Damping-accumulating discrete grey power model and its application in collaborative prediction of energy transition
減衰蓄積離散灰色パワーモデルとエネルギー転換の協調予測への応用 (AI 翻訳)
Xinqing Qiao, Wenping Wang
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、減衰蓄積離散灰色パワーモデルを提案し、エネルギー転換の協調予測に適用している。モデルの有効性を示し、予測精度の向上に寄与する。
English
This paper proposes a damping-accumulating discrete grey power model for collaborative prediction of energy transition. It demonstrates the model's effectiveness and contributes to improving prediction accuracy.
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
この研究は中国発の手法だが、日本のエネルギー転換計画における予測モデルとしても応用可能性がある。
In the global GX context
This methodological paper offers a new forecasting tool for energy transition that can be applied globally in energy planning and policy.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Useful for researchers in energy forecasting and grey system theory.
🏢実務担当者:Energy planners can use this model for scenario analysis.
🏛政策担当者:Can support data-driven energy transition strategies.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1016/j.engappai.2026.114884first seen 2026-05-15 17:09:01
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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。