多尺度自适应预测
集成滑动窗口与自学习机制，可自适应不同市场情景，并缓解欠拟合与过拟合。
Zhang, Wen · 吴志彬 · Xiaojun, Zeng · Changhui, Zhu
Energy 2023
模型在不同情景（包括极端情景）下均保持高预测精度，说明其稳定性强。
滑动窗口结构模拟了碳价与影响因素之间的动态关系，从而提高了模型的适应性。
自学习算法可以自动学习演变的模型结构并更新参数，从而缓解欠拟合和过拟合问题。
与现有模型的对比结果表明，所提模型具有优越性。