基于TTBiGRUA的碳价预测研究

来源：南京信息工程大学学报·自然科学版杂志2025年第4期北京时间：

作者：姚远，李晨硕

单位：姚远,河南大学 管理科学与工程研究所, 开封, 475004;河南大学 商学院, 开封, 475004,李晨硕,河南大学 商学院, 开封, 475004

摘要：碳价格具有非线性、非平稳等复杂特征,其预测颇具挑战性.为了提高预测精度,提出一种结合时变滤波经验模态分解(Time-Varying Filter Empirical Mode Decomposition,TVFEMD)、样本熵(Sample Entropy,SE)、双向门控循环单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit,BiGRU)和差分整合移动平均自回归(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA)的碳价预测模型TTBiGRUA.首先,通过TVFEMD将碳价格分解为不同频率的模态分量.其次,利用样本熵评估各分量复杂度,并采用K-means算法进行重构.随后,对重构后波动性最强的模态分量运用TVFEMD二次分解,以进一步提取特征并减少模态混叠.根据样本熵划分高频分量和低频分量.高频分量由BiGRU预测,低频分量则由ARIMA预测,最后将分量预测结果叠加得到碳价格最终预测结果.应用广东和湖北碳市场的实际碳价数据,使用5个评价指标和Diebold Mariano(DM)检验评估模型预测的有效性和鲁棒性.结果表明,所提出模型预测精度优于其他基准对比模型.

关键词：碳价格预测;二次分解;时变滤波经验模态分解;样本熵;双向门控循环单元;差分整合移动平均自回归

基金资助：国家社会科学基金(23BJY014);河南省高等学校哲学社会科学基础研究重大项目(2021JCZD01);河南省哲学社会科学规划年度项目(2022BJJ030)