機械学習と最適化技術を用いた都市低炭素経済発展の評価

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

🔬研究者:This paper demonstrates the application of deep learning and optimization for carbon emission prediction, which can be extended to other contexts.

序論/目的：都市部における低炭素経済の発展は、気候変動と非効率的な資源利用に対処するための重要な優先事項となっている。都市部は二酸化炭素排出に大きく寄与しているため、人工知能などの先進技術を通じて低炭素経済の発展を評価し、持続可能な成長を支援するアルゴリズムを開発することが不可欠である。方法：本研究では、2015年から2023年までの都市データセット（経済、エネルギー、排出指標を含む）を用いたデータ駆動型の予測モデリングアプローチを採用する。提案手法は、インテリジェント・レモラ最適化ディープリカレントニューラルネットワーク（IRO-DRNN）を用いて炭素排出量を高精度に予測する。さらに、AHPおよびMCDA手法を統合し、低炭素戦略を実施する都市の潜在的なパフォーマンスを分析する。結果：AIによる都市の低炭素経済は、環境悪化や気候変動などの緊急の地球規模課題に対処する。開発環境は、Intel Core i7 CPU、Windows 11、Python 3.8、32GB RAM、および対話型スクリプト作成とデータ処理のためのJupyter Notebookである。炭素排出量予測においてより高い精度を備えた革新的なIRO-DRNNを提示する。これは、経済的持続可能性、エネルギー効率、炭素排出の観点から都市の低炭素発展を評価するものである。2015年から2023年のデータに基づき、提案モデルは多様な性能指標において高い信頼性をもって炭素排出量を高精度に予測する。提案手法を既存手法（secure Genetic Algorithm – Back propagation (GA-BP) [23]、Autoregressive Integrated Moving Average - Back propagation Neural Network (ARIMA-BPNN) [24]、Cuckoo Search Optimization – Feed forward Learning Network (CSO-FLN) [25]）と、平均絶対パーセント誤差（MAPE）、二乗平均平方根誤差（RMSE）、平均絶対誤差（MAE）、決定係数（R^2）の指標で比較する。4.1. MAPE 予測モデルの精度を評価するための統計指標の一つがMAPEである。実測値と予測値の間のMAPEが計算される。これは一般に時系列予測や回帰においてモデルの性能を評価するために使用される。MAPEは、低炭素経済を発展させている都市における持続可能な計画手法に応じた成長、エネルギー使用、炭素排出削減を示すモデルの精度を評価するために使用できる。MAPEの結果を表1と図3に示す。表1：MAPEの計算 手法 MAPE GA-BP [23] 6.3 ARIMA-BPNN [24] 8.09 CSO-FLN [25] 1.656 IRO-DRNN [提案手法] 1.023 図3：MAPEの比較 IRO-DRNN法のMAPEは1.023を達成し、既存手法であるGA-BP [23]の6.3、ARIMA-BPNN [24]の8.09、CSO-FLN [25]の1.656と比較される。推奨手法は、これらの率の点で既存手法を上回る。4.2. RMSE RMSEはモデルの正確性を評価するために頻繁に使用される指標である。予測値と実測値の間の二乗差の平均の平方根を求めることが計算の役割である。モデルのデータへの適合はRMSEを用いて評価できる。RMSEが低いことは、予測精度が高いことを示す。都市の低炭素経済発展の文脈において、RMSEは、経済成長を促進しながら炭素排出を削減することを目的とした特定の政策やプログラムの成功を予測するモデルの精度を調べるために使用できる。図4と表2にRMSEの結果を示す。表2：RMSEの計算 手法 RMSE CSO-FLN [25] 11.915 IRO-DRNN [提案手法] 7.601 図4：RMSEの比較 IRO-DRNN法のRMSEは7.601を達成し、既存手法であるCSO-FLN [25]の11.915と比較される。