ランダムフォレストを用いた予測フレームワークによる中国の地域別エネルギー転換経路のモデリング
Modeling regional energy transition pathways in China using a random forest-based predictive framework (原題)
Xingwei Wang
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は機械学習を用いて中国の地域別エネルギー転換経路を予測するフレームワークを構築した。SVM・決定木・KNN・ランダムフォレストの4手法を10分割交差検証で比較し、ランダムフォレストが最良の適合度と最小の予測誤差を示した。同モデルは2060年までに太陽光3.47TW、風力2.54GW、石炭0.25TWへの構造転換を予測し、地域・時期により転換速度が異なることを示した。
English
This study builds a machine-learning framework to predict China's regional energy transition pathways. Comparing SVM, decision tree, KNN, and random forest via 10-fold cross-validation, random forest performed best with superior fit and lower prediction error. It projects a 2060 energy mix of 3.47TW solar, 2.54GW wind, and coal reduced to 0.25TW, revealing region- and time-specific transition dynamics.
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
中国の長期エネルギー転換予測は、日本企業の調達・サプライチェーン戦略やアジアの脱炭素シナリオ分析に示唆を与える。機械学習による非線形予測手法は、日本のエネルギー政策や企業の長期シナリオ策定にも応用可能な手法論として参考になる。
In the global GX context
Machine-learning-based long-term energy transition forecasting adds a quantitative, non-linear modeling approach to the scenario analysis used in TCFD/ISSB climate risk disclosure. China's projected coal decline and renewable buildout are material inputs for global transition-finance and supply-chain decarbonization planning.
👥 読者別の含意
🔬研究者:非線形なエネルギー転換予測に機械学習を適用する比較・交差検証の手法論として参考になる。
🏢実務担当者:中国の地域別エネルギー構成の長期見通しを、調達・サプライチェーンの脱炭素シナリオ検討に活用できる。
🏛政策担当者:長期エネルギー計画の策定に機械学習ベースの予測手法を取り入れる際の実証的根拠を提供する。
📄 Abstract（原文）
Prediction of a Long-Term Energy Transition is Difficult. It is non-linear and irregular. Conventional parametric models are unable to show the above connections. Build a machine-learning framework to predict the regional energy transition path in China. Normalize the panel data for this study. Train and compare the four machine-learning algorithms: support vector machine, decision tree, K-nearest neighbors, and random forest. Ten-fold cross-validation will be used in this paper to improve the reliability of model evaluation. This way can also test how well each model generalises. Among the four models, random forest shows the best overall performance. It has a better goodness-of-fit, lower prediction errors and a smaller systematic bias. Random Forest Model predicts the Shift in China’s Energy Structure by 2060. Solar Power Capacity: 3.47TW. Wind Power is 2.54 GW. Coal Capacity is reduced to 0.25 TW. The results show that there are different regions and different times for the transition. The above results show that a comparative and cross-validated machine learning framework can be used for long-term models of regional energy transition. They have put forward some references for the future energy transition of China in machine learning.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1117/12.3130222first seen 2026-11-07 04:39:42
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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。