【摘 要】
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碳排放权交易市场是实现碳达峰与碳中和目标的核心政策工具,为充分提取其价格序列非线性,非平稳性等复杂特征,文章构建一种基于二次分解聚合策略的碳交易价格预测模型CEEMD-EWT-SM-ELM.首先通过互补集合经验模态分解(CEEMD)将原始碳价格序列分解为不同频率的本征模态函数(IMF);然后利用经验小波变换(EWT)针对IMF1分量进行二次分解;再引入样本熵和最大信息系数(SE-MIC,SM)对所
【基金项目】
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国家自然科学基金(71971089,72001083); 广东省基础与应用基础研究基金(2022A1515011612)资助课题;
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碳排放权交易市场是实现碳达峰与碳中和目标的核心政策工具,为充分提取其价格序列非线性,非平稳性等复杂特征,文章构建一种基于二次分解聚合策略的碳交易价格预测模型CEEMD-EWT-SM-ELM.首先通过互补集合经验模态分解(CEEMD)将原始碳价格序列分解为不同频率的本征模态函数(IMF);然后利用经验小波变换(EWT)针对IMF1分量进行二次分解;再引入样本熵和最大信息系数(SE-MIC,SM)对所有分解得到的分量进行复杂度和相关度分析,将其划分为高复杂度分量集和低复杂度分量集;进一步将低复杂度分量集聚合为一个分量,并利用极限学习机(ELM)模型对每条分量进行多步预测;最后将所有分量预测结果线性集成.文章选取广东,湖北和天津三个碳交易市场的价格数据进行实例验证,实证结果表明:在提前1天,3天和6天的预测中,文章提出组合模型预测精度明显优于基准模型;同时也证实了二次分解聚合策略能够有效提高碳交易价格的预测效果.
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