近日，CCTD中國煤炭市場網(wǎng)董事長馮雨博士帶領(lǐng)團隊與中國礦業(yè)大學(xué)合作開展的“多源異頻數(shù)據(jù)多尺度融合：基于Transformer的煤炭需求預(yù)測研究”正式發(fā)表于《煤炭經(jīng)濟研究》。研究團隊創(chuàng)新提出多頻時間序列Transformer模型（MFT-Former），破解多源異頻數(shù)據(jù)融合行業(yè)痛點，實現(xiàn)煤炭需求高精度預(yù)測，為煤炭產(chǎn)業(yè)鏈業(yè)務(wù)決策等相關(guān)工作提供科學(xué)決策參考。

煤炭作為我國能源體系的“壓艙石”，其需求預(yù)測是能源行業(yè)供需分析的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，預(yù)測精準(zhǔn)度直接決定了市場參與主體對走勢的判斷和業(yè)務(wù)決策的科學(xué)性，是煤炭上下游企業(yè)控制經(jīng)營風(fēng)險、實現(xiàn)精細化運營的關(guān)鍵抓手，對全產(chǎn)業(yè)鏈的平穩(wěn)發(fā)展和資源高效配置具有不可替代的價值。針對這一行業(yè)問題，CCTD聯(lián)合中國礦業(yè)大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)院、礦業(yè)工程學(xué)院等多學(xué)科團隊開展跨領(lǐng)域研究，融合機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘與煤炭產(chǎn)業(yè)實踐經(jīng)驗，打造了適配煤炭行業(yè)數(shù)據(jù)特征的預(yù)測模型。

此次發(fā)表的研究成果中，團隊設(shè)計了系統(tǒng)化的多源異頻數(shù)據(jù)處理流程，通過上采樣、下采樣技術(shù)將原始數(shù)據(jù)清洗、對齊并重采樣為3個時間同步的特征矩陣，完整保留了高頻數(shù)據(jù)的精細波動信息和低頻數(shù)據(jù)的長期趨勢特征。在此基礎(chǔ)上，創(chuàng)新構(gòu)建多輸入Transformer網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，通過融合層整合深層特征，實現(xiàn)多尺度信息的有效融合，最終形成MFT-Former模型。實驗結(jié)果顯示，MFT-Former模型在測試集上的平均絕對百分比誤差（MAPE）低至6.24%，顯著優(yōu)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等傳統(tǒng)模型。值得關(guān)注的是，該模型對未來3-6個月的中期預(yù)測精度更高，MAPE穩(wěn)定在5.24%-5.76%，展現(xiàn)出極強的中長期趨勢捕捉能力，突破了傳統(tǒng)模型預(yù)測誤差隨時間遞增的局限。

CCTD與中國礦業(yè)大學(xué)的產(chǎn)學(xué)研合作已深耕多年，雙方秉持“優(yōu)勢互補、協(xié)同創(chuàng)新”的理念，從2020年聯(lián)合共建煤炭市場大數(shù)據(jù)研究院起步，還攜手共建江蘇省應(yīng)用數(shù)學(xué)（中國礦業(yè)大學(xué)）中心等高端產(chǎn)學(xué)研平臺，持續(xù)推動人工智能、大數(shù)據(jù)等前沿技術(shù)與煤炭產(chǎn)業(yè)深度融合，結(jié)出了豐碩的合作成果。多年來，雙方持續(xù)聚焦行業(yè)重難點問題開展聯(lián)合攻關(guān)，先后推出多項兼具理論創(chuàng)新與實際應(yīng)用價值的研究成果，不僅有多項成果發(fā)表于國內(nèi)外權(quán)威期刊，更推動相關(guān)技術(shù)成果落地應(yīng)用于煤炭行業(yè)實際生產(chǎn)經(jīng)營場景，為企業(yè)智能決策、行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了有力支撐。

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目前CCTD環(huán)渤海動力煤價格預(yù)測、煤炭產(chǎn)量預(yù)測、煤炭消費量預(yù)測等系統(tǒng)，以及面向煤炭采運銷全鏈條業(yè)務(wù)決策的“CCTD煤市智慧大腦”已在國內(nèi)多家大型能源企業(yè)投入應(yīng)用，運行效果良好，示范效應(yīng)顯著。未來CCTD將繼續(xù)深化與中國礦業(yè)大學(xué)的產(chǎn)學(xué)研合作，推動更多成果在煤炭產(chǎn)業(yè)實際場景中的落地應(yīng)用，為煤炭企業(yè)生產(chǎn)運營、產(chǎn)業(yè)鏈風(fēng)險規(guī)避及政府能源戰(zhàn)略制定提供科學(xué)的數(shù)據(jù)支撐，為我國煤炭產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展和能源安全保障貢獻更多智慧方案。

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來源 | CCTD中國煤炭市場網(wǎng)（轉(zhuǎn)載請注明）

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