煤炭作为我国能源结构中的重要组成部分，在国民经济中占据着举足轻重的地位。近年来，随着全球能源需求的变化以及国内环保政策的不断推进，煤炭市场价格波动频繁，对相关产业和经济发展产生了深远影响。因此，如何科学地预测煤炭价格走势，成为了一个亟待解决的问题。

为了更好地理解和预测煤炭价格的变化趋势，我们采用了数学建模的方法进行深入研究。数学建模是一种将实际问题抽象为数学形式，并通过数学工具求解的过程。这种方法能够帮助我们从复杂的现实情况中提炼出关键因素，从而建立合理的模型来描述现象背后的规律。

在本次研究中，我们首先收集了大量历史数据，包括但不限于煤炭产量、库存量、进口量等宏观经济指标，同时也考虑到了国际市场动态等因素。通过对这些原始数据的整理与清洗，确保了后续分析工作的准确性与可靠性。

接下来，我们选择了适合本课题需求的时间序列分析方法来进行建模。时间序列分析是一种专门用于处理按时间顺序排列的数据集的技术手段，它可以帮助我们发现数据随时间变化的趋势、周期性和随机性特征。在此基础上，我们还尝试了几种不同的预测算法，如ARIMA模型（自回归积分滑动平均模型）、GARCH模型（广义自回归条件异方差模型）等，以期找到最有效的预测方案。

经过多次实验和优化调整后，最终确定了一套综合考虑多种变量且具有良好预测效果的数学模型。该模型不仅能够准确捕捉到煤炭价格的主要变动方向，还能提供一定程度上的短期波动预测能力。

最后，我们将研究成果应用于实际场景之中，比如为企业制定采购计划或政府制定宏观调控政策时提供了有力支持。实践证明，基于数学建模方法得出的结果具有较高的参考价值，并且对于提升决策效率起到了积极作用。

总之，通过这次煤炭价格走势分析的研究工作，我们深刻认识到数学建模在解决复杂经济问题方面所展现出的强大优势。未来，随着更多先进技术的应用与发展，相信这一领域将会迎来更加广阔的发展空间。