在能源行业的发展中，煤炭作为重要的基础能源之一，其价格波动对经济和社会发展具有深远的影响。为了更好地理解煤炭价格的变化规律并预测未来趋势，本文采用数学建模的方法，通过分析历史数据和相关影响因素，构建了一个综合性的煤炭价格走势预测模型。

首先，我们收集了过去几年内煤炭市场的各类数据，包括但不限于开采量、库存水平、市场需求变化以及国际油价等外部条件。这些数据为后续分析提供了坚实的基础。接着，在数据分析阶段，我们运用统计学原理对原始数据进行了清洗与整理，并利用时间序列分析技术来识别长期趋势和短期波动特征。

接下来是模型建立部分。考虑到影响煤炭价格的因素复杂多样且相互关联，我们选择了多元回归分析作为主要工具之一。通过引入多个自变量（如供需关系指数、季节性调整因子等），建立了能够描述价格随时间变化规律的基本方程。此外，还结合了机器学习算法中的随机森林方法来增强模型准确性，这种方法可以有效捕捉非线性关系及异常点。

最后，在验证阶段，我们将训练好的模型应用于实际场景下进行测试。结果显示该模型不仅能够在一定程度上准确反映当前市场状况，而且对于短期预测也表现出较高精度。然而值得注意的是，由于市场环境存在诸多不确定性因素，任何预测都存在一定误差范围。

综上所述，通过对煤炭价格走势进行数学建模研究，不仅可以帮助企业和政府做出更加科学合理的决策，同时也为深入探讨能源经济学提供了新的视角。未来的工作将集中在进一步优化模型结构以及探索更多潜在影响因素上，以期达到更高水平的应用效果。