本发明公开了基于CEEMDAN和AE‑TCN的多维碳价预测方法，包括：获取碳市场价格影响因素多维时间序列变量；对多维时间序列变量进行CEEMDAN分解，得到由多个IMFs构成的IMF集合；利用AE模型对IMF集合进行降维，获取特征序列；将降维得到的特征序列与历史碳价数据序列进行重构，得到重构后的时序序列；构建用于碳价预测的神经网络预测模型TCN，TCN模型中引入非线性变换以更好地拟合数据；利用重构后的时序序列对神经网络预测模型TCN进行训练，得到训练好的神经网络预测模型TCN；利用训练好的神经网络预测模型TCN进行碳价预测，评估预测结果。本发明能够提升碳价预测准确性，简化模型，提升运算速度。