随机森林与深度学习结合的碳价预测新方法：CEEMDAN-SE-LATM-RF模型

"本文提出了一种新的预测模型——基于非平稳非线性数据的CEEMDAN-SE-LATM-RF模型，用于碳价格预测，该模型结合了改进的特征提取方法和深度学习，旨在提高预测精度和泛化能力。在多个中国碳交易市场进行了有效性测试，并与其他4种基准方法进行了比较，结果显示提出的模型表现更优。" 正文: 在当前全球关注气候变化和可持续发展的背景下，碳价格预测成为了一个至关重要的研究领域。本文介绍了一种创新的预测方法，它利用随机森林为基础的非线性集成范式，结合了改进的特征提取技术和深度学习，称为CEEMDAN-SE-LATM-RF模型。这个模型专门设计用来处理非平稳和非线性的碳价格数据，以提高预测的准确性和模型的鲁棒性。 CEEMDAN（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise）是一种先进的信号分解技术，用于将复杂的时间序列数据分解成一系列本征模态函数（IMFs），这样可以更好地捕捉数据中的非线性与非平稳特性。这一过程有助于揭示隐藏在原始数据背后的模式，从而为特征提取提供更有价值的信息。 SE-LA（Self-Exciting Linear Autoregressive）模型是一种自激线性自回归模型，它能够捕获数据中的短期相关性和趋势，进一步增强特征的表示能力。与传统的ARIMA（自回归整合滑动平均模型）相比，SE-LA模型在处理具有突发性和自激性的序列时表现出更高的适应性。 TM（Temporal Merger）是时间序列融合技术，它将来自不同分解层次的IMFs进行组合，以构建出更全面、更具代表性的特征向量。这种融合策略有助于减少噪声干扰，同时保留关键信息，提高预测的稳定性。 最后，RF（Random Forest）是随机森林算法，一种强大的集成学习方法，它通过构建大量的决策树并取其平均结果来降低过拟合风险，提升模型的泛化性能。在CEEMDAN-SE-LATM-RF模型中，随机森林作为最终的预测器，利用提取的特征进行碳价格预测。 实证研究部分，该模型在中国的不同碳交易市场上进行了应用，结果表明，CEEMDAN-SE-LATM-RF模型相对于传统的线性模型以及其他4种基准方法（可能包括ARIMA、支持向量机、神经网络等）具有更高的预测精度。这证明了该模型在处理碳价格这种复杂且易变的数据时，不仅提高了预测的准确性，而且展示了良好的鲁棒性。 总结来说，这篇论文提出了一种新颖的、结合深度学习与随机森林的碳价格预测模型，通过改进的特征提取技术提升了模型对非线性非平稳数据的适应性，从而在实际应用中展现出优越的预测性能。这对于政策制定者和市场参与者在碳排放交易决策中提供了有力的工具，有助于更好地理解和应对碳市场的不确定性。