一种基于多模型机器学习的碳价格精确预估方法

本发明涉及碳交易技术领域，公开了一种基于多模型机器学习的碳价格精确预估方法，本发明首先输入历史碳价数据、多模态数据，然后通过TCN模块进行卷积运算，提取时间序列中的局部特征，再然后通过Transformer模块对多模态数据进行编码，提取全局特征，利用交叉注意力机制将局部和全局特征在交叉注意力融合模块中进行融合，最后通过输出层，将融合后的特征映射为最终碳价预测值，同时本发明获取碳交易试点的交易数据，对碳交易价格的风险和潜在风险进行预估。