文摘针对碳排放价格预测精度欠佳的问题,提出一种基于完全集成经验模态分解(Complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)和浣熊算法(Coati optimization algorithm,COA)优化的双向长短期记忆网络(Bidirectional long short term memory network,BiLSTM)碳价预测模型。首先,采用CEEMDAN将原始碳价数据分解为若干内涵模态分量(Intrinsic mode functions,IMF);然后,运用COA对BiLSTM的参数进行优化;最后,使用COA-BiLSTM模型对IMF进行预测,将IMF预测值重构得到碳价预测值。实证结果表明,采用CEEMDAN对原始数据进行分解,使用BiLSTM模型进行预测,运用COA对预测模型参数进行优化均能有效提高碳价预测精度。