Multi-step carbon price forecasting using a hybrid model based on multivariate decomposition strategy and deep learning algorithms
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Accurate prediction of carbon price effectively ensures the stability of the carbon trading market and reduces carbon emissions . However, making accurate prediction is challenging because the carbon price is highly nonlinear and nonstationary due to complex influential factors. Thus, we propose a multifactorial hybrid forecasting framework, ET-MVMD-LSTM, to integrate three advanced algorithms for a reliable multi-step ahead prediction of the carbon price. First, extremely randomized tree (ET) is used to determine the optimal input variables for the modeling to follow. Then, multivariate variational mode decomposition (MVMD) is executed to simultaneously decompose the screened input variables into relatively regular sub-modes, which reflect characteristics at different scales. Subsequently, long short-term memory (LSTM) with a stable forecasting ability is employed to model each mode individually to effectively extract the long-term trend and short-term fluctuation features. The final forecast is reconstructed by the ensemble of the predictions of all sub-modes. Last, systematical studies on two European Union Emissions Trading Scheme carbon price datasets indicate that the proposed ET-MVMD-LSTM framework outperforms several advanced baseline models in terms of accuracy and stability, which prove the framework is deemed promising and practical for carbon price prediction.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle