本问主要以预测秦皇岛煤炭价格为目标，通过问题一中不同因素对其影响权重的大小以及神经网络算法，建立价格预测模型。BP神经网络模型处理信息的基本原理是：输入信号，通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线性变换，产生输出信号，网络训练的每个样本包括输入向量和期望输出量t，网络输出值y与期望输出值t之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的连接强度值和隐层节点与输出节点之间的连接强度以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数（权值和阈值），训练即告停止。此时经过

1. 请建立数学模型，通过量化分析的方法，给出影响煤炭价格的主要因素（不超过10种），并且以秦皇岛港动力煤价格为例，给出从2019年5月1日至2020年4月30日，影响秦皇岛港动力煤价格的主要因素的排序（按影响程度从大到小排序，不超过10种）。 2. 请结合秦皇岛港动力煤价格的历史数据(附件1)，以及问题1中的影响煤炭价格的主要因素，建立煤炭价格预测模型，分别以天、周、月为单位，预测未来31天、35周、36个月的煤炭价格，并完成表1。 3. 为了更加准确地预测秦皇岛港动力煤价格，请综合考虑未来各

A题煤炭价格预测问题 煤炭属于大宗商品，煤炭价格既受国家相关部门的监管，又受国内煤炭市场的影响。除此之外，气候变化、出行方式、能源消耗方式、国际煤炭市场等其他因素也会影响煤炭价格。请完成如下问题。 1.请建立数学模型，通过量化分析的方法，给出影响煤炭价格的主要因素（不超过10种），并且以秦皇岛港动力煤价格为例，给出从2019年5月1日至2020年4月30日，影响秦皇岛港动力煤价格的主要因素的排序（按影响程度从大到小排序，不超过10种）。

论述煤炭企业由市场营销向"客户引消"模式变革的新趋势,包括深刻认识和把握市场运行的永恒规律性,从而转变思维方式,变革营销思路,树立市场导向及"客户引消"的新理念;牢牢抓住产品这一市场竞争载体升级的工作主线,着力推进产品质量升级、结构优升、市场定制及分级提质增致工作;坚持"两场"对接融合,从五个要件保障入手,寻找"客户引消"的契合点。