Machine Learning-Based CO2 Emission Prediction to Support Sustainable Urban Development
Notice bibliographique
Résumé
Accurate identification of CO2 emissions from vehicle has become important for sustainable urban planning strategies aimed at mitigating global warming. This study presents a framework for predicting CO2 emissions using data collected from Canada’s complete vehicle fleet. We have applied a voting-based ensemble approach that aggregates five feature selection algorithms such as SelectKBest, Lasso, Recursive Feature Elimination, Random Forest importance, and mutual information to identify the most influential predictors in the dataset. Subsequently, we have evaluated the predictive performance of various machine learning (ML) and deep learning (DL) models using the six highest-ranked features, including combined fuel consumption, engine size, and fuel type. Our analysis shows that the Random Forest Regressor substantially outperforms competing models, achieving a R² value of 0.9976 including the lowest root mean squared error (RMSE) 2.847 g/km. These results highlight the strength of the ensemble framework in generating precise CO2 emission estimates. For sustainable urban transportation planning, the suggested method offers a practical and data-driven framework for decision making. This application can help planners and policymakers to formulate comprehensive strategies to reduce carbon emissions and encourage low-carbon urban development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».