基于EEMD模型的中国碳市场价格形成机制研究 被引量：33

1

作者 齐绍洲 赵鑫 谭秀杰 《武汉大学学报（哲学社会科学版）》 CSSCI 北大核心 2015年第4期56-65,共10页

碳排放权价格直接反映了碳市场的整体变动情况,研究其形成机制对碳市场参与者具有重要作用。交易所颁布新制度和配额拍卖等重大事件会对大部分碳市场产生影响。天津市、湖北省和北京市碳市场受短期市场供需不均衡影响较大。上海市、天... 碳排放权价格直接反映了碳市场的整体变动情况,研究其形成机制对碳市场参与者具有重要作用。交易所颁布新制度和配额拍卖等重大事件会对大部分碳市场产生影响。天津市、湖北省和北京市碳市场受短期市场供需不均衡影响较大。上海市、天津市、广东省和深圳市碳价格内在趋势项波动幅度较大,市场监督者需要对市场进行适当的调整。 展开更多

关键词 碳价格 eemd模型 短期市场不均衡 重大事件影响

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基于EEMD方法的人民币汇率波动因素分析 被引量：5

2

作者 田涛 《商业研究》 CSSCI 北大核心 2016年第3期69-75,共7页

本文采用EEMD方法将2002年以来人民币兑美元名义汇率价格序列分解为10个频率不同的分量和1个趋势量,通过将不同高低频分量分别加成得到代表性高频分量序列和低频分量序列,实证分析表明:代表投机性因素的低频分量对人民币汇率影响的解释... 本文采用EEMD方法将2002年以来人民币兑美元名义汇率价格序列分解为10个频率不同的分量和1个趋势量,通过将不同高低频分量分别加成得到代表性高频分量序列和低频分量序列,实证分析表明:代表投机性因素的低频分量对人民币汇率影响的解释度只有3.12%,表明市场因素对人民币汇率影响依然较小,而人民币汇率改革进程中的诸多重大事件对人民币兑美元名义汇率的影响不仅持续时间较长,而且短期内会改变低频分量的走向,但是从长期来看并不会影响人民币持续升值的态势;体现金融市场内生的制度性因素对人民币兑美元名义汇率中长期走势会产生持续性影响,这种影响不会受到市场因素和突发事件的影响,在长期表现出持续升值态势。 展开更多

关键词 人民币汇率 eemd模型 短期市场不均衡 重大事件影响

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基于EEMD模型的碳权交易价格分析 被引量：1

3

作者 杨双会 曹雄飞 张景琦 《物流工程与管理》 2018年第8期133-136,113,共5页

应用EEMD模型分析了武汉碳权交易市场的碳权价格,认为:经济不景气时,价格的短时波动较为厉害,且市场价格存在月度和年度周期,市场的交易者主要是相关企业,市场可能存在一定的恐慌情绪,监管层应出台相应的政策来稳定市场;经济景气时,市... 应用EEMD模型分析了武汉碳权交易市场的碳权价格,认为:经济不景气时,价格的短时波动较为厉害,且市场价格存在月度和年度周期,市场的交易者主要是相关企业,市场可能存在一定的恐慌情绪,监管层应出台相应的政策来稳定市场;经济景气时,市场对信息的反应更为迅捷,价格的月度和年度周期消失,市场的走势更为复杂,投资更为活跃;两种情况下碳权价格的走势都和经济表现一致,表明价格对信息的反应较为有效;两种经济状况下市场的价格表现存在明显差异,说明我国的市场还不够成熟,管理层还要加大市场的扶持力度。 展开更多

关键词 碳排放权价格 eemd模型 经济状况

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基于EEMD模型的干旱区降水变化趋势分析 被引量：1

4

作者 徐继红 《水资源开发与管理》 2016年第4期47-50,共4页

降水是干旱区水资源的重要组成部分,有效认识降水的区域变化规律对指导农业发展尤为重要。本文利用集合经验模态分解(EEMD)方法,分析了新疆降水变化趋势的多尺度特征。结果表明:新疆降水整体上呈现出非线性显著增多趋势,且其变化存在明... 降水是干旱区水资源的重要组成部分,有效认识降水的区域变化规律对指导农业发展尤为重要。本文利用集合经验模态分解(EEMD)方法,分析了新疆降水变化趋势的多尺度特征。结果表明:新疆降水整体上呈现出非线性显著增多趋势,且其变化存在明显的年际尺度(3年和6年准周期)和年代际尺度(10年和31年准周期);各周期分量方差贡献率显示年际变化占据主导地位;降水年代际变化揭示了在1987年前后气候模态有了显著转换,由原来降水以负相位为主的气候模态转向正相位显著的气候模态。EEMD方法有助于人们对降水多尺度变化特征的认识,是一种适用于非线性、非平稳信号分析的有效方法。 展开更多

