[发明专利]数据驱动下的工业企业排污权交易博弈分析方法

权利要求书

1.一种数据驱动下的工业企业排污权交易博弈分析方法，其特征在于：

步骤一：基于支持向量回归机的企业排污量预测

给定企业排污量时间序列数据集Q：

Q＝{Q_t，Q_t+D|t＝1，2，...，n}， (1)

其中Q_t＝[Q_t，...，Q_t+D-1]表示工业企业在t时至t+D-1时的大气排污向量，Q_t+D表示企业在t+D时的大气排污量；使用支持向量机SVR模型进行企业排污量时间序列预测，滑动窗口大小为D，利用t～t+D-1时企业排污数据预测t+D时的排污量；SVR使用核函数将非线性问题映射到线性可分空间，即：

其中，f(Q_t)为企业排污数据向量Q_t对t+D的预测值，Q_t+D为实际值，为非线性映射函数，为Q_t在高维中的第i个值，为Q_t+D在高维中的第i个值；ω为权重向量；α_i为拉格朗日乘子；β为偏置；为核函数，并采用高斯核函数表达：

通过定义目标函数，对参数进行求解；

其中，能提高预测模型的泛化能力；C为惩罚因子，∈为容忍偏差，ζ_t，为松弛变量；

步骤二：基于线性回归的排污权市场价格预测

排污权市场价格与当地GDP呈线性相关，因此构建排污权市场价格与GDP的线性回归预测模型；

p_j＝wg_j+b (5)

其中，p_j为j地区某种污染物排污权市场价格，自变量g_j为j地区的GDP；目标是通过历史数据求解线性模型中w和b两个参数，损失函数L定义如下，其中p_j表示实际值，表示预测值：

基于最小二乘“参数估计”，得到w和b最优解的闭式解：

其中，是所有g_i的平均值；

步骤三：企业排污权边际收益和初始排污权评估

企业排污边际收益与初始排污权是博弈的必备因素，与企业相关因素密切有关，考虑到问题求解的复杂性，使用层次分析法进行评价；考虑到数据的可获取性，定义企业经营资本、历史排污情况、生产规模的排污口数量、排污权市场均价表达企业初始排放权、排污边际收益评价的评价指标；

步骤四：基于讨价还价的排污权交易动态博弈

根据工业企业的初始排污权Q、买方排污边际收益α、排污权市场价格p、企业未来所需排污量∑Q_t；再根据初始排污权和预测排污量计算出企业在排污权交易过程中需要买入或者卖出的量记为q的计算公式如下；

q＝|Q-∑Q_t|

基于讨价还价博弈，建立企业间排污权交易博弈过程模型；

在博弈过程中，博弈双方都应考虑市场交易成本，包括交易费用、管理费用及运行费用；因此，双方除了第一次出价没有博弈损失外，后续都需从利益中减去博弈损失，设置损失因子范围为0到1之间但不等于0或1。

2.根据权利要求1所述的数据驱动下的工业企业排污权交易博弈分析方法，其特征在于：在步骤一中，通过对关键参数惩罚因子C和核函数系数γ的寻优提升预测的效果，具体步骤如下：

1.1调用网格搜索方法，设置惩罚系数C与核函数系数γ的步长与范围；

1.2设置交叉验证次数，避免过拟合，获得更可靠稳定的预测模型；

1.3基于训练数据对SVR中的C与γ进行参数寻优；

1.4基于SVR预测模型及寻优后的C与γ得到最优解；

1.5使用测试集验证预测的精度。