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J-GLOBAL ID：201702273765584694   整理番号：17A1386849

新しい灰色多変数モデルを用いた燃料燃焼からの予測中国CO_2放出【Powered by NICT】

Forecasting Chinese CO₂ emissions from fuel combustion using a novel grey multivariable model

著者 (5件)： Ding Song (College of Economics and Management, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics(NUAA), Nanjing 211100, China) ,  Dang Yao-Guo (College of Economics and Management, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics(NUAA), Nanjing 211100, China) ,  Li Xue-Mei (School of Economics, Ocean University of China(OUC), Qingdao 266100, China) ,  Wang Jun-Jie (College of Economics and Management, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics(NUAA), Nanjing 211100, China) ,  Zhao Kai (Department of Mechanical and Mechatronics Engineering, University of Waterloo, Waterloo N2L 3G1, Canada)
資料名： Journal of Cleaner Production  (Journal of Cleaner Production)
巻： 162  ページ： 1527-1538  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0750A  ISSN： 0959-6526  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 中国における予測CO_2排出は常に,エネルギー政策と計画を改善するために政府を助ける可能性があるので,非常に重要になっている。この目的のために,新しい灰色多変数モデルを設計した。従来のねずみ多変数モデル,実用的な場合に,その応用を制限する不正確な予測と貧弱な適応性のある欠点を持つと比較して,提案したモデルは,三つの改善を行うことができる:最初に,修飾バックグラウンド値を持つ最適化されたグレイモデルは,運転変数の傾向を予測するために提案する。第二に,新しい灰色多変数モデルを確立し,駆動変数の変化傾向と組み合わせた。第三に,新しいモデルの調整係数は時間応答関数の最適値を得るために最適化した。その有効性を実証するために,提案したモデルを用いて,四つのベンチマークと比較して燃料燃焼からCO_2放出を再現し,予測するための交通の結果は,新しいモデルは競合するモデルよりも正確な予測結果をもたらすことを示した。最終的に,新しいモデルは2014年から2020年までの燃料燃焼からの将来の中国CO_2放出を定量化するために使用され,予測結果は,環境政策とエネルギー消費計画を定式化するための強固な基盤を提供することができる。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *中華人民共和国 ,  定式化 ,  ベンチマーク ,  エネルギー政策 ,  最適化 ,  環境政策 ,  適応性 ,  応答関数 ,  *予測 ,  エネルギー消費 ,  *モデル
準シソーラス用語： 最適値 ,  バックグラウンド濃度 ,  *多変量モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： グレイ多変数モデル ,  バックグラウンド値 ,  調整係数 ,  CO_2放出 ,  予測

分類 (1件)： 環境問題  (SA01020V)

タイトルに関連する用語 (7件)： 灰色 ,  多変数モデル ,  燃料 ,  燃焼 ,  予測 ,  中国 ,  放出