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作者
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基于非结构化数据的碳价格组合预测研究
1
作者
王木子妍
罗瑞
+4 位作者
刘金培
石倩
刘泊尧
邹青青
姜安琪
《武汉理工大学学报(信息与管理工程版)》
CAS
2023年第3期410-415,421,共7页
针对现有碳交易价格预测模型均不能反映非结构化数据的实时影响,存在滞后性缺陷,且传统分解方法难以充分提取多尺度特征等问题,提出了基于改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)和非结构化数据的碳价格组合预测模型。首先,对...
针对现有碳交易价格预测模型均不能反映非结构化数据的实时影响,存在滞后性缺陷,且传统分解方法难以充分提取多尺度特征等问题,提出了基于改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)和非结构化数据的碳价格组合预测模型。首先,对预处理后的非结构化数据进行ICEEMDAN分解,采用Fine-to-coarse方法将不同的本征模函数重构为高频分量、低频分量和趋势项。其次,针对高频分量、低频分量和趋势项,分别采用双向长短期记忆神经网络(Bi-LSTM)、极端梯度提升(XGBoost)和Holt指数平滑法进行预测。最后,通过灰狼优化集成预测结果。仿真实验结果表明:与其他预测模型相比,所提出的组合模型通过引入ICEEMDAN和XGBoost等处理结构化和非结构化数据,减少了信息冗余,预测精确度更高,稳定性更强。
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关键词
碳价格组合预测
非结构化数据
ICEEMDAN
Bi-LSTM
XGBoost
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职称材料
题名
基于非结构化数据的碳价格组合预测研究
1
作者
王木子妍
罗瑞
刘金培
石倩
刘泊尧
邹青青
姜安琪
机构
安徽大学商学院
安徽大学大数据与统计学院
出处
《武汉理工大学学报(信息与管理工程版)》
CAS
2023年第3期410-415,421,共7页
基金
国家自然科学基金项目(72071001,72001001,71871001,71901001)
教育部人文社会科学规划项目(20YJAZH066)
+1 种基金
安徽省自然科学基金项目(2008085MG226)
安徽大学大学生创新训练计划项目(S202210357524).
文摘
针对现有碳交易价格预测模型均不能反映非结构化数据的实时影响,存在滞后性缺陷,且传统分解方法难以充分提取多尺度特征等问题,提出了基于改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)和非结构化数据的碳价格组合预测模型。首先,对预处理后的非结构化数据进行ICEEMDAN分解,采用Fine-to-coarse方法将不同的本征模函数重构为高频分量、低频分量和趋势项。其次,针对高频分量、低频分量和趋势项,分别采用双向长短期记忆神经网络(Bi-LSTM)、极端梯度提升(XGBoost)和Holt指数平滑法进行预测。最后,通过灰狼优化集成预测结果。仿真实验结果表明:与其他预测模型相比,所提出的组合模型通过引入ICEEMDAN和XGBoost等处理结构化和非结构化数据,减少了信息冗余,预测精确度更高,稳定性更强。
关键词
碳价格组合预测
非结构化数据
ICEEMDAN
Bi-LSTM
XGBoost
Keywords
carbon price combined forecast
unstructured data
ICEEMDAN
Bi-LSTM
XGBoost
分类号
F832.5 [经济管理—金融学]
X196 [环境科学与工程—环境科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于非结构化数据的碳价格组合预测研究
王木子妍
罗瑞
刘金培
石倩
刘泊尧
邹青青
姜安琪
《武汉理工大学学报(信息与管理工程版)》
CAS
2023
0
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