碳市场价格预测方法及应用研究

发布时间：2017-08-24 20:31

  本文关键词：碳市场价格预测方法及应用研究

  更多相关文章： 碳价格 欧碳市场 最小二乘支持向量回归 经验模态分解 粒子群算法 均匀设计

【摘要】：作为应对气候变化成本的有效手段,碳市场日益受到学术界和理论界的关注。近年来以欧盟碳排放交易体系(EU ETS)为代表的全球碳市场发展迅猛,但其市场价格波动剧烈,显著影响了减排绩效。论文围绕EU ETS碳市场价格开展预测分析研究,以期提高碳市场价格的预测精度。本文的主要创新性工作如下:(1)构建了基于PSR-LSSVR模型参数同步优化的碳市场价格预测模型。首先,分析了影响碳市场价格LSSVR模型预测性能参数,确定模型参数组合优化问题;其次,将PSR和LSSVR参数同步编码,选用具有极强寻优能力的粒子群算法(PSO)对模型参数组合进行同步优化;最后,利用PSO-PSR-LSSVR模型对EU ETS碳价格进行了实际预测。结果发现,PSO-PSR-LSSVR模型在碳价格预测方面更具有优势。(2)构建了基于UD-PSR-LSSVR模型的碳市场价格预测模型。首先,将模型参数组合优化转化为一个多因素多水平优化问题;其次,采用均匀设计方法对参数进行均匀设计,将多参数多水平组合优化的大样本问题转化为一个小样本问题,提高寻优效率,从而得到最优模型参数,并对EU ETS两组碳期货价格进行实证分析。结果发现,均匀设计能够很好处理多参数联合优化问题,通过将同步优化的大样本搜索转化为小样本搜索,在保证模型预测精度的同时大幅度地提高了模型的计算效率。(3)构建了基于核函数原型和自适应PSO优化LSSVR的碳市场价格多尺度预测模型。首先,采用极值点镜像延拓EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)将碳价格分解成简单模态。其次,采用fine-to-coarse reconstruction算法识别出高频分量、低频分量和趋势分量,鉴于ARIMA模型具有很强的短期记忆能力,适用于高频分量预测,LSSVR具有良好的非线性捕捉能力,适用于低频分量和趋势分量。同时,为充分发挥不同核函数各自的优势,弥补单一核函数的不足,引入一种普适的核函数原型,能够根据具体数据自适应优化选择核函数类型和模型最优参数。最后,针对“分解-集成”策略中,各分量预测值仅局限于线性集成的问题,提出了一种新的基于LSSVR的非线性集成模型,将不同模型的分量预测结果利用LSSVR非线性集成模型重构出碳市场价格预测值。结果发现,该模型能够显著提高碳价格预测精度。
【关键词】：碳价格 欧碳市场 最小二乘支持向量回归 经验模态分解 粒子群算法 均匀设计
【学位授予单位】：五邑大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：X196;F830.9;F224
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.2 文献综述10-12
• 1.3 研究内容与论文架构12-15
• 第二章 碳市场预测理论方法基础15-26
• 2.1 相空间重构（PSR）15-16
• 2.2 支持向量机16-21
• 2.2.1 支持向量机16-18
• 2.2.2 最小二乘支持向量回归（LSSVR）18-19
• 2.2.3 核函数19-21
• 2.3 模型选择21-23
• 2.3.1 交叉验证21
• 2.3.2 网格搜索21-22
• 2.3.3 PSO算法22-23
• 2.4 时间窗技术23-25
• 2.4.1 固定时间窗23-24
• 2.4.2 滚动时间窗24
• 2.4.3 变滚动时间窗24-25
• 2.5 本章小结25-26
• 第三章 基于PSO的PSR和LSSVR参数同步优化碳市场价格预测26-34
• 3.1 引言26-27
• 3.2 PSO-PSR-LSSVR模型27-29
• 3.3 实证分析29-32
• 3.3.1 数据来源与描述29-30
• 3.3.2 评价准则30
• 3.3.3 预测结果与分析30-32
• 3.4 本章小结32-34
• 第四章 基于均匀设计的PSR和LSSVR参数同步优化碳市场价格预测34-48
• 4.1 引言34
• 4.2 UD-PSR-LSSVR模型34-36
• 4.2.1 影响PSR-LSSVR模型性能参数34-35
• 4.2.2 UD-PSR-LSSVR35-36
• 4.3 实证分析36-46
• 4.3.1 数据来源与描述36-37
• 4.3.2 评价准则37-38
• 4.3.3 UD-PSR-LSSVR预测模型建立38-44
• 4.3.4 结果分析44-46
• 4.4 本章小结46-48
• 第五章 基于EEMD、核函数原型和自适应PSO优化LSSVR的碳市场价格多尺度预测48-70
• 5.1 引言48-49
• 5.2 研究方法49-56
• 5.2.1 经验模态分解（EMD）49-51
• 5.2.2 核函数原型51-52
• 5.2.3 基于核函数原型和自适应PSO算法的LSSVR模型选择算法52-53
• 5.2.4 基于EEMD、核函数原型和LSSVR的碳市场价格预测模型53-56
• 5.3 实证分析56-68
• 5.3.1 数据来源56-57
• 5.3.2 评价准则57
• 5.3.3 数据非平稳、非线性检验57-58
• 5.3.4 EEMD分解58-60
• 5.3.5 高频、低频和趋势分量识别60-61
• 5.3.6 结果分析61-68
• 5.4 本章小结68-70
• 结论与展望70-72
• 参考文献72-77
• 攻读学位期间发表论文及参与科研项目77-78
• 致谢78

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本文编号：732998