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《湖南城市学院学报(自然科学版)》 2024年06期

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黄新   何国宇   孙雅欣   开通知网号

【摘要】：碳排放权是一种新型经济环境资源，其价格的波动是碳交易市场的核心问题。为了提高碳价的预测精度，本文在采用随机森林选择特征变量的基础上运用粒子群优化算法(PSO)优化长短期记忆神经网络(LSTM)模型，构建了基于RF-PSO-LSTM的碳价预测模型，并以湖北碳交易市场为例，选取了11个影响碳价的因素进行碳交易价格预测研究。研究结果表明：相比LSTM与RF-LSTM模型，新构建的RF-PSO-LSTM模型取得了最优的预测性能。

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