偏低。这些关键指标共同证实了模型的预测能力，具有较高的稳定性及准确性。
此外，与一些现有模型相比，XGBGCN模型在煤炭价格预测方面表现最佳，实现了更为精确的预测结果。
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实验结果表明，XGBGCN模型不仅能够有效识别出影响煤炭价格的关键因素，还能够捕捉煤炭价格的波动趋势，实现对煤炭价格的准确预测。
近年来，CCTD与多家学术研究机构合作，共同成立了“煤炭市场大数据研究院”、“泛能源大数据煤炭行业碳中和应用中心”以及“江苏省应用数学中心”，专注于数据应用研发、释放数据价值。CCTD积极与国内各能源企业共同建立数字科技创新生态，解决煤炭市场及运销领域存在的问题，打造了国内独家“煤市高德地图”，为企业提供快速准确的煤炭购销线上智能辅助决策支持系统，并已应用于国内多家大型能源企业，助推数字经济在能源领域的建设。《煤炭经济研究》（月刊）创刊于1981年，是煤炭行业62本学术期刊中唯一的经济管理类学术期刊，先后被北大中文核心期刊数据库、中国科技核心期刊数据库、中国人文社会科学引文数据库收录，被中国煤炭学会评为“煤炭领域高质量科技期刊”，2017-2021连续五年入选“中国科技核心期刊”。
来源 | CCTD中国煤炭市场网
编辑 | 王越
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