基于Python Anaconda环境，使用CNN-LSTM模型预测碳交易价格的完整技术方案
以下是一个基于Python Anaconda环境，使用CNN-LSTM模型预测碳交易价格的完整技术方案。内容涵盖数据预处理、模型构建、训练优化、预测可视化和结果分析等核心环节，代码与文字说明共计超过6000字。
基于CNN-LSTM的碳交易价格预测系统设计与实现
一、项目背景与目标
1.1 碳交易市场概述
碳交易作为应对气候变化的重要市场机制，其价格波动直接影响企业减排决策。准确预测碳价（Carbon Emission Allowance Price）对市场参与者制定交易策略具有重要参考价值。
1.2 问题挑战
碳价时间序列具有以下特征：
- 非线性趋势
- 多重季节性（年度/季度）
- 外部政策干扰
- 市场波动聚集性
1.3 技术选型
采用CNN-LSTM混合模型：
- CNN：提取局部空间特征（相邻时间点关系）
- LSTM：捕获长期时间依赖
- 组合优势：空间-时间特征联合建模