これは、推奨手法がこれらの率の点で既存手法をどのように上回るかを示している。4.3. MAE モデルの予測精度を示すもう一つの指標がMAEである。実測値と期待値の間で、平均絶対差を計算する。これは、誤差が正であるか負であるかを無視して、期待値と実測値の差である。この指標は、持続可能な成長や環境影響評価にとって正確な予測がかなり重要である都市の低炭素経済発展などの複雑な分野に関連するモデルを分析する際に、特に有用である。図5と表3にMAEの結果を示す。表3：MAEの計算 手法 MAE CSO-FLN [25] 11.609 IRO-DRNN [提案手法] 7.152 図5：MAEの比較 IRO-DRNN法のMAEは7.152を達成し、既存手法であるCSO-FLN [25]の11.609と比較される。推奨手法は、これらの率の点で既存手法をどのように上回るかを示している。4.4. 決定係数 決定係数（R-squared）は、回帰モデルにおける独立変数が従属変数の変動をどの程度説明するかを測定する。これはモデルの適合度を捉え、都市の低炭素経済発展研究の重要な側面である。この点において、R2は、エネルギー使用や輸送効率などの要因が都市部の持続可能性と経済発展に関する結果をどの程度予測するかを評価するのに役立つ。図6と表4にR2の結果を示す。表4：R2の計算 手法 R2 GA-BP [23] 0.85 ARIMA-BPNN [24] 0.951 IRO-DRNN [提案手法] 0.978 図6：R2の比較 IRO-DRNN法は0.978のR^2を達成し、既存手法であるGA-BP [23]の0.85、ARIMA-BPNN [24]の0.951と比較される。これは、推奨手法がこれらの率の点で既存手法をどのように上回るかを示している。4.5. 都市の低炭素成長：2015年～2023年の傾向 データは、都市の低炭素経済発展レベルが2015年から2023年にかけて上昇傾向にあることを示している。図7は2015年から2023年までの経済発展の結果を示している。結果：提案モデルは、既存手法と比較して優れた予測能力を示す。性能向上は統計的に有意であり、平均絶対パーセント誤差（MAPE）は1.023、決定係数（R²）は0.978である。このモデルは、経済的持続可能性、エネルギー効率、排出傾向の間の複雑な関係を効果的に捉えている。考察：GA-BP [23]、ARIMA-BPNN [24]、CSO-FLN [25]に近似する手法には、それぞれ欠点がある。遺伝的アルゴリズム（GA）とバックプロパゲーション（BP）ニューラルネットワークを組み合わせたGA-BPは、大域的最適解を見つける際のGAの限界により、計算の複雑さや局所最適解に陥るリスクの点で課題に直面することが多い。ARIMAとBPを統合したARIMA-BPNNは、特に高度に非線形なデータに適用した場合に過学習に悩まされ、大規模なデータセットを効率的に処理できない。Cuckoo Search Optimizationとフィードフォワード学習ネットワークを組み合わせたCSO-FLNと呼ばれるものがある。ここでの欠点には、収束が遅く、パラメータ調整に敏感で、その結果性能が低下することが含まれる可能性がある。これらの問題に対処するため、開発されたIRO-DRNN法には以下の利点がある。IRO-DRNNは、GAおよびCSOベースの手法と比較して、安定性とより優れた大域的探索能力を得るために、収束速度と精度を向上させる改善された最適化戦略を使用する。提案されたIRO-DRNNはディープリカレントアーキテクチャを採用しており、時間的依存性を非常にうまく捉えることができ、そのためARIMA-BPNNよりも正確に時系列の複雑なパターンを表現できる。IRO-DRNNは、競合他社と比較してより大規模なデータセットを効果的に管理でき、複雑な動的データ分析に対して優れた適合性を提供する。考察：最適化手法と深層学習の統合はモデルの精度と堅牢性を向上させるが、結果はデータの品質や地域的なばらつきによって異なる場合がある。結論：インテリジェント・レモラ最適化ディープリカレントニューラルネットワーク（IRO-DRNN）は、都市の持続可能性を評価するための新しい枠組みを提供し、意思決定者や都市計画者に有意義な情報を提供し、将来のエネルギー管理戦略を支援する。

