Path selection for green and low-carbon economic industrial clustering based on machine learning algorithms

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

🔬研究者:Demonstrates how ML (GNN, RL) can optimize industrial cluster path selection for decarbonization, offering a rigorous evaluation framework.

🏢実務担当者:Utilities and industrial developers can use the framework to plan renewable-integrated clusters and reduce carbon footprint.

🏛政策担当者:Supports evidence-based planning of low-carbon industrial zones and renewable energy integration.

従来のグリーン・低炭素経済産業クラスタリング経路選択におけるデータ処理効率、経路最適化、産業連携、政策決定の欠点に対応するため、本論文は自動化データ前処理、グラフニューラルネットワーク（GNN）モデリング、強化学習（RL）動的最適化、多目的最適化手法を革新的に適用して問題を解決し、「カーボンピーキングとカーボンニュートラル」目標の達成に向けた科学的かつ効率的な意思決定支援を提供する。再生可能エネルギー統合と持続可能なエネルギー転換は、本調査の中核的コンテキストを形成する。まず、マルチソースデータを収集し前処理する。次に、K-meansクラスタリングと主成分分析を用いて産業クラスタの立地選定を最適化する。再帰的特徴除去と専門家知識を通じてモデル予測能力を向上させる。続いて、企業関係グラフを構築し、GNNを適用して産業チェーンにおける主要ノードと連携パターンを特定する。同時にRLを採用して産業チェーンの動的発展をシミュレーションし、最適戦略を学習する。さらに、回帰モデルと時系列分析（長短期記憶）を用いて、政策が炭素排出と将来動向に与える影響を予測し、リスク警告メカニズムを確立する。最後に、多目的最適化アルゴリズムを用いて環境便益と経済便益のバランスを図り、企業レイアウトを最適化して輸送コストと炭素排出を削減する。実験結果は、提案された機械学習フレームワークがデータ前処理効率を85%向上させ、クラスタ誤差を60%削減し、経路最適化時間を84%短縮し、シミュレーション環境内で炭素排出量を66.7%削減することを示しており、グリーン・低炭素経済産業クラスタリングの経路選択における厳密性と計算可能性の測定可能な進歩を実証している。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

In response to the shortcomings of traditional green and low-carbon economic industrial clustering path selection in data processing efficiency, path optimization, industrial collaboration, and policy-making, this paper innovatively applies automated data preprocessing, graph neural network (GNN) modeling, reinforcement learning (RL) dynamic optimization, and multi-objective optimization methods to solve problems, providing scientific and efficient decision-making support for achieving the “carbon peaking and carbon neutrality” goals. Renewable energy integration and sustainable energy transition form the core context of this investigation. First, multi-source data are collected and preprocessed. Then, K-means clustering and principal component analysis are used to optimize industrial cluster site selection. Model prediction capabilities are improved through recursive feature elimination and expert knowledge. Next, an enterprise relationship graph is constructed, and the GNN is applied to identify key nodes and collaboration patterns in the industrial chain. The RL is simultaneously adopted to simulate the dynamic development of the industrial chain and learn the optimal strategy. In addition, regression models and time-series analysis (long short-term memory) are used to predict the impact of policies on carbon emissions and future trends, and to establish a risk warning mechanism. Finally, a multi-objective optimization algorithm is used to balance environmental and economic benefits, and the enterprise layout is optimized to reduce transportation costs and carbon emissions. Experimental results show that the proposed machine learning framework improves data preprocessing efficiency by 85%, reduces cluster error by 60%, shortens path optimization time by 84%, and achieves a 66.7% reduction in carbon emissions within the simulation environment, demonstrating a measurable advance in the rigor and computational tractability of path selection for green, low-carbon economic industrial clustering.

• semanticscholar https://doi.org/10.1063/5.0323311first seen 2026-06-26 05:43:17 · last seen 2026-08-11 05:03:00