【摘 要】
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碳市场价格呈现非线性、非平稳的复杂特性,准确预测具有较大的挑战.基于“分而治之”的思想,提出了一种基于局部回归的多尺度碳市场价格预测模型.提出的模型利用集成经验模态分解(EEMD)对碳市场价格时间序列进行分解.启发于EEMD局部特征分解的特点,对分解后的分量采用局部回归方法进行预测,然后将分量预测结果进行集成.采用的局部回归方法包括局部线性回归(LLP)、局部多项式回归、局部岭回归、局部主成分回归、局部偏最小二乘回归和局部套索回归.实验结果表明基于局部回归的多尺度预测模型具有优异的预测性能.在提出的模型中
【机 构】
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深圳大学管理学院,广东深圳518060;深圳大学大湾区国际创新学院,广东深圳518060
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碳市场价格呈现非线性、非平稳的复杂特性,准确预测具有较大的挑战.基于“分而治之”的思想,提出了一种基于局部回归的多尺度碳市场价格预测模型.提出的模型利用集成经验模态分解(EEMD)对碳市场价格时间序列进行分解.启发于EEMD局部特征分解的特点,对分解后的分量采用局部回归方法进行预测,然后将分量预测结果进行集成.采用的局部回归方法包括局部线性回归(LLP)、局部多项式回归、局部岭回归、局部主成分回归、局部偏最小二乘回归和局部套索回归.实验结果表明基于局部回归的多尺度预测模型具有优异的预测性能.在提出的模型中,EEMD-LLP结构简单且性能更为突出,进一步对EEMD-LLP参数的适应性进行探讨.与新近提出模型的对比结果表明了EEMD-LLP在碳市场价格预测中的有效性.
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