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利用ARIMA-SSA-LSTM组合模型的碳排放交易价格预测 被引量：6
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作者 炊婉冰 吕学斌 《西安科技大学学报》 CAS 北大核心 2023年第5期1025-1034,共10页
单一的预测方法在不同方面各有优劣,为了提高碳排放交易价格预测的精确度,从智能算法出发提出ARIMA-SSA-LSTM组合碳排放交易价格预测模型。该模型通过结合非线性规划局部搜索的优势和遗传算法全局搜索的优势使用非线性规划遗传算法分配... 单一的预测方法在不同方面各有优劣,为了提高碳排放交易价格预测的精确度,从智能算法出发提出ARIMA-SSA-LSTM组合碳排放交易价格预测模型。该模型通过结合非线性规划局部搜索的优势和遗传算法全局搜索的优势使用非线性规划遗传算法分配差分整合移动平均自回归(ARIMA)模型和麻雀搜索算法优化后的长短时记忆(LSTM)模型(SSA-LSTM)的权重,通过加权得到最终的碳排放交易价格预测结果。运用ARIMA-SSA-LSTM组合模型,ARIMA模型,LSTM模型和SSA-LSTM模型分别对湖北省与广东省碳排放交易价格进行短期和长期预测。实证结果表明,相比单一的ARIMA模型、LSTM模型、SSA-LSTM模型,ARIMA-SSA-LSTM组合模型三个预测精度评价指标均为最小,碳排放交易价格预测精度最优。相比于传统ARIMA模型,机器学习LSTM模型具有更精确的预测结果,并且趋势预测更优。引入智能算法后,权重分配结果更加准确,LSTM模型的预测性能得到提升,印证了智能算法在碳排放交易价格预测领域的有效性。 展开更多
关键词 应用统计 碳排放交易价格预测 加权组合 非线性规划遗传算法 麻雀算法 LSTM模型 ARIMA模型
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