【摘 要】
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随着科学技术的发展,人们越来越关注温室气体给人类带来的影响.各国的学者们纷纷行动起来,提出各种措施来消除温室气体带来的消极影响,碳交易价格市场机制就是其中措施之一.
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随着科学技术的发展,人们越来越关注温室气体给人类带来的影响.各国的学者们纷纷行动起来,提出各种措施来消除温室气体带来的消极影响,碳交易价格市场机制就是其中措施之一.所以精准预测碳交易价格对于制定减排决策具有重要意义.本文提出了一个“分解-集成”模型,该模型集成了改进的完备集合经验模态分解(ICEEMD)、改进的多目标灰狼优化算法(IMOGWO)、极限学习机(ELM)来对碳交易价格进行预测.本文首先利用ICEEMD算法对处理好缺失值和异常值的数据进行分解,得到一个残差序列(Redisual)和一些本征模态函数(IMFs).然后选用极限学习机作为本文的预测方法,并且采用改进的多目标灰狼优化算法优化极限学习机中的权值和阈值.最终得到了一个“分解-集成”模型(ICEEMD_IMOGWO_ELM).在本文最后的分析部分,选用湖北省和深圳市的碳交易价格数据进行实证分析,用三个单一预测模型、七个混合预测模型与本文所提出的模型进行对比分析研究.结果表明,本文所提出的模型不仅预测精度高,且具有较好的稳定性.
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