An Explainable Temporal Attention Enhanced BP Neural Network for Carbon Asset Value Assessment and Prediction

説明可能な時間注意強化BPニューラルネットワークによる炭素資産価値評価と予測 (AI 翻訳)

Chunli Wang, Zhijiao Chu

2026 4th International Conference on Integrated Circuits and Communication Systems (ICICACS)学会2026-05-22#AI×ESG経営インパクト: 資金調達対象セクター: cross_sector

DOI: 10.1109/icicacs68679.2026.11578599

原典: https://doi.org/10.1109/icicacs68679.2026.11578599

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、説明可能な時系列注意機構を組み込んだBPニューラルネットワークを提案し、炭素資産の価値評価と予測を行う。AIの説明可能性を確保しつつ、炭素価格変動の予測精度向上を目指す。

English

This paper proposes an explainable temporal attention enhanced backpropagation neural network for carbon asset value assessment and prediction, aiming to improve prediction accuracy of carbon price fluctuations while ensuring model explainability.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

日本のGX文脈では、炭素資産評価は排出量取引制度やカーボンプライシングの進展に伴い重要性が増している。本手法は説明可能性を有するため、実務での活用が期待される。

In the global GX context

In the global GX context, carbon asset valuation is critical for carbon markets and pricing mechanisms. This explainable AI model enhances trust and applicability for investors and regulators.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a novel explainable deep learning approach for carbon asset valuation.

🏢実務担当者:Offers a tool for predicting carbon asset values with interpretability for decision-making.

🏛政策担当者:Supports transparent carbon pricing mechanisms with explainable AI.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

semanticscholar https://doi.org/10.1109/icicacs68679.2026.11578599first seen 2026-07-03 05:33:50

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。