使用自适应双通道残差注意力神经网络（经白鲨优化器优化）与基于区块链的数据来源溯源进行碳价波动预测

碳价预测为何与日常生活息息相关

碳市场是应对气候变化的主要政策工具之一。它们为温室气体排放定价，促使企业减少污染并投资更清洁的技术。但这些市场的价格以复杂的方式波动，使企业、投资者和政府难以制定前瞻性计划。本研究提出了一种更准确、更可靠的碳价预测方法，旨在减少与气候相关的财务决策中的不确定性。

碳价剧烈波动的问题

碳交易计划允许企业买卖排放配额，实质上将污染转化为可交易的商品。当价格过于剧烈波动时，企业难以为未来成本编制预算，政策制定者也更难设计稳定的气候规则。碳价不仅受供需基本面影响，还受监管变动、能源价格、经济周期甚至新闻情绪的影响。这些因素使价格运动高度非线性且噪声大，因此传统预测方法常常错过拐点或对冲击反应过慢。

现有预测工具的局限

研究人员尝试了多种先进方法来应对这种复杂性，从将价格序列分解为更平滑的子信号，到使用深度学习模型和仿生启发式优化算法。分解方法通过将价格序列拆分为若干成分来降低噪声，分别预测后再重组。深度学习模型（如卷积与循环网络的混合或Transformer风格架构）能够捕捉复杂的时间模式。受动物群体或捕食者启发的元启发式优化器则在简单梯度下降之外搜索良好的模型参数。然而，现有方法通常只解决问题的一部分：它们可能只处理噪声、或复杂模式、或优化，但很少同时兼顾这三方面，且往往忽视基础市场数据的可靠性与可溯源性。

从数据到可信预测的综合路径

作者提出了一个名为 ADRGPNN‑WSO 的集成框架，将若干理念连接为一条流水线。首先，来自湖北、上海和深圳三大中国碳交易所的原始日交易数据通过模糊匹配方法进行清洗，以填补缺失值并弱化异常值。同时，原始记录被锚定在一种特殊区块链上，允许在受控情况下进行必要修正并保留加密审计痕迹。只有数字指纹与区块链匹配的记录才被允许进入模型，从而确保预测基于可信数据而非被篡改的输入。

智能预测引擎如何工作

数据在验证和清洗后被输入到一个由两部分紧密连接的定制神经网络中。一部分为双通道结构，平行处理两路技术指标流，模拟生物神经元随时间对脉冲的响应。这有助于模型同时捕捉短期冲击和较长期的价格趋势，涵盖开盘价、成交量和变化率等指标。第二部分是残差注意力模块，它对特征进行分组并学会对信息量最大的价格与成交量模式“聚焦”，同时在更深的网络中保持训练稳定。在此之上，作者使用一种名为“白鲨”的优化器——一种受鲨鱼猎食行为启发的元启发式算法，对网络的众多参数进行微调。该优化器设计为先广泛探索搜索空间，然后收敛到有希望的区域，从而降低陷入次优解的风险。

结果对真实市场的意义

该框架在三大交易所的多年日数据上进行了测试，早年数据用于训练，最近一年严格用于测试。跨越从相对平稳（湖北）到极度波动（深圳）的市场，模型提供了较高的预测精度，决定系数约为0.94且平均误差较低。它优于包括传统深度学习模型及为长序列预测设计的先进Transformer系统在内的多种替代方案。精心设计的消融实验表明，去掉任一组件——噪声预处理、注意力机制、优化器或区块链层——都会削弱预测性能或治理相关属性。统计检验也证实，相较竞品模型的提升不太可能是偶然所得。

这对碳市场未来意味着什么

对外行而言，这项工作提供了更智能、更可靠的“碳价天气预报”。通过结合数据清洗、模式识别、智能优化以及可追溯的数据源跟踪，所提出的系统将混乱的市场记录转化为更稳定且更易解释的价格前景。尽管本研究局限于三家中国交易所和历史数据，但这一方法指向了可帮助企业管理气候相关财务风险、协助监管者设计更稳健碳政策并最终支持向低碳经济平稳过渡的预测工具。

引用: Biswal, S., Kotecha, K. & Munjal, N. Carbon price fluctuation forecasting using an adaptive dual-channel residual attention neural network optimized with white shark optimizer and blockchain-based data provenance. Sci Rep 16, 13802 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-43184-6

关键词: 碳市场, 价格预测, 深度学习, 区块链数据, 气候政策