【摘 要】
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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
【机 构】
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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,
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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.
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