一种基于改进LSTM模型的碳交易价格预测方法

摘要

本发明涉及一种基于改进LSTM模型的碳交易价格预测方法，包括下列步骤：1)获取碳交易价格样本数据，并对样本数据进行预处理；2)对遗传算法种群进行初始化；3)代入染色体的值，改进LSTM模型的正向传播，混杂梯度下降算法，优化LSTM模型的反向传播；4)计算每条染色体的适应度值，更新最优解；5)对遗传算法种群进行选择，交叉，变异运算，更新种群；6)判断遗传算法是否达到最大次数，若达到，则输出最优超参数；否则返回步骤3)；7)采用训练好的权重以及超参数最优解对碳交易价格进行预测。与现有技术相比，本发明具有预测精度高、收敛速度快等优点。