Regional transportation carbon emission prediction and decarbonization pathway analysis based on LASSO-BWO-ELM hybrid heuristic algorithm

LASSO-BWO-ELMハイブリッドヒューリスティックアルゴリズムに基づく地域交通炭素排出予測と脱炭素経路分析 (AI 翻訳)

Yu Li Xu, Jin Xin Cao, Zhen Shan Xu, Bao Qian Dou

Energy📚 査読済 / ジャーナル2026-06-01#エネルギー転換

DOI: 10.1016/j.energy.2026.140924

原典: https://doi.org/10.1016/j.energy.2026.140924

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、LASSO-BWO-ELMハイブリッドヒューリスティックアルゴリズムを提案し、地域交通の炭素排出予測と脱炭素経路分析を行う。アルゴリズムの有効性を示し、具体的な脱炭素経路を提示する。

English

This paper proposes a LASSO-BWO-ELM hybrid heuristic algorithm for regional transportation carbon emission prediction and decarbonization pathway analysis. The algorithm demonstrates effectiveness and provides specific decarbonization strategies.

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

本手法は日本の地域交通にも適用可能であり、日本のGX政策（地域脱炭素ロードマップ等）への示唆が期待される。

In the global GX context

This study contributes to data-driven decarbonization pathways, offering a novel hybrid algorithm applicable to regional transportation planning globally.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Researchers can adopt this hybrid algorithm for regional emission prediction and pathway analysis.

🏢実務担当者:Practitioners in transportation planning can use this model to evaluate decarbonization strategies.

🏛政策担当者:Policymakers can utilize the predicted pathways to inform regional transportation decarbonization policies.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

crossref https://doi.org/10.1016/j.energy.2026.140924first seen 2026-05-14 22:21:07

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