地科学院何贞铭副教授团队长期从事GIS、RS应用的研究，团队成员蒋松渝在中文核心期刊《科学技术与工程》上发表题为“二次分解策略的深度学习碳交易价格预测”的研究论文。长江大学地球科学学院为论文第一署名单位，硕士研究生蒋松渝为论文第一作者，其导师何贞铭副教授为该文通讯作者。在导师严格要求及编辑耐心帮助下取得该成果。

随着中国碳排放权交易市场的逐渐完善，碳交易价格的准确预测将有助于构建更加稳定的市场环境，极大减少参与者的风险。针对当前碳交易价格预测难度大及现有的二次分解-集合策略不完善等问题，提出了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和经验小波变化(empirical wavelet transform, EWT)的二次分解预测策略，其中分别采用中心频率(central frequency, CF)和Lempel-Ziv复杂度计算作为分解层数的确定依据，样本熵(sample entropy, SE)作为第二次分解输入序列的重构依据，使用长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM) 和时序卷积网络( temporal convolutional network,TCN)作为预测模型，并结合海洋捕食者算法(marine predator algorithm, MPA)对模型进行参数优化。实验结果表明，VLSTM-E-LSTM模型和V-TCN-E-TCN模型不仅在湖北碳交易价格的短期和长期预测中获得了最好的效果，而且在其他4个区域碳排放权交易市场也获得了较高的精度。但对于成立时间较短的全国碳排放权交易市场，V-TCN-E-TCN模型在短期预测中表现更佳，长期预测中效果更好的是V-TCN-E-LSTM模型。

论文链接：DOI:10.12404/j. issn.1671-1815. 2306264