論文の概要: Federated Learning for Global Carbon Emission Forecasting: A Hybrid Time-Series Approach with Statistical and Neural Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.22618v1
• Date: Sun, 21 Jun 2026 17:58:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-25 17:18:14.139629
• Title: Federated Learning for Global Carbon Emission Forecasting: A Hybrid Time-Series Approach with Statistical and Neural Models
• Title（参考訳）: グローバルな二酸化炭素排出量予測のためのフェデレーション学習:統計モデルとニューラルモデルを用いたハイブリッド時系列手法
• Authors: Attia Qammar, Qazi Haseeb Yousaf, Ali Azam, Ammar Ahmed, Abdenacer Naouri, Tianrui Li,
• Abstract要約: 本稿では,ARIMAに基づくトレンドモデリング,GARCHに基づくボラティリティモデリング,LSTMによる時間的表現学習,XGBoost予測を統合したハイブリッド予測フレームワークを提案する。 提案フレームワークは、生データの交換を必要とせずに、分散クライアント間の協調学習を可能にする。 提案手法は, 炭素排出予測のための高精度でスケーラブルで, 規制に適合したソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.43501294838216
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Climate change, primarily driven by carbon dioxide (CO2) emissions, requires accurate forecasting tools to support effective mitigation policies and sustainable development strategies. Existing forecasting approaches typically rely on centralized data collection, which is often restricted by privacy regulations and the distributed nature of emission data across countries and industrial sectors. This paper proposes a novel federated hybrid forecasting framework that integrates ARIMA-based trend modeling, GARCH-based volatility modeling, LSTM-Attention temporal representation learning, and XGBoost prediction within a privacy-preserving federated learning environment. The proposed framework enables collaborative learning among distributed clients without requiring the exchange of raw data. Experimental evaluation across 14 clients demonstrates strong forecasting performance, achieving client R2 values between 0.50 and 0.97 with an average of 0.73, RMSE values ranging from 0.06 to 2.35 with an average of 1.21, and MAPE values between 1.5% and 11.3% with an average of 6.5%. The results indicate that the proposed framework provides an accurate, scalable, and regulation-compliant solution for collaborative carbon-emission forecasting.
• Abstract（参考訳）: 気候変動は、主に二酸化炭素(CO2)の排出によって引き起こされ、効果的な緩和政策と持続可能な開発戦略を支援するための正確な予測ツールが必要である。 既存の予測手法は一般的に中央集権的なデータ収集に依存しており、これはしばしばプライバシー規制や、国や産業セクターにまたがる排ガスデータの分散特性によって制限される。 本稿では, ARIMA に基づくトレンドモデリング, GARCH に基づくボラティリティモデリング, LSTM 時間的表現学習, XGBoost 予測をプライバシ保護型フェデレーション学習環境内に組み込んだ,新しいフェデレーションハイブリッド予測フレームワークを提案する。 提案フレームワークは、生データの交換を必要とせずに、分散クライアント間の協調学習を可能にする。 クライアントR2値は平均0.50から0.97、RMSEは0.06から2.35、平均1.21、MAPEは1.5%から11.3%、平均6.5%である。 提案手法は, 炭素排出予測のための高精度でスケーラブルで, 規制に適合したソリューションを提供する。

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