在非線性范式下,本文構(gòu)建了基于多貝西小波三層變換和單支重構(gòu)的遺傳算法徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（daubechies wavelet-genetic algorithm-radial basis function neural network model,Db3-GA-RBF）,探討了歐盟碳排放權(quán)市場的價格預(yù)測問題.研究表明:1)歐盟碳排放權(quán)交易市場配額三階段的現(xiàn)貨價格波動均具有局部尺度多樣性特征,且第3階段碳價格序列多重分形特征最強,本質(zhì)上碳排放權(quán)市場是一個多重分形與混沌市場;2)Db3-GA-RBF模型能有效地提高數(shù)據(jù)的準確性和模型的泛化能力,使模型的預(yù)測精度更強;3)與其他預(yù)測模型效果相比,基于施瓦茨信息準則（Schwartz’s information criterion,SIC）的Db3-GA-RBF（SIC）模型的預(yù)測精度大約提高70%. 

【文章來源】：控制理論與應(yīng)用. 2018,35(02)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3606144