基于双模式分解的非线性集成短期碳排放预测

来源：环境科学杂志2025年第1期北京时间：

作者：诸晓骏,薛贵元,徐筝,陈琛,吴垠,牛文娟

单位：国网江苏省电力有限公司经济技术研究院, 南京 210000,国网江苏省电力有限公司经济技术研究院, 南京 210000,国网江苏省电力有限公司经济技术研究院, 南京 210000,国网江苏省电力有限公司经济技术研究院, 南京 210000,国网江苏省电力有限公司经济技术研究院, 南京 210000,国网江苏省电力有限公司经济技术研究院, 南京 210000

摘要：由于短期碳排放数据具高波动性的特点，为提升短期碳排放量预测效果，提出了一种基于双模式分解和非线性集成的预测模型. 首先使用CEEMDAN和RIME-VMD分解得到两组不同的多尺度分量，使用LSTM、GRU和KELM这3种不同的预测模型分别对2组分量进行预测，最后使用XGBoost集合6种模型得到最终的预测结果. 结果表明，双模式分解能更好地体现出数据信息，实现不同分解方法之间的优势互补；非线性集成可以有效综合不同预测模型的优势，提高预测精度. 基于双模式分解的非线性集成短期碳排放预测模型能有效提取利用数据中的信息，提升预测精度.

关键词：碳排放预测,霜冰优化,集合预测,非线性集成,双模式分解,