作者
摘要
低碳发展是全球气候变化下的必然选择，碳市场也应运而生。碳价格预测是碳减排战略研究的一个重要方面。传统的预测方法大多集中于点值时间序列，信息量有限，导致点预测失去了波动性信息。这些局限性突出了提出精确的区间值时间序列预测系统的重要性。为了解决这个问题，我们从碳价格波动的不确定性角度出发，提出了一个基于概率密度递归网络和区间多层感知器（MLPI）的碳价格区间预测框架。首先，我们使用核密度估计将原始数据转换为概率密度序列，然后构建网络。为了提取有效信息并排除碳价格样本数据中的异常数据，我们使用网络拓扑和链接预测理论对数据进行了清理；然后，使用MLPI模型进行区间预测。为了验证该方法的预测性能，我们使用欧盟碳市场的实际区间值碳期货价格数据进行了实证分析，并将其预测精度与相同条件下的其他模型进行了比较。结果表明，本文提出的碳价格区间预测框架在预测精度方面优于传统方法。
建议引用
朱梦瑞、徐华、王明、田明刚、李欣，2024。"基于概率密度递归网络和区间多层感知器的碳价格区间预测方法,"物理学A：统计力学及其应用爱思唯尔，第636（C）卷。手柄：RePEc:eee:phsmap:v:636:y:2024:i:c:s0378437124000517
内政部：10.1016/j.physa.2024.129543
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