基于多源数据融合与深度学习集成的区间值碳价预测方法

本发明为基于多源数据融合与深度学习集成的区间值碳价预测方法，所述方法包括以下步骤：获得碳市场的实际历史交易数据，收集碳市场每日实际交易的最高价和最低价，确定区间值碳价格序列；利用特征重要性分析筛选影响碳交易价格的关键外部驱动因素，不同市场交易日的关键外部驱动因素采用三次样条插值法进行数据对齐；采用CEEMDAN‑VMD双重分解，实现对原始区间值碳价格序列更高精度的多尺度表征；以分解结果以及确定的外部关键驱动因素为输入，以碳价预测区间为输出，构建碳价区间预测模型，最终输出得到包含上下界值的碳价预测区间。本发明能够有效应对碳价序列的非平稳性和非线性特征，扩展性和适应性好。