一种多源融合下的碳资产价格预测方法

本发明公开了一种多源融合下的碳资产价格预测方法，本发明包含了多特征支持：能够处理包括交易所信息、碳资产价格、环境指数、宏观经济指标、社交媒体信息、政策变更记录、节假日和非交易时间在内的多元异构变量；可解释性：本发明利用变量选择网络（VSN）度量每个特征的影响，揭示在历史时间区间内哪些时间序列变量最重要，给每个特征变量提供直观的特征重要性评分；预测区间输出：本发明能够输出不同百分位数下的预测区间，这为风险管理和决策提供了更多信息；先进的机器学习技术融合：综合运用了多种先进的机器学习技术，利用不同的特征层提取数据的时空差异性特征，这种组合提高了模型的数据特征提取能力。