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《北京理工大学学报(社会科学版)》 2018年05期
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基于改进希尔伯特-黄变换算法的碳市场价格多尺度分解

朱帮助  马淑姣  
【摘要】:作为一种新型非线性、非稳态数据的自适应处理算法,希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT),近年来开始应用到人文社会科学领域。HHT的核心是经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)算法。EMD分解过程中常会产生模态混叠和端点效应现象,造成分解结果失真。针对碳市场价格多尺度特征,改进HHT算法以提高碳市场价格多尺度分解质量。引入高斯白噪声到EMD分解中,建立集成EMD(Ensemble EMD,EEMD)算法来抑制EMD分解中存在的模态混叠现象;针对EEMD分解过程中存在的端点效应问题,通过5种端点延拓方法的比较,改进EEMD算法,得出适合碳市场价格多尺度分解的延拓方法;将改进HHT算法应用于两个不同到期时间的欧盟碳期货价格(DEC12、DEC14)进行多尺度分解,结果表明:改进HHT算法能显著提高碳市场价格分解精度,扩大了HHT在碳市场价格多尺度分析中的应用范围。

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