在煤炭供应链管理中，集运站作为连接生产端与消费端的核心枢纽，其运营效率直接影响全链条成本控制。传统经验驱动的需求预测模式已难以应对市场波动，而大数据挖掘技术的应用为精准预测提供了全新路径。

一、煤炭集运站数据资产特征

集运站每日产生包括运输车辆GPS轨迹、装卸作业记录、库存周转数据、气象环境信息等在内的多维度数据。这些数据具有明显的时空关联性，如运输频次与季节性能耗需求正相关，装卸效率受天气条件显著影响。通过部署物联网传感器与ERP系统集成，可构建覆盖"运输-仓储-销售"全环节的数据中台。

二、预测模型构建方法论

1. 数据预处理阶段

采用滑动窗口算法对历史数据进行标准化清洗，消除设备采集误差。针对煤炭品类特性（如动力煤、焦煤），建立热值-灰分-硫分等质量指标的关联矩阵，为后续特征工程奠定基础。

2. 核心算法选择

对比测试表明，集成XGBoost与LSTM神经网络的混合模型表现最优：

- XGBoost有效处理结构化数据（如客户订单周期）

- LSTM捕捉时序依赖关系（如节假日需求波动）

模型在北方某集运站的验证显示，月度需求预测准确率达89.7%，较传统方法提升23%。

三、业务价值实现路径

1. 动态库存管理

根据预测结果自动生成补货建议，使平均库存周转天数从15天降至9天，减少资金占用约1.2亿元/年（以500万吨年吞吐量计）。

2. 运输资源优化

结合预测需求与实时路况数据，智能调度车辆到站时间，使日均装卸效率提升18%，客户平均等待时间缩短40%。

当前挑战在于数据孤岛现象仍存，建议行业建立统一的数据交换标准。未来可探索将碳足迹数据纳入模型，响应双碳目标下的新型需求预测维度。该模式已具备向水泥、矿石等大宗商品集运场景复用的潜力。