基于新闻影响力衰减的碳交易价格预测方法及装置

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摘要： 本发明公开了一种基于新闻影响力衰减的碳交易价格预测方法及装置，包括：采集碳交易收盘价格数据和碳交易新闻文本数据；对采集的到的碳交易收盘价格数据和碳交易新闻文本数据进行数据清洗；对清洗后的新闻文本数据进行特征提取；将关键词通过创建词云来可视化数据；拼接同一时间尺度下的碳交易收盘价格特征和新闻文本特征；通过机器学习模型进行预测，计算不同模型的误差评价标准，验证所提出的基于新闻影响力衰减的碳交易价格预测方法的有效性。本发明考虑影响碳交易价格波动的新闻因素，基于文本挖掘与机器学习模型对碳交易价格进行预测，该方法能够挖掘新闻文本和价...

主分类号：

G06Q30/0201(2023.01)(商业，例如购物或电子商务)

权利要求：

1.基于新闻影响力衰减的碳交易价格预测方法，其特征在于，包括下述步骤： 采集碳交易收盘价格数据和碳交易新闻文本数据； 对采集的到的碳交易收盘价格数据和碳交易新闻文本数据进行数据清洗； 对清洗后的新闻文本数据进行特征提取，所述特征提取包括关键词提取和词频统计，计算融合新闻影响力衰减的时间序列，提取新闻文本特征； 将关键词通过创建词云来可视化数据； 拼接同一时间尺度下的碳交易收盘价格特征和新闻文本特征； 通过机器学习模型进行预测，计算不同模型的误差评价标准，验证所提出的基于新闻影响力衰减的碳交易价格预测方法的有效性。 2.根据权利要求1所述基于新闻影响力衰减的碳交易价格预测方法，其特征在于，所述采集碳交易价格数据和碳交易新闻文本数据，具体为： 制定采集规则，选定碳交易历史数据和碳交易新闻数据的采集目标网站，确定数据量以及数据的时间区间； 数据采集，根据制定的数据采集规则，通过碳排放权交易中心获取市场交易现货收盘价数据；获取碳排放交易专门网关于碳交易的新闻文本。 3.根据权利要求1所述基于新闻影响力衰减的碳交易价格预测方法，其特征在于，所述数据清洗具体为： 对采集的碳交易价格数据和碳交易新闻文本数据分别进行缺失值处理、无关的标题和异常内容剔除； 采用Min-Max方法对碳交易收盘价数据进行归一化处理，计算公式如下：4.根据权利要求1所述基于新闻影响力衰减的碳交易价格预测方法，其特征在于，所述特征提取具体为： 分词和停用词去除，使用中文停用词表、哈工大停用词表、百度停用词表和自定义停用词表，采用python的jieba分词器在分词过程中直接去除停用词； 从新闻文本中提取特征，选出具有代表性的词语，使用分词库进行关键词提取，在关键词提取过程中，需要对分词结果进行统计，并根据相应的算法计算每个词语的权重，选出与碳交易相关的词频前五的关键词：碳交易、碳市场、碳排放、减排、碳配额；统计新闻文本中这五个关键词的词频以量化新闻影响力，得到新闻文本特征； 参照网络新闻呈现指数衰减的研究和物理学的牛顿冷却定律，假设新闻影响力随着时间的推移以指数形式衰减，得到N(t)＝Nte-αt，且数值的衰减速度与当前值成正比，假设新闻消息对未来七天的碳交易价格会产生影响，则设定这更符合新闻影响的实际情况，则新闻影响力是当天新闻影响力和前7天新闻影响力衰减值的总和，基于指数衰减的新闻影响力计算公式如下：其中Nt为当天的新闻影响力，为前第i天新闻影响力衰减后对当天的影响值； 通过滑动窗口法沿时间戳取固定窗口大小的价格序列和衰减后的新闻影响力序列作为样本。 5.根据权利要求1所述基于新闻影响力衰减的碳交易价格预测方法，其特征在于，所述数据可视化包括下述步骤： 导入停用词之后，使用WordCloud生成词云； 运用Matplotlib展现结果，词云根据术语频率显示最重要的单词和短语，提供了对主题的直接理解。 6.根据权利要求1所述基于新闻影响力衰减的碳交易价格预测方法，其特征在于，所述特征融合包括以下子步骤： 使用concatenate函数拼接同一时间尺度下的价格特征和文本特征和情感特征，拼接后的特征序列如下：其中，Pt为碳价格序列，Dt为碳新闻文本序列。 7.根据权利要求1所述基于新闻影响力衰减的碳交易价格预测方法，其特征在于，所述通过机器学习模型进行预测具体为： 运用支持向量机SVR、多层感知机MLP、长短期记忆网络LSTM机器学习模型对未考虑碳新闻的单变量碳价格时间序列、考虑碳新闻的碳价格时间序列和基于新闻影响力衰减的碳价格多变量预测结果，通过三种评价指标验证所提基于新闻影响力衰减的碳交易价格预测方法的有效性。 8.基于新闻影响力衰减的碳交易价格预测系统，其特征在于，应用于权利要求1-7中任一项所述的基于新闻影响力衰减的碳交易价格预测方法，包括数据采集模块、数据清洗模块、特征提取模块、可视化模块、拼接模块以及预测模块； 所述数据采集模块，用于采集碳交易收盘价格数据和碳交易新闻文本数据； 所述数据清洗模块，用于对采集的到的碳交易收盘价格数据和碳交易新闻文本数据进行数据清洗； 所述特征提取模块，用于对清洗后的新闻文本数据进行特征提取，所述特征提取包括关键词提取和词频统计，计算融合新闻影响力衰减的时间序列，提取新闻文本特征； 所述可视化模块，用于将关键词通过创建词云来可视化数据； 所述拼接模块，用于拼接同一时间尺度下的碳交易收盘价格特征和新闻文本特征； 所述预测模块，用于通过机器学习模型进行预测，计算不同模型的误差评价标准，验证所提出的基于新闻影响力衰减的碳交易价格预测方法的有效性。 9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括： 至少一个处理器；以及， 与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中， 所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序指令，所述计算机程序指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1-7中任意一项所述的基于新闻影响力衰减的碳交易价格预测方法。 10.一种计算机可读存储介质，存储有程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时，实现权利要求1-7任一项所述的基于新闻影响力衰减的碳交易价格预测方法。

网址：基于新闻影响力衰减的碳交易价格预测方法及装置 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/1289894

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