《表6 2019年4月—12月秦皇岛港5 500 kcal混煤价格预测结果（T=9）元/t》

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《基于滚动时间窗的ε-SVR煤炭价格预测模型研究》

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由以上预测结果可以进一步看出，利用基于滚动时间窗的ε-SVR模型在煤炭价格多期预测中同样表现出了良好的性能。但同时也注意到，多期价格预测时并不是预测期数越短精度越高，跟预测起始点的位置也有很大关系。另外，时间窗长度的大小和数据重构中组成输入变量的样本点个数都对预测结果有很大的影响。