基于相空间重构和最小二乘支持向量回归模型参数同步优化的碳市场价格预测

发布时间：2018-06-05 22:10

  本文选题：碳市场价格预测 + 欧盟碳排放交易体系　； 参考：《系统科学与数学》2017年02期

【摘要】：为提高碳市场价格预测的准确性,提出了一种基于相空间重构(PSR)和最小二乘支持向量回归(LSSVR)模型参数同步优化的碳市场价格预测模型(PSO-PSR-LSSVR).该模型基于碳市场价格数据特征,利用PSO算法自适应同步优化PSR和LSSVR参数,有效克服了模型参数单独优化和轮流优化的缺陷,保证了参数组合的整体最优.以欧盟碳排放交易体系(EU ETS)下两个碳期货价格为研究对象,实证结果表明,相比常用的预测方法,该模型能够获得更高的预测精度.
[Abstract]:In order to improve the accuracy of carbon market price prediction, a carbon market price prediction model based on phase space reconstruction (PSRs) and least squares support vector regression (LSSVRV) model is proposed. Based on the characteristics of carbon market price data, the model adaptively optimizes PSR and LSSVR parameters synchronously by using PSO algorithm, which effectively overcomes the shortcomings of single optimization and rotation optimization of model parameters, and ensures the overall optimal combination of parameters. Taking two carbon futures prices under EU ETS as the research object, the empirical results show that the model can obtain higher prediction accuracy than the common forecasting methods.
【作者单位】： 五邑大学经济管理学院;暨南大学管理学院;
【基金】：国家自然科学基金(71201010,71303174,71473180) 广东省自然科学杰出青年基金(2014A030306031) 广东省高校高层次人才项目(粤财教[2013]246号) 广东省高校优秀青年教师资助项目(粤教师函[2014]145号)资助课题
【分类号】：F831.5;TP18;X196

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本文编号：1983574