Effect of activation function in modeling the nexus between carbon tax, CO2 emissions, and gas-fired power plant parameters
炭素税、CO2排出、およびガス火力発電所パラメータ間の関係のモデル化における活性化関数の効果 (AI 翻訳)
Ayodele O.F.
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、炭素税、CO2排出量、およびガス火力発電所パラメータ間の関係をニューラルネットワークでモデル化する際、活性化関数の選択がモデルの精度や解釈性に与える影響を分析する。AIを用いて炭素税政策の効果を評価する手法に貢献する。
English
This paper analyzes how the choice of activation function affects the accuracy and interpretability of neural network models that capture the nexus between carbon tax, CO2 emissions, and gas-fired power plant parameters. It contributes to AI-based evaluation of carbon pricing policies.
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
日本では炭素税が低水準だが、ガス火力発電所は電力供給の主力であり、炭素税の影響をAIでモデル化する手法は、日本のカーボンプライシング政策の効果検証や最適化に示唆を与える。
In the global GX context
Globally, carbon taxes are a key climate policy instrument. This paper demonstrates how machine learning can better model the interactions between carbon pricing and power plant operations, which is relevant for designing efficient emission reduction strategies.
👥 読者別の含意
🔬研究者:This paper offers insights into the role of activation functions in modeling environmental-economic systems, which can improve predictive models for policy analysis.
🏢実務担当者:Power plant operators can understand how carbon tax impacts their emissions and operations through AI models.
🏛政策担当者:The study provides a methodology to assess the effectiveness of carbon tax policies in reducing emissions from gas-fired power plants.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- scopus https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/85121449104first seen 2026-07-02 07:16:03
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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。