关键词 新疆 降水 eemd模型 特征分析

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CPI波动结构分解与短期预测研究——基于EEMD模型 被引量：1

5

作者 陈昌楠 《中国市场》 2014年第12期47-50,共4页

正确理解CPI的结构特征和波动趋势,是宏观经济决策的重要依据之一。本文基于EEMD方法首先将CPI分解成6个频率不同的分量,再针对6个分量,建立相应的ARIMA预测模型,各分量预测值叠加作为EEMD-ARIMA方法的预测值。结果表明:①CPI可由代表... 正确理解CPI的结构特征和波动趋势,是宏观经济决策的重要依据之一。本文基于EEMD方法首先将CPI分解成6个频率不同的分量,再针对6个分量,建立相应的ARIMA预测模型,各分量预测值叠加作为EEMD-ARIMA方法的预测值。结果表明:①CPI可由代表着核心CPI的趋势项、重大事件带来的低频分量和短期不均衡导致的高频分量构成。趋势项和低频分量对CPI的影响强烈,而高频分量对CPI的影响较弱。②EEMD-ARIMA预测精度比未分解的ARIMA模型有较明显提高。 展开更多

关键词 CPI指数 eemd模型 短期预测

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改进的EEMD模型在英那河水库年径流预测中的应用分析 被引量：2

6

作者 梁中华 《水利技术监督》 2022年第3期153-156,共4页

采用改进的经验集合模态分解EEMD模型,以大连英那河水库为实例,探讨改进前后模型对水库年径流预测的适用性。结果表明:改进模型可解决传统EEMD模型样本插值端点效应明显的局限,改进后模型在水库年径流预测的相对误差均值可从25.7%降低到... 采用改进的经验集合模态分解EEMD模型,以大连英那河水库为实例,探讨改进前后模型对水库年径流预测的适用性。结果表明:改进模型可解决传统EEMD模型样本插值端点效应明显的局限,改进后模型在水库年径流预测的相对误差均值可从25.7%降低到16.2%,改进的EEMD模型可用于水库中长期来水预测。 展开更多

关键词 改进的eemd模型 年径流预测 误差分析 中长期水文预测 英那河水库

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基于CEEMD-BP模型的水文时间序列月径流预测 被引量：17

7

作者 王栋 魏加华 +1 位作者 章四龙 初海波 《北京师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期376-386,共11页

水文时间序列月径流预测在水资源的规划与管理方面具有重要的作用,由于径流序列的非线性和非平稳性,对其准确地进行预测较为困难.本文基于1956-2013年青海湟水河流域月径流序列,将完备的集合经验模态分解方法(complete ensemble empiric... 水文时间序列月径流预测在水资源的规划与管理方面具有重要的作用,由于径流序列的非线性和非平稳性,对其准确地进行预测较为困难.本文基于1956-2013年青海湟水河流域月径流序列,将完备的集合经验模态分解方法(complete ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)与BP神经网络组合进行月径流预测.结果表明:组合模型CEEMD-BP和EEMD-BP相比于单一的BP神经网络,可以更好地保留原始数据的信息,预测效果更好,其中CEEMD-BP在组合模型中的预测精度更高,可用于水文时间序列月径流预测. 展开更多

关键词 径流预测 eemd-BP模型 Ceemd-BP模型 BP神经网络

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基于EEMD-GRNN的降水量预测分析 被引量：11

8

作者 胡虎 杨侃 +2 位作者 朱大伟 沈雪娇 田兆伟 《水电能源科学》 北大核心 2017年第4期10-14,共5页

为验证EEMD-GRNN降水量预测模型的准确性,基于南京地区年降水量数据对其进行研究,并与GRNN模型和BPNN模型进行对比。结果显示,EEMD-GRNN模型在年降水量预测上较GRNN模型和BPNN模型具有较高的预测精度,且预测结果可信,为提高降水量预测... 为验证EEMD-GRNN降水量预测模型的准确性,基于南京地区年降水量数据对其进行研究,并与GRNN模型和BPNN模型进行对比。结果显示,EEMD-GRNN模型在年降水量预测上较GRNN模型和BPNN模型具有较高的预测精度,且预测结果可信,为提高降水量预测精度提供了新方法。 展开更多

