摘要：实现碳排放权交易价格有效性预测与设计是稳定全国碳排放权交易市场的基础。在利用机器学习预测碳排放权交易价格的基础上,对碳市场的碳价进行了评估与设计。以湖北碳交易市场碳价格为例,基于2014-2022年的碳交易价格日度数据,构建混合遗传粒子群神经网络(GAPSO-BP)定价模型,对碳达峰目标下的区域碳市场及全国统一碳市场的碳价进行有效性评估与优化设计。研究发现:GAPSO-BP模型预测的碳交易价格误差小,通过使用更高精度的GAPSO-BP模型对变量进行降维筛选,发现经济发展水平和太阳能、天然气、煤炭能源价格对碳价格影响最大。场景分析显示,发展绿色清洁能源在经济高速增长的情况下碳交易价格效果最好,在经济中等发展的情况下会受到抑制,在经济低速发展的情况下效果不显著。基于碳达峰目标,通过比较试点碳市场的现有平均价格和模拟预测的平均价格,评估出天津碳试点的碳价最为有效,而上海碳试点的碳价有效性最差。为顺利在2030年前实现“碳达峰”目标,全国统一碳市场最优碳价应设定为50.27元/吨较为合适。基于研究结论,从宏观调控决策因素、发展绿色清洁能源、考虑区域碳减排成本差异和建立相应的配额缓冲机制提出具体建议,为顺利实现试点碳市场与全国碳市场有效衔接及碳达峰提供了有益的理论支撑与路径选择。