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J-GLOBAL ID:202202259540901567   整理番号:22A0454804

都市循環経済の因果ネットワークマップ【JST・京大機械翻訳】

Causal network maps of urban circular economies
著者 (6件):
資料名:
巻: 24  号:ページ: 261-272  発行年: 2022年 
JST資料番号: W1208B  ISSN: 1618-954X  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
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都市システムは,循環経済への移行において中心的役割を果たす。社会的,経済的,政治的要因の複雑な相互作用のため,運転者の系統的解析が必要である。このような分析は,都市循環に対する直接的および間接的影響の良好な理解を必要とする。間接的影響の存在のため,因果ネットワークの可視化は系統的解析に必要である。因果ネットワークマップ(CNMs)を定式化する既存の方法は,ロバストな評価を阻害する主観的アプローチに依存する。ロバストCNMsの発生は,直接的および間接的影響のより正確な表現を提供できる。したがって,本研究は,ハイブリッド意思決定と試行実験室ファジィ認知マップ(DEMATEL-FCM)フレームワークを通して,都市循環経済の駆動者のためのロバストCNMを作り出す。DEMATELを用いてネットワークマップの初期構造を構築した。次に,ネットワークを,持続可能な都市指数から得たデータでFCMを用いて訓練した。訓練と試験データセットを分割するために70:30訓練試験比を用いた。訓練されたCNMは訓練中に92.75%の精度,試験中に96.77%の精度を有した。訓練されたCNMは都市循環経済における運転者の経験的描写を提供する。それは,ネットワーク構造における「af可能性と経済発展の重要性を示した。ネットワークは,都市レベルの計画と政策の開発に重要な洞察をもたらし,より多くの循環経済への移行を促進する。運転者間の相互作用のデータ駆動可視化は,実施するための最も効果的な手段に関する利害関係者の洞察を提供する。グラフ抽象;Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (3件):
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図形・画像処理一般  ,  人工知能  ,  ごみ処理 
タイトルに関連する用語 (5件):
タイトルに関連する用語
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