Forecasting of Transportation-related CO2 Emissions in Canada with Different Machine Learning Algorithms
Notice bibliographique
Résumé
The amount of carbon dioxide in the atmosphere has risen over recent years, with a growth of over 40%.This study examines transportation-related carbon dioxide (CO 2 ) emissions in Canada, which contribute significantly to the country's overall emissions.The study investigates the rise of carbon dioxide (CO 2 ) due to various reasons such as economic development, transportation, as well as population growth, but the study focuses on transportationrelated CO 2 emission in Canada.Various machine learning algorithms, such as Deep Neural Networks, Support Vector Machines, and Random Forests, are utilized to forecast CO 2 emissions.The results show promising outcomes, with R2 values ranging from 0.9532 to 0.9996, RMSE values ranging from 1.0974 to 13.6561, MAPE scores from 0.0088 to 0.0010, MBE scores ranging from -0.0594 to 1.0366, rRMSE score ranging from 0.4259 to 5.3002, and MABE score ranging from 0.2643 to 5.6582 for all six (6) algorithms.To meet greenhouse gas reduction targets, this paper recommends further efforts to reduce CO 2 emissions from transportation sources and suggests the adoption of Vehicle Alternative Fuel Types and lowcarbon fuels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».