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摘要
当控排企业的配额交易以履约为驱动力时，碳市场会出现集中交易现象，并导致碳价格非线性、非平稳。针对这一问题，结合交易频率信息的相关特性，首先，采用迭代累积平方和算法分析碳市场的成交量，进而依碳配额交易频率对交易期进行划分；然后，借助小波变换（Wavelettransform,WT）提取碳价的市场发展趋势；最后，使用双向长短期记忆神经网络（Bi-directional long short-term memory,BiLSTM）对交易趋势进行预测。实验验证结果表明，若进行预测时能够考虑交易频率信息的影响，则能够提高模型预测精度；利用WT提取到的交易趋势信息进行预测，可使预测的效果优于直接对原序列进行预测；与长短期记忆模型相比，BiLSTM模型有更好的预测表现。
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