論文の概要: Multicollinearity Resolution Based on Machine Learning: A Case Study of
Carbon Emissions in Sichuan Province
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01115v2
- Date: Sat, 20 Jan 2024 12:29:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-23 21:05:24.795105
- Title: Multicollinearity Resolution Based on Machine Learning: A Case Study of
Carbon Emissions in Sichuan Province
- Title（参考訳）: 機械学習に基づくマルチコリニア性解決--四川省の炭素排出量を事例として
- Authors: Xuanming Zhang, Xiaoxue Wang, Yonghang Chen
- Abstract要約: 本研究は, 行列正規化を用いた46主要四川産業における2000-2019年エネルギー消費データを前処理した。
DBSCANクラスタリングでは、16種類の特徴クラスを客観的にグループ化している。
その結果、石炭の2番目のクラスターは、生産需要のため、最も高い排出率を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6616610975735081
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This study preprocessed 2000-2019 energy consumption data for 46 key Sichuan
industries using matrix normalization. DBSCAN clustering identified 16 feature
classes to objectively group industries. Penalized regression models were then
applied for their advantages in overfitting control, high-dimensional data
processing, and feature selection - well-suited for the complex energy data.
Results showed the second cluster around coal had highest emissions due to
production needs. Emissions from gasoline-focused and coke-focused clusters
were also significant. Based on this, emission reduction suggestions included
clean coal technologies, transportation management, coal-electricity
replacement in steel, and industry standardization. The research introduced
unsupervised learning to objectively select factors and aimed to explore new
emission reduction avenues. In summary, the study identified industry
groupings, assessed emissions drivers, and proposed scientific reduction
strategies to better inform decision-making using algorithms like DBSCAN and
penalized regression models.
- Abstract（参考訳）: 本研究は, 行列正規化を用いた46主要四川産業における2000-2019年エネルギー消費データを前処理した。
dbscanクラスタリングは16の機能クラスを客観的にグループ化する。
ペナル化回帰モデルは、複雑なエネルギーデータに適した制御、高次元データ処理、特徴選択の優位性のために適用された。
結果から, 石炭周辺の第2クラスターは, 生産需要により排ガス量が最も高かった。
ガソリンとコークスに焦点をあてたクラスターからの排出も顕著であった。
これに基づいて、クリーンな石炭技術、輸送管理、鉄鋼における石炭-電力交換、産業標準化といった排出削減の提案がなされた。
この研究は、客観的に要因を選択するために教師なし学習を導入し、新しい排出削減経路を探究することを目的とした。
結論として、この研究では、業界グループ化、排出要因の評価、DBSCANやペナル化回帰モデルといったアルゴリズムを用いて意思決定をよりよく知るための科学的削減戦略を提案した。
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