【摘 要】
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在综合考虑能源价格、气候变化、政策规定、经济环境及交易行情的前提下，运用皮尔森相关系数法筛选出4个影响碳交易价格的关键因素，并将其作为预测模型解释变量；其次，运用多方向螺旋搜索的海鸥算法优化随机森林模型，建立预测模型；最后，利用某地区日平均碳交易价格数据对预测模型进行验证。结果表明，所提模型预测效果明显好于其他同类型预测算法。
【基金项目】
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河北省社科基金重点项目（HB21YJ002）；
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在综合考虑能源价格、气候变化、政策规定、经济环境及交易行情的前提下，运用皮尔森相关系数法筛选出4个影响碳交易价格的关键因素，并将其作为预测模型解释变量；其次，运用多方向螺旋搜索的海鸥算法优化随机森林模型，建立预测模型；最后，利用某地区日平均碳交易价格数据对预测模型进行验证。结果表明，所提模型预测效果明显好于其他同类型预测算法。
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