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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:楊茹雲
研究生(外文):Ju-Yun Yang
論文名稱:應用文字探勘技術於煤炭價格趨勢預測之研究:以中國市場為例
論文名稱(外文):Using Text Mining for Coal Trend Forecast: A Case Study of China Market
指導教授:邱昭彰邱昭彰引用關係
指導教授(外文):Chao-Chang Chiu
學位類別:碩士
校院名稱:元智大學
系所名稱:資訊管理學系
學門:電算機學門
學類:電算機一般學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2011
畢業學年度:99
語文別:中文
論文頁數:40
中文關鍵詞:文字探勘預測煤炭趨勢能源
外文關鍵詞:Text Mining,Forecast,Coal Trends,Energy
相關次數:
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煤炭、石油、天然氣為世界三大主要能源,其中石油已被人類開採利用許久。在1999至2009年間,煤炭、石油、天然氣消費量分別成長45.77%、10.24%、26.61%,其中以煤炭消費量成長最多。中國為位居世界第一的產煤大國,其對於煤炭的消費量也非常驚人。據中國國土資源部統計,自2000年到2009年,中國煤炭消費量幾乎與其煤炭產量相等。中國目前主要的能源為煤炭,中國目前70%為火力發電,其中燃煤發電佔83%,可以看出煤炭不僅影響電價,煤價的波動甚至會波及終端產品之價格,可以看出煤炭對於中國經濟及建設發展影響甚大。
本研究透過收集、分析煤炭相關新聞以及國際股價指數、產業指數,預測中國煤炭價格未來短期走勢,實驗結果發現僅使用新聞資料所建立的預測模型達到73.91%的預測正確率;指數資料部分預測正確率達到61.96%;而結合新聞及指數資料所建立的預測模型則達到72.53%的預測正確率。


Coal, oil, natural is the world''s three most important energy, and oil has been used the longest time. From 1999 to 2009, the consumption of coal, oil, and gas has grown 45.77%, 10.24%, and 26.61%, and coal consumption growth most significant. China has the largest coal production in the world, and is has great demand for coal. According to the Chinese Ministry of Land and Resource Department, from 2000 to 2009 China''s coal consumption is almost equal to its coal production. Coal is the most important energy in China, 70% of China''s coal used in power industry, and 83% china’s thermal power use coal as fuel. Obviously, the fluctuations of coal price not only affect to electricity price, but also affect end-product prices and China''s economic development. In this study, we use China’s coal price, related news, and international indicator to forecast China''s coal trend. The experimental shows that we can achieve 73.91% accuracy when we use news information only, 61.96% accuracy when use indicator data only, and when we use news information and indicator data, the forecast model could achieve 72.53% accuracy.

目錄
書名頁 i
論文口試委員審定書 ii
授權書 iii
中文摘要 iv
英文摘要 v
誌謝 vi
目錄 vii
表目錄 viii
圖目錄 ix
第一章、 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 動機與目的 3
第二章、 文獻探討 6
2.1 煤炭 6
2.2 文字探勘技術 8
2.3 能源預測 9
第三章、 研究方法 16
3.1 網頁資料擷取 16
3.2 資料標記 18
3.3 資料前處理 19
3.4 建立三種預測模型 21
3.5 預測結果評估 26
第四章、 研究實驗 27
4.1 資料描述 27
4.2 實驗結果 28
第五章、 討論 35
第六章、 結論與未來研究 36
第七章、 參考文獻 38

表目錄
表一、ICTCLAS漢語分詞系統斷詞結果 20
表二、同義詞合併示意 21
表三、預測評估表 26
表四、實驗資料分布表 28
表五、指數列表 28
表六、特徵詞表 29
表七、指數漲跌幅資料建立預測模型 30
表八、新聞詞頻資料建立預測模型 31
表九、指數漲跌幅資料建立預測模型 32
表十、結合指數與新聞資料建立預測模型 33
表十一、結合二種資料模型之參數設定 33
表十二、結合指數與新聞資料建立預測模型(加入GA調整特徵詞權重) 34
表十三、加權正確率預測結果(新聞詞頻資料) 35

圖目錄
圖一、世界三大能源歷年產量及消費量(1965-2009) 1
圖二、中國煤炭產量及消費量 2
圖三、中國建設發展、煤炭資源與電力能源關係圖 3
圖四、中國煤炭、石油、天然氣消費趨勢與比較圖 4
圖五、2004年中國一次性能源構成圖 7
圖六、中國各煤區煤炭資源百分比 8
圖七、動力煤價格趨勢預測流程 16
圖八、新聞群組合併示意圖 18
圖九、價格漲跌幅計算方式 19
圖十、指數資料前處理流程 19
圖十一、新聞資前處理流程 19
圖十二、建立模型用指數資料示意 22
圖十三、每日權重示意圖 22
圖十四、新聞詞頻資料建立預測模式資料及權重示意圖 23
圖十五、結合指數類別及新聞詞頻資料建立預測模式資料及權重示意圖 24
圖十六、GA動態調整權重流程圖 25




