論文の概要: Machine Learning Techniques for Multifactor Analysis of National Carbon Dioxide Emissions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.15574v1
• Date: Wed, 19 Mar 2025 11:36:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-21 19:01:16.253515
• Title: Machine Learning Techniques for Multifactor Analysis of National Carbon Dioxide Emissions
• Title（参考訳）: 国家二酸化炭素排出量の多要素分析のための機械学習技術
• Authors: Wenjia Xie, Jinhui Li, Kai Zong, Luis Seco,
• Abstract要約: この研究は、二酸化炭素排出量に寄与する要因を理解し、最も予測可能な要素を特定することを目的としている。 この分析は、多種多様な国家軌跡を浮き彫りにした、国内固有の排出量推定を提供する。 この研究は、二酸化炭素排出量の正確な表現による政策立案を支援することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.46873264197900916
• License:
• Abstract: This paper presents a comprehensive study leveraging Support Vector Machine (SVM) regression and Principal Component Regression (PCR) to analyze carbon dioxide emissions in a global dataset of 62 countries and their dependence on idiosyncratic, country-specific parameters. The objective is to understand the factors contributing to carbon dioxide emissions and identify the most predictive elements. The analysis provides country-specific emission estimates, highlighting diverse national trajectories and pinpointing areas for targeted interventions in climate change mitigation, sustainable development, and the growing carbon credit markets and green finance sector. The study aims to support policymaking with accurate representations of carbon dioxide emissions, offering nuanced information for formulating effective strategies to address climate change while informing initiatives related to carbon trading and environmentally sustainable investments.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,サポートベクトルマシン(SVM)レグレッションとプリンシパル・コンポーネント・レグレッション(PCR)を利用して,62カ国のグローバルデータセットにおける二酸化炭素排出量の分析と,その慣用的,国固有のパラメータへの依存性を総合的に検討する。 目的は、二酸化炭素排出に寄与する要因を理解し、最も予測可能な要素を特定することである。 この分析は、気候変動の緩和、持続可能な開発、成長を続ける炭素信用市場とグリーンファイナンスセクターの介入を目標とした、多様な国家軌道とピインポインティング領域を浮き彫りにした、国内固有の排出予測を提供する。 この研究は、二酸化炭素排出量の正確な表現による政策立案を支援することを目的としており、気候変動に対処するための効果的な戦略を策定する上で、炭素取引や環境に持続可能な投資に関するイニシアティブを伝えながら、曖昧な情報を提供することを目的としている。

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