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基于向量自回归模型的煤炭价格预测的开题报告
一、研究背景与意义
煤炭是世界上最主要的化石能源之一，对于全球的能源消耗和经济增长具有重要的作用。如何准确地预测煤炭价格对于煤炭消费者和生产者、政府等各方都具有重要的意义。煤炭价格的波动与很多因素有关，比如需求、供给、政策、气候、经济等等，因此，准确预测煤炭价格是一项非常复杂的任务。
目前煤炭价格预测主要采用基于统计方法的时间序列模型，如ARIMA、VAR等。然而，这些模型存在着一些局限性，例如只能处理线性关系、不能考虑多元时间序列之间的相互影响等等。因此，如何克服这些局限性成为了研究人员的一个重要挑战。
近年来，机器学习和深度学习技术的发展使得用于煤炭价格预测成为可能。其中，向量自回归模型（VAR）是一种经典的多元时间序列分析方法，可以很好地处理多元时间序列之间的相互关系。因此，基于向量自回归模型的煤炭价格预测对于提高煤炭价格预测精度具有重要作用，这也是本研究的主要研究方向。
二、研究问题及研究方法
2.1研究问题
本研究旨在提高煤炭价格预测的精度和准确性，主要解决以下问题：
（1）如何有效地从多元时间序列数据中提取信息和特征？
（2）如何利用向量自回归模型对多元时间序列数据进行建模和预测？
（3）如何验证模型预测的精度和准确性？
2.2研究方法
本研究主要采用以下研究方法：
（1）数据预处理：收集煤炭价格相关的多元时间序列数据，对数据进行清洗和预处理，包括数据平滑处理、趋势拟合、缺失值处理等。
（2）特征提取：使用特征工程的方法，从多元时间序列数据中提取有用的特征，包括统计特征、频域特征、小波变换特征等。
（3）模型构建和预测：使用向量自回归模型对多元时间序列数据进行建模和预测。具体来说，首先根据数据的因果关系构建向量自回归模型结构，然后通过极大似然估计方法对模型参数进行估计，最后利用训练好的模型进行煤炭价格的预测。
（4）模型评估：采用多种评价指标对模型的预测结果进行评价，包括均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等，以验证模型预测的精度和准确性。
三、论文结构安排
本研究拟按照以下结构进行安排：
第一章：绪论。主要介绍研究背景、意义、研究问题和研究方法。
第二章：相关研究综述。介绍现阶段国内外煤炭价格预测研究的主要方法和技术。
第三章：预处理和特征提取。主要介绍数据的预处理方法和特征提取的技术。
第四章：向量自回归模型。详细介绍向量自回归模型的基本原理、模型结构和参数估计方法。
第五章：模型构建和预测。基于向量自回归模型对煤炭价格进行预测。
第六章：模型评估。通过多种指标来对模型预测结果的精度和准确性进行评估。
第七章：实验结果分析与讨论。对实验结果进行分析与讨论。
第八章：结论与展望。总结本研究的成果，同时对未来可进一步发展的方向进行展望。
参考文献。对本研究中所引用和参考的文献进行罗列和说明。