关键词 eemd-IGRNN模型 eemd GRNN模型 BPNN模型 降水量预测

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EEMD-NNBR模型在降水预测中的应用 被引量：10

9

作者 姚欣明 陈元芳 +2 位作者 顾圣华 黄琴 康有 《水电能源科学》 北大核心 2014年第12期11-13,16,共4页

为解决降水资源预测复杂的问题,建立了具有物理意义的新预测模型,即利用集合经验模态分解(EEMD)方法,分解降水资源并识别其演变模式,获得各本征模函数(IMF),然后结合最近邻抽样回归模型(NNBR)对数据进行预测分析,汇总相应的计算结果,从... 为解决降水资源预测复杂的问题,建立了具有物理意义的新预测模型,即利用集合经验模态分解(EEMD)方法,分解降水资源并识别其演变模式,获得各本征模函数(IMF),然后结合最近邻抽样回归模型(NNBR)对数据进行预测分析,汇总相应的计算结果,从而构成了EEMD-NNBR降水预测模型。以无锡市惠山区的降水序列资料为例,采用EEMD-NNBR模型预测降水资源,并与单一的NNBR模型预测值进行对比分析。结果表明,所建模型稳定性较好,能合理预测水资源演变趋势,提高降水资源预测精度,具有一定的应用价值。 展开更多

关键词 eemd NNBR eemd-NNBR模型 降水 预测

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基于EEMD-AR模型的丹江口水库年径流随机模拟与预报 被引量：7

10

作者 练继建 孙萧仲 +2 位作者 马超 赵明 唐志波 《水利水电科技进展》 CSCD 北大核心 2017年第5期16-21,共6页

基于水库历史年入库径流序列组分分析和识别,采用线性趋势回归检验法、有序聚类法、方差线谱法等方法,推求出序列趋势项、跳跃项及周期项等确定性成分,提出基于集合经验模态分解法(EEMD方法)的水库年径流自回归随机模拟模型(EEMD-AR),... 基于水库历史年入库径流序列组分分析和识别,采用线性趋势回归检验法、有序聚类法、方差线谱法等方法,推求出序列趋势项、跳跃项及周期项等确定性成分,提出基于集合经验模态分解法(EEMD方法)的水库年径流自回归随机模拟模型(EEMD-AR),并应用于丹江口水库的年径流随机模拟和预报中。通过EEMD分解,解决了当丹江口水库历史年径流序列为非平稳序列时不能直接应用自回归模型(AR)进行随机模拟和预报的问题。模拟结果表明,EEMD-AR模型能较好地模拟丹江口水库年径流序列并保持原历史序列的统计特性,且模型预报精度符合要求。 展开更多

关键词 径流序列成分识别 eemd-AR模型 径流随机模拟 丹江口水库

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基于EEMD的BP神经网络边坡预测研究 被引量：6

11

作者 晏红波 杨庆 +1 位作者 任超 毕旋旋 《水力发电》 北大核心 2017年第7期37-40,共4页

针对边坡变形中非平稳和非线性的数据处理问题,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)和BP神经网络相结合的边坡变形预测新算法(EEMD-BP)。该算法先对边坡变形序列进行EEMD分解,有效分离出隐含在时序中具有不同尺度特征的子序列,进而对各... 针对边坡变形中非平稳和非线性的数据处理问题,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)和BP神经网络相结合的边坡变形预测新算法(EEMD-BP)。该算法先对边坡变形序列进行EEMD分解,有效分离出隐含在时序中具有不同尺度特征的子序列,进而对各子序列建立BP神经网络预测模型,最后叠加各子序列预测值得到边坡变形最终预测结果。与GM(1,1)和BP神经网络模型对比分析表明,该算法预测精度较高,在边坡变形波动剧烈时段,也能保证较优的局部预测值和较好的全局预测精度。 展开更多

关键词 边坡 变形 预测 eemd—BP模型

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基于改进型ARIMA-GRNN模型的高边坡变形预测 被引量：5

12

作者 段青达 陈天伟 +2 位作者 田立佳 郑旭东 陈明 《桂林理工大学学报》 CAS 北大核心 2021年第2期342-349,共8页

针对高边坡监测数据的不确定性和实际变形趋势易被强噪声淹没的问题,提出了一种新的基于EEMD-SVD的ARIMA-GRNN模型的预测算法。采用EEMD-SVD对变形数据进行消噪处理,利用ARIMAGRNN模型对非线性变形数据进行预测。通过工程实例对比分析,... 针对高边坡监测数据的不确定性和实际变形趋势易被强噪声淹没的问题,提出了一种新的基于EEMD-SVD的ARIMA-GRNN模型的预测算法。采用EEMD-SVD对变形数据进行消噪处理,利用ARIMAGRNN模型对非线性变形数据进行预测。通过工程实例对比分析,结果表明:本文模型不仅能较好地滤除观测数据中的低频闪烁噪声和各IMF分量的高频白噪声,还能提高ARIMA-GRNN模型的建模效率,与其他预测模型相比,均方误差、平均绝对误差和平均相对误差均有所下降,且具备较高的精度。 展开更多