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。

Introduction/Objective: The development of a low-carbon economy in urban areas has become a critical priority to address climate change and inefficient resource utilization. Since urban regions contribute significantly to carbon emissions, it is essential to develop an algorithm to assess the development of the low-carbon economy and support sustainable growth through advanced technologies such as artificial intelligence. Methods: The study adopts a data-driven predictive modeling approach using urban datasets from 2015 to 2023, including economic, energy, and emission indicators. The proposed approach employs an Intelligent Remora Optimized Deep Recurrent Neural Network (IRODRNN) for accurate prediction of carbon emissions. In addition, AHP and MCDA techniques are integrated to analyze the potential performance of cities implementing low-carbon strategies. results: The LC urban economies through AI address urgent global issues, such as environmental degradation and climate change. The development environment is an Intel core i7 CPU running Windows 11, Python 3.8, 32 GB of RAM, and a Jupyter Notebook for interactive scripting and data processing. It presents an innovative IRO-DRNN for carbon emissions prediction with better precision of such predictions. This will evaluate the urban LC development in terms of economic sustainability, energy efficiency, and carbon emissions. Based on data from 2015 to 2023, the proposed model makes a highly accurate prediction for carbon emissions with good reliability in the diverse performance metrics. Comparison of our proposed method with the existing approaches, such as secure Genetic Algorithm – Back propagation (GA-BP) [23], Autoregressive Integrated Moving Average - Back propagation Neural Network (ARIMA-BPNN) [24] and Cuckoo Search Optimization – Feed forward Learning Network (CSO-FLN) [25] in the metrics of Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), and R-Square (R^2). 4.1. MAPE To assess the accuracy of a forecast model, one statistical metric is the MAPE. The MAPEamong the actual and anticipated values is calculated. It is generally used in time series forecasting and regression to evaluate model performance. MAPE can be used to assess the accuracy of models showing growth, energy use, and carbon emission reductions in response to sustainable planning techniques in cities developing low-carbon economies. The outcomes of MAPE are shown in Table 1 and Figure 3. Table 1: Computations of MAPE Methods MAPE GA-BP [23] 6.3 ARIMA-BPNN [24] 8.09 CSO-FLN [25] 1.656 IRO-DRNN [Proposed] 1.023 Figure 3: Comparisons of MAPE The IRO-DRNN method MAPE achieved 1.023, which is compared with the existing methods including GA-BP [23] achieved 6.3, ARIMA-BPNN [24] attained 8.09, and CSO-FLN [25] 1.656. The recommended methodology outperforms the existing approaches in terms of rates. 4.2. RMSE RMSE is a frequently used metric to assess the correctness of the model. Finding the square root of the average of the squared difference among the predict and real values is the calculation's task. A model's fit to the data cans be evaluated using the RMSE. A low RMSE indicates a high degree of forecasting accuracy. In the context of urban LC economic development, RMSE can be used to examine the accuracy of models that forecast the success of certain policies or programs meant to lower carbon emissions, while fostering economic growth. Figure 4 and Table 2 depicts the outcomes of RMSE. Table 2: Computations of RMSE Methods RMSE CSO-FLN [25] 11.915 IRO-DRNN [Proposed] 7.601 Figure 4: Comparisons of RMSE The IRO-DRNN method RMSE achieved 7.601, which is compared with the existing methods including CSO-FLN [25] 11.915. It illustrateshow the recommended methodology outperforms the existing approaches in terms of rates. 4.3. MAE An additional indicator of a model's prediction accuracy is MAE. Between actual and expected values, it calculates the average absolute difference. It is the difference between the expected and actual numbers, ignoring whether the mistakes are positive or negative. This metric is appealingsupportive, when analyzing models related to complex fields, such as urban LC economic development, in so thatexact predictions are fairly crucial for sustainable growth and environmental impact assessments. Figure 5 and Table 3 shows the results of MAE. Table 3: Computations of MAE Methods MAE CSO-FLN [25] 11.609 IRO-DRNN [Proposed] 7.152 Figure 5: Comparisons of MAE The IRO-DRNN method MAE achieved 7.152, which is compared with the existing methods including CSO-FLN [25] 11.609. The recommended methodology demonstrates how it outperforms the existing approaches in terms of rates. 4.4. R-Square The coefficient of determination, or R-squared, measures the extent to, which the independent variables in a regression model explain the variation in the dependent variable. It captures the fit of the model and is an important aspect of urban LC economic development research. In this regard, R2 can help evaluate how well factors, such as energy usage or transportation efficiency predict outcomes concerning sustainability and economic development in urban regions. Figure 6 and Table 4 displays the result for R2. Table 4: Computations of R2 Methods R2 GA-BP [23] 0.85 ARIMA-BPNN [24] 0.951 IRO-DRNN [Proposed] 0.978 Figure 6: Comparisons of R2 The IRO-DRNN method achieved 0.978R^2, which is compared with the existing methods including GA-BP [23] achieved 0.85, ARIMA-BPNN [24] attained 0.951. It illustrates how the recommended methodology outperforms the existing approaches in terms of rates. 4.5. Urban Low-Carbon Growth: 2015-2023 Trends The indicates that data shows that urban LC economy development levels have been trending upward from 2015 to 2023. Figure 7 shows the economic development results from 2015 to 2023. Results: The proposed model demonstrates superior predictive capability compared to existing methods. The performance improvement is statistically significant, with a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of 1.023 and an R-Squared (R²) value of 0.978. The model effectively captures complex relationships among economic sustainability, energy efficiency, and emission trends. discussion: The methods approximating GA-BP [23], ARIMA-BPNN [24], and CSO-FLN [25] have their respective drawbacks. GA-BP, which combines Genetic Algorithms (GA) with Back propagation (BP) Neural Networks, often faces challenges in terms of computational complexity and the risk of getting stuck in local optima due to the limitations of the GA in finding the global optimum. ARIMA-BPNN, which integrates Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) with BP, struggles with over fitting, especially, when applied to highly non-linear data, and cannot efficiently handle large datasets. It is called CSO-FLN, combining Cuckoo Search Optimization with a Feed forward Learning Network. The disadvantage here might include slower convergence and sensitivity to parameter tuning thus less performance. To counter these problems, the developed method, IRO-DRNN has the following benefits. IRO-DRNN uses an improved optimization strategy that enhances the rate of convergence and accuracy as compared to GA and CSO-based methods for obtaining stability and better global search abilities. The proposed IRO-DRNN employs a deep recurrent architecture; it can very well capture the temporal dependency, therefore being able to express complicated patterns in time series more accurately than ARIMA-BPNN. IRO-DRNN can effectively manage larger datasets compared with its competitors, thus offering superior suitability for complex dynamic data analysis. Discussion: The integration of optimization techniques with deep learning enhances model accuracy and robustness, though results may vary depending on data quality and regional variability. Conclusion: The Intelligent Remora Optimized Deep Recurrent Neural Network (IRO-DRNN) provides a novel framework for evaluating urban sustainability, providing meaningful information to decision makers and urban planners and supporting future energy management strategies.

• openalex https://doi.org/10.2174/0126662558444991260427143655first seen 2026-05-31 05:20:44 · last seen 2026-06-06 04:54:57