该混合预测模型基于VMD（Variable Mode Decomposition）、CPA（Compressive Projection Algorithm）、KELM（Kernel Extreme Learning Machine）、IOWA（Improved Ordered Weighted Averaging）、CSA（Cross Similarity Analysis）和LSSVM（Least Squares Support Vector Machine）等技术。其中，VMD是一种信号分解方法，可将一个信号分解为若干个局部频率分量，做好了时频分析；CPA是一种数据压缩算法，可提高数据的处理效率；KELM是一种优化算法，可实现高速、高精度的非线性模式识别；IOWA是一种多属性决策的方法，可综合考虑各个指标权重；CSA是一种相似性分析方法，可用于数据的降维处理；LSSVM是一种非参数化统计学习方法，可用于预测和分类问题。
该混合预测模型的研究方法如下：
对碳排放数据进行处理，采用VMD方法将数据分解成多个局部频率分量。
对于每个局部频率分量，采用CPA方法进行降维处理。
对每个降维后的数据集，采用KELM方法进行建模和预测，得到模型的预测结果。
对于多个局部频率分量的预测结果，采用IOWA方法进行权重综合，得到整个模型的预测结果。
对于模型的预测结果，采用CSA方法进行相似性分析，得到不同时间段的预测误差，为模型的后续改进提供参考。
该混合预测模型将多个现代计算和预测技术有机结合起来，通过分解、降维和融合等方式，实现了对碳排放数据的高效、精确预测。
