Fugu-MT 論文翻訳(概要): Forecasting emissions through Kaya identity using Neural Ordinary Differential Equations

論文の概要: Forecasting emissions through Kaya identity using Neural Ordinary Differential Equations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.02433v1
Date: Fri, 7 Jan 2022 12:34:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-01-10 14:44:28.472917
Title: Forecasting emissions through Kaya identity using Neural Ordinary Differential Equations
Title（参考訳）: ニューラル正規微分方程式を用いたカヤ同定による予測放出
Authors: Pierre Browne, Aranildo Lima, Rossella Arcucci, C\'esar Quilodr\'an-Casas
Abstract要約: 我々は、国家レベルでの炭素排出量に関連するいくつかの指標の進化を予測するために、Neural ODEモデルを用いている。この機械学習アプローチは、幅広い結果を生み出し、政策立案者に関連性のある洞察を与えるために使用できると結論付けている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4901787251083163
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Starting from the Kaya identity, we used a Neural ODE model to predict the evolution of several indicators related to carbon emissions, on a country-level: population, GDP per capita, energy intensity of GDP, carbon intensity of energy. We compared the model with a baseline statistical model - VAR - and obtained good performances. We conclude that this machine-learning approach can be used to produce a wide range of results and give relevant insight to policymakers
Abstract（参考訳）: カヤのアイデンティティーから、我々は、人口、一人当たりGDP、GDPのエネルギー強度、エネルギーの炭素強度といった国レベルで、炭素排出量に関連するいくつかの指標の進化を予測するために、Neural ODEモデルを使用した。モデルとベースライン統計モデルの比較を行い,優れた性能を得た。我々は、この機械学習アプローチが幅広い結果を生み出し、政策立案者に関連する洞察を与えることができると結論付けた。

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