改革開放四十年來,我國在經(jīng)濟(jì)建設(shè)上取得了巨大的成就,不過環(huán)境問題也愈發(fā)嚴(yán)重。為此,黨和政府審時(shí)度勢,在十九大報(bào)告中將新能源產(chǎn)業(yè)列為國家戰(zhàn)略發(fā)展產(chǎn)業(yè),用以優(yōu)化我國能源體系結(jié)構(gòu)、保障國家能源安全、全面建成社會(huì)主義生態(tài)文明社會(huì)。同時(shí),近年來機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)在生活生產(chǎn)中應(yīng)用越來越廣泛,但查閱相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)將機(jī)器學(xué)習(xí)方法與深度學(xué)習(xí)方法應(yīng)用于新能源領(lǐng)域上的相關(guān)研究較少。因此,本文在這一背景上,建立基于變權(quán)組合模型方法的LightGBM-GRU模型具有一定的實(shí)際與理論意義。本文查閱相關(guān)文獻(xiàn),選取了傳統(tǒng)能源市場、碳權(quán)交易市場、環(huán)境因素及科技因素這四大類的變量,并從wind數(shù)據(jù)庫中收集從2016年1月7日到2022年1月7日的數(shù)據(jù),具體有英國布倫特原油價(jià)格、中國大慶原油價(jià)格、紐約天然氣價(jià)格指數(shù)、中國LNG全國指數(shù)、歐洲動(dòng)力煤價(jià)格指數(shù)、中國動(dòng)力煤價(jià)格指數(shù)、北京碳權(quán)價(jià)格、歐洲碳排放期貨、北京空氣質(zhì)量指數(shù)、寧德時(shí)代股票價(jià)格和隆基股份股票價(jià)格這11個(gè)影響因素。然后對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析,通過觀察數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征,對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化及標(biāo)準(zhǔn)化處理,同時(shí)刪除數(shù)據(jù)中存在的缺失值與異常值,并通過相關(guān)系數(shù)合并同一類別...

【文章頁數(shù)】：47 頁

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究意義
        1.2.1 理論意義
        1.2.2 實(shí)際意義
    1.3 研究內(nèi)容
        1.3.1 本文結(jié)構(gòu)
        1.3.2 可能的創(chuàng)新點(diǎn)
    1.4 研究方法
第2章 文獻(xiàn)綜述
    2.1 線性預(yù)測模型發(fā)展?fàn)顩r
    2.2 非線性預(yù)測模型發(fā)展現(xiàn)狀
    2.3 文獻(xiàn)評述
第3章 模型理論
    3.1 向量自回歸模型
    3.2 機(jī)器學(xué)習(xí)模型
        3.2.1 決策樹算法
        3.2.2 梯度提升決策樹
        3.2.3 基于梯度的單邊采樣
        3.2.4 互斥特征捆綁
        3.2.5 合并互斥特征
        3.2.6 決策樹生長策略
    3.3 深度學(xué)習(xí)模型
        3.3.1 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
        3.3.2 長短期記憶模型
        3.3.3 門循環(huán)單元模型
    3.4 模型組合方法
第4章 變量選擇及模型構(gòu)建
    4.1 變量選取
        4.1.1 傳統(tǒng)能源市場
        4.1.2 碳權(quán)交易市場
        4.1.3 環(huán)境因素
        4.1.4 科技因素
    4.2 描述性統(tǒng)計(jì)分析
        4.2.1 描述性統(tǒng)計(jì)分析
        4.2.2 相關(guān)性檢驗(yàn)
    4.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理方法
    4.4 評價(jià)方法
    4.5 模型構(gòu)建
第5章 實(shí)證分析
    5.1 單變量門循環(huán)單元模型結(jié)果
    5.2 向量自回歸模型結(jié)果
    5.3 輕量級梯度提升機(jī)器模型結(jié)果
    5.4 門循環(huán)單元模型結(jié)果
    5.5 組合模型結(jié)果
    5.6 實(shí)證分析小結(jié)
第6章 研究結(jié)論與展望
    6.1 研究結(jié)論
    6.2 政策建議
    6.3 研究展望
參考文獻(xiàn)
致謝



本文編號：3749519