【摘 要】
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在全球变暖的背景下,许多国家都在积极开展温室气体减排的行动,碳交易作为减少碳排放的重要措施之一,目前已经成为中国碳减排的有力武器。碳价格是碳交易市场运行的核心,但碳价格的变化具有一定的复杂性,由于碳价是一种非线性、非平稳序列,单一的统计学模型或普通的机器学习模型往往无法得到较好的结果。因此,对我国的碳价序列进行预测具有重要的意义。本文旨在提出一种新的基于CEEMDAN分解的LSTM预测模型用于碳价
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在全球变暖的背景下,许多国家都在积极开展温室气体减排的行动,碳交易作为减少碳排放的重要措施之一,目前已经成为中国碳减排的有力武器。碳价格是碳交易市场运行的核心,但碳价格的变化具有一定的复杂性,由于碳价是一种非线性、非平稳序列,单一的统计学模型或普通的机器学习模型往往无法得到较好的结果。因此,对我国的碳价序列进行预测具有重要的意义。本文旨在提出一种新的基于CEEMDAN分解的LSTM预测模型用于碳价格预测。选取中国八个区域碳市场中成熟度较高的广东碳市场的价格数据作为样本进行碳价格预测研究。除LSTM外,另外选择SVM、ELM、CNN预测方法,分别设计不同预测方法在不同分解条件下的预测模型作对比试验。并选择RMSE、MAE、MAPE作为评价指标,结果显示CEEMDAN-LSTM对广东碳市场价格数据的预测分析结果误差最低,相较于其他模型在预测准确度方面具有优越性。为进一步验证模型对碳价预测的性能,本文还使用所提模型对湖北碳市场价格数据进行预测分析,同样得到了最好的预测效果,证明模型具有鲁棒性。
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