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J-GLOBAL ID：202202281808096790   整理番号：22A0908808

Bayes記号回帰を用いたエネルギー消費と汚染の社会経済的運転者の自動モデリング【JST・京大機械翻訳】

Automatic modeling of socioeconomic drivers of energy consumption and pollution using Bayesian symbolic regression

著者 (5件)： Vazquez Daniel (Department of Chemistry and Applied Biosciences, Institute for Chemical and Bioengineering, ETH Zurich, Vladimir-Prelog-Weg 1, 8093 Zurich, Switzerland) ,  Guimera Roger (Department of Chemical Engineering, Universitat Rovira i Virgili, Tarragona 43007, Catalonia, Spain) ,  Guimera Roger (ICREA, Barcelona 08010, Catalonia, Spain) ,  Sales-Pardo Marta (Department of Chemical Engineering, Universitat Rovira i Virgili, Tarragona 43007, Catalonia, Spain) ,  Guillen-Gosalbez Gonzalo (Department of Chemistry and Applied Biosciences, Institute for Chemical and Bioengineering, ETH Zurich, Vladimir-Prelog-Weg 1, 8093 Zurich, Switzerland)
資料名： Sustainable Production and Consumption  (Sustainable Production and Consumption)
巻： 30  ページ： 596-607  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3064A  ISSN： 2352-5509  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 社会経済的運転者から正確に国のエネルギー消費と汚染レベルを予測することは,持続可能な政策決定を支援するのに不可欠である。広く使われているSTIRPAT方程式のような現在の予測モデルは,一定の弾性を仮定する剛体数学的表現に基づいている。記号回帰に対するBayesアプローチを用いて,ここでは,エネルギー関連影響と社会経済的運転者の間のリンクをモデル化するために,膨大な量の適切な数学的表現を検討した。十分に確立されたSTIRPAT方程式より性能が優れ,その数学的構造が文献で採用された一定弾性の仮定に挑戦する閉形式解析表現を見出した。本研究は,環境研究におけるデータからの解析的表現を導くために機械学習アルゴリズムを適用する新しい道を折りたたし,それはエネルギー関連問題におけるより良いモデルと解決策を見つけるのを助けることができた。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 剛体 ,  表現 ,  データベース ,  弾性 ,  *モデリング ,  モデル ,  エネルギー消費 ,  学習アルゴリズム ,  温室効果ガス ,  予測モデル
準シソーラス用語： 政策決定 ,  閉形式 ,  *社会経済 ,  解析表現 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 代理モデル ,  記号回帰 ,  人口に対する回帰による確率的影響 ,  Affluenceと技術(STIRPAT) ,  温室効果ガス(GHG)排出 ,  Eora環境拡張多領域入出力データベース

分類 (1件)： システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 記号 ,  エネルギー消費 ,  汚染 ,  社会 ,  経済 ,  モデリング