TY -的A2 Ferraz德阿鲁达,Guilherme盟——徐,华盟——王,Minggang PY - 2021 DA - 2021/12/28 TI -一种新型碳价格波动趋势预测方法基于复杂网络和分类算法SP - 3052041六世- 2021 AB -碳价格波动影响内部市场机制和异构环境。此外,它是一个复杂的动态演化过程。本文侧重于碳价格波动趋势预测。为了促进预测模型的准确性,本文提出的想法将网络拓扑信息集成到碳价格数据;即碳价格通过能见度数据被映射为一个复杂网络图算法,以及网络拓扑信息提取。提取的网络拓扑结构信息是用来重建数据,用于训练模型参数,从而提高模型的预测精度。5选择预测模型为基准模型,以及欧盟的价格数据和7个试点碳市场在中国从6月19日,2014年10月9日,2020年,被选为样本进行实证分析。研究发现网络拓扑信息的集成可以显著提高五项基准价格趋势预测模型对欧盟碳市场。然而,有伟大的精度改善效果的差异中国七个试点碳市场价格预测。此外,四个碳市场的预测的准确性(即。, Guangdong, Chongqing, Tianjin, and Shenzhen) has improved slightly, but the prediction accuracy of the carbon price trend in Beijing, Shanghai, and Hubei has not improved. We analyze the reasons leading to this result and offer suggestions to improve China’s pilot carbon market. SN - 1076-2787 UR - https://doi.org/10.1155/2021/3052041 DO - 10.1155/2021/3052041 JF - Complexity PB - Hindawi KW - ER -