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煤炭需求的组合预测模型研究的综述报告
煤炭作为我国主要的能源之一，具有重要的战略地位。煤炭需求的组合预测，即对不同类型煤炭的需求量进行预测，具有重要的意义。
煤炭需求的组合预测模型主要有以下几种：
1.时间序列模型
时间序列模型是基于时间序列数据进行预测的模型。煤炭需求量的时间序列数据包含了季节性、趋势性和周期性等多种因素，因此时间序列模型常用于煤炭需求的预测。常见的时间序列模型有ARIMA模型、指数平滑模型等。
2.神经网络模型
神经网络模型是一种模仿人类神经系统进行学习和推理的模型。它通过对已有数据进行学习，建立预测模型。对于煤炭需求的预测，神经网络模型可以从多个维度进行拟合和预测，取得了不错的效果。
3.结构方程模型
结构方程模型是多元统计中的一种方法，可以研究变量之间的关系及其影响路径，反映出影响因素之间的相互关系。对于煤炭需求的预测，通过分析煤炭需求与相关经济变量之间的影响关系，可以预测煤炭需求量的变化。
以上三种模型均有其优缺点，选择适合本研究的预测模型需要根据实际情况进行综合考虑。同时，煤炭需求的预测还需要考虑其他因素，如我国经济发展、能源政策等，因此，需要综合运用多种预测模型，并结合实际情况进行分析和预测。
总之，煤炭需求的组合预测模型研究对于推进我国能源体系的改革和发展具有重要的意义。未来研究应该继续探索多种预测模型，不断提高预测准确性，并结合实际情况进行分析和预测，为我国能源安全保障提供有力支撑。