中華人民共和國中央人民政府,「能源局、統計局發布2009年中國能源消費情況說明」,http://www.gov.cn/gzdt/2010-08/13/content_1678719.htm,2010。
高紀安,「台灣地區長期進口煤規劃之研究」,經濟部七十二年度研究發展專題, 1983。
中國商務部,「2010我國電力工業走向分析」,http://ccn.mofcom.gov.cn/spbg/show.php?id=11128,2010。
中國礦業網,「中國礦產資源」, http://www.chinamining.com.cn/report/default.asp?V_DOC_ID=1348。
徐水師等 編,「中國煤炭資源遙感調查評價理論與技術」,北京:科學出版社,頁 1,2009。
Assari, M.R., Ghanbarzadeh, A., Assareh, E., Behrang, M.A., “Coal demand estimating in Iran based on socio-economic indicators using Particle Swarm Optimisation and Gnetic Algorithm,” Proceeding Industrial Informatics, pp. 481-486, 2009.
Cattaneo, C., Manera, M., Scarpa, E., “Industrial coal demand in China: A provincial analysis,” Resource Energy Econ, 2010.
Deng, Z.H., Tang, S.W., Yang, D.Q., Zhang, M., Li L.Y., Xie K.Q., “A Comparative Study on Feature Weight in Text categorization,” Advanced Web Technologies and Applications, Vol. 3007, pp. 588–597, 2004.
Dong, B., Li, X., Lin, B., “Forecasting Long-Run Coal Price in China: A Shifting Trend Time-Series Approach,” Review of Development Economics, Vol. 14, Issue 3, pp. 499–519, 2010.
Ekawan, R., Duchene, M., Goetz, D., “The evolution of hard coal trade in the Pacific market,” Energy Policy, Vol. 34, Issue 14, pp.1853–1866, 2006.
He, Y.J., G, J., Zhang, L.Z., “The Research on Electricity and Coal Price Level Supporting the Economy Development in China,” Proceeding Sustainable Power Generation and Supply, pp.1-5, 2009.
Huang, C.J., Liao, J.J., Yang, D.X., Chang, T.Y., Luo, Y.C. , “Realization of a news dissemination agent based on weighted association rules and text mining techniques,” Expert Systems with Applications, Vol. 37, Issue 9, pp. 6409-6413, 2010.
Jiang, L., Wang, J., “Energy Demand Forecast in China Based on Wavelet Neural Network,” Workshop Computer Science and Engineering, pp. 8-22, 2009.
Kaya, M.I.Y., Karsligil, M.E., “Stock price prediction using financial news articles,” In Proceeding Information and Financial Engineering, pp. 478-482, 2010.
Kontorovich, A.E., “Estimate of global oil resource and the forecast for global oil production in the 21st century,” Russian Geology and Geophysics, Vol. 50, Issue 4, pp. 237-242, 2009.
Liu, S., Huang, W., Zhang, G., “Research and Prediction of Coal Price in China,” In Proceeding Risk Management and Engineering Management, pp. 255, 2008.
Maggio, G., Cacciola, G., “A variant of the Hubbert curve for world oil production forecasts ,” Energy Policy, Vol. 37, Issue 11, pp. 4761-4770, 2009.
Mittermayer, M.A., “Forecasting Intraday Stock Price Trends with Text Mining Techniques,” Proceeding System Sciences, pp. 10, 2004.
Mittermayer, M.A., Knolmayer, G.F., “NewsCATS: A News Categorization and Trading System,” Proceeding Data Mining, pp. 1002, 2006.
Schumaker, R.P., Chen, H.C., “Textual analysis of stock market prediction using breaking financial news: The AZFin text system,” ACM Transactions on Information Systems, Vol. 27, Issue 2, pp. 1-19, 2009.
Shealy, M., Dorian, J.P., “Growing Chinese coal use: Dramatic resource and environmental implications,” Energy Policy, Vol. 38, Issue 5, pp. 2116-2122, 2010.
Soderberg, B., Jakobsson, K., Aleklett, K., “European energy security: An analysis of future Russian natural gas production and exports,” Energy Policy, Vol. 38, Issue 12, pp. 7827-7843, 2010.
Tan, S., Zhang, J., “An empirical study of sentiment analysis for Chinese documents,” Expert Systems with Applications, Vol. 34, pp. 2622-2629, 2008.
Wang, B., “An imbalanced development of coal and electricity industries in China,” Energy Policy, Vol. 35, Issue 10, pp. 4959-4968, 2007.
Witten, I. H., Frank, E., “Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques,” Morgan Kaufmann, San Francisco, 2nd edition, 2005.
Wang, S., Yu, L., Lai, K.K., “A Novel Hybrid AI System Framework for Crude Oil Price Forecasting,” Data Mining and Knowledge Management, Vol. 3327, pp. 233-242, 2004.
Wang, Y., Li, J.W., “China''s Present Situation of Coal Consumption and Future Coal Demand Forecast,” China Population, Resources and Environment, Vol. 18, Issue 3, pp. 152-155, 2008.
Yang, Y., Pedersen, J.O., “A comparative study on feature selection in text categorization,” Proceeding 14th International Conference on Machine Learning, pp.412-420, 1997.

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