基于GMDH-PSO-LSSVM的国际碳市场价格预测

发布时间：2018-03-31 18:29

  本文选题：碳价预测　切入点：欧盟排放交易体系　出处：《系统工程理论与实践》2011年12期

【摘要】：针对国际碳市场价格预测LSSVM建模输入节点和模型参数难以确定的问题,建立了基于数据分组处理方法(GMDH)-粒子群算法(PSO)-最小二乘支持向量机(LSSVM)的国际碳市场价格预测模型.首先利用GMDH算法获得LSSVM建模中的输入变量;其次应用PSO算法对LSSVM建模中的参数进行优化,进而使用训练好的LSSVM模型对测试样本进行预测;最后采用该模型对欧盟排放交易体系(EU ETS)两个不同到期时间的碳期货价格(DEC 10和DEC 12)进行实证分析,取得了令人满意的效果.
[Abstract]:Aiming at the problem that it is difficult to determine the input node and model parameters of LSSVM modeling for international carbon market price prediction, A price prediction model of international carbon market based on data grouping method (GMDH) and particle swarm optimization (PSO) is established. Firstly, the input variables in LSSVM modeling are obtained by using GMDH algorithm. Secondly, PSO algorithm is used to optimize the parameters in LSSVM modeling, and then the trained LSSVM model is used to predict the test samples. Finally, the model is used to analyze the two carbon futures prices with different expiration time (DEC10 and DEC 12) in the EU emissions trading system (EU ETS), and the results are satisfactory.
【作者单位】： 五邑大学经济管理学院;北京理工大学能源与环境政策研究中心;北京理工大学管理与经济学院;
【基金】：国家自然科学基金(71020107026,70733005) 国家博士后科学基金(201104057) 国家教育部人文社会科学青年基金(11YJC630304)
【分类号】：X196
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本文编号：1691921