关键词 消噪 eemd-SVD模型 ARIMA-GRNN模型 预测

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互联网保险活期理财收益率影响因素研究——基于EEMD-QR模型 被引量：3

13

作者 张卫国 库宇 邵贯赏 《华南理工大学学报（社会科学版）》 2020年第3期1-15,共15页

互联网保险理财是保险理财和互联网理财的一种创新模式,针对互联网保险活期理财产品收益率的影响因素问题,使用集合经验模态分解(EEMD)与分位数回归(QR)方法,构建了EEMD-QR模型,并选取具有代表性的互联网保险活期理财产品“国寿嘉年天... 互联网保险理财是保险理财和互联网理财的一种创新模式,针对互联网保险活期理财产品收益率的影响因素问题,使用集合经验模态分解(EEMD)与分位数回归(QR)方法,构建了EEMD-QR模型,并选取具有代表性的互联网保险活期理财产品“国寿嘉年天天盈”进行实证分析。研究结果发现收益率主要由代表产品内在发展趋势的趋势项和代表重大事件影响的低频向量决定,其对收益率影响的程度和冲击从高到低,并且银行间同业拆借利率、债券市场行情、保险机构实力、汇率和证券二级市场是主要影响因素。 展开更多

关键词 互联网保险活期理财 收益率 影响因素 eemd-QR模型

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基于EEMD域统计模型的话音激活检测算法 被引量：2

14

作者 吴其前 张雄伟 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2012年第1期51-56,共6页

提出了一种基于EEMD域统计模型的话音激活检测算法。算法首先利用总体平均经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)对带噪语音进行分解,得到信号的本征模式函数(Intrinsicmode function,IMF)分量,选择与原信号的相关... 提出了一种基于EEMD域统计模型的话音激活检测算法。算法首先利用总体平均经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)对带噪语音进行分解,得到信号的本征模式函数(Intrinsicmode function,IMF)分量,选择与原信号的相关性最高的两个分量相加组成主分量;然后对主分量进行频域分解,引入统计模型,求出EEMD域特征参数;最后利用噪声与语音的EEMD域特征参数的不同来进行语音激活检测。实验结果表明,在不同信噪比情况下,本文算法性能优于目前常用的VAD算法,特别在噪声强度大时体现出明显的优势。 展开更多

关键词 话音激活检测 经验模式分解 总体平均经验模式分解 eemd域统计模型

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基于EEMD-LSSVM的超短期负荷预测研究 被引量：1

15

作者 李暖群 陈冬沣 林佳亮 《自动化应用》 2017年第10期100-102,共3页

介绍EEMD与LSSVM的基本原理以及超短期负荷预测的特点和方法,阐述EEMD-LSSVM模型的主要思想,通过算例分析,说明基于EEMD-LSSVM的超短期负荷预测的优势。

关键词 超短期负荷预测 时间序列 eemd-LSSVM模型

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基于EEMD模型的固定资产投资周期识别与预测

16

作者 伍业锋 张雅茜 《调研世界》 CSSCI 2021年第1期4-13,共10页

集合经验模态分解(EEMD)模型可根据数据特点,将时间序列分解成一系列不同频率的分量,能提供多尺度研究视角,更加精准地把握周期波动规律。本文利用EEMD模型将1996—2017年我国固定资产投资季度数据分解为5个不同频率的本征模态函数(IMF... 集合经验模态分解(EEMD)模型可根据数据特点,将时间序列分解成一系列不同频率的分量,能提供多尺度研究视角,更加精准地把握周期波动规律。本文利用EEMD模型将1996—2017年我国固定资产投资季度数据分解为5个不同频率的本征模态函数(IMF)分量和1个趋势项,根据分量特征赋予不同经济含义,在多个尺度上进行分析。结果发现:IMF1和IMF2分量整合通过白噪声检验,可认为是外部因素的随机冲击;IMF3分量周期长度约为3年,可认为是企业库存量变化引起的存货周期;IMF4分量周期长度为5年,可认为是政治周期;IMF5分量周期长度约为20年,可认为是建筑周期。随后在分量分解基础上建立ARIMA模型进行拟合与预测,通过与其他模型对比,发现EEMD-ARIMA模型表现更优。结论表明,EEMD模型在类似固定资产投资这种波动性较大的经济时间序列周期识别和预测中更具优势。 展开更多

关键词 固定资产投资 周期波动 多尺度分析 eemd-ARIMA模型

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