Deep Learning Approaches for Carbon Pricing Mechanism Design in Green Transportation Supply Chains

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

🔬研究者:Novel integration of LSTM, GCN, and attention for dynamic carbon pricing in supply chains; ablation and sensitivity analyses provide robust validation.

🏢実務担当者:Method can be adapted for real-time carbon pricing and cost optimization in green logistics, supporting Scope 3 emission reductions.

🏛政策担当者:Demonstrates technical feasibility of dynamic carbon pricing mechanisms, offering inputs for next-generation policy design.

本研究は、Long Short-Term Memoryネットワーク（LSTM）とGraph Convolutional Networks（GCN）をマルチヘッド注意機構と統合した独自のアプローチにより、グリーン輸送サプライチェーンにおける動的炭素価格最適化に対処し、従来の静的モデルの限界を克服する。地球規模の気候変動問題がますます深刻化する中、グリーン輸送サプライチェーンにおける炭素価格メカニズムの設計は、持続可能な開発を促進するための重要な要素となっている。我々は、炭素排出データにおける時間的依存関係とサプライチェーンネットワーク構造における空間的関係の両方を同時に捕捉するハイブリッド深層学習モデルを構築する。従来の炭素価格設定手法は、しばしば静的モデルと単純化された仮定に依存しており、複雑で動的なサプライチェーン環境に適応することが困難である。実験結果は、提案された深層学習手法が従来手法と比較して炭素価格予測精度を23.7%向上させ、サプライチェーンコスト最適化において18.5%の改善を達成することを示している。さらに、本手法は3つの実在するグリーン輸送サプライチェーン事例において、平均21.6%の炭素排出削減と15.5%のコスト削減を達成し、実務応用における有効性を実証した。多目的最適化フレームワークは、遺伝的アルゴリズムと深層学習モデルの有機的統合を通じて、経済的便益と環境的便益の間のトレードオフのバランスを取ることに成功した。アブレーション実験により各モデル構成要素の重要性が検証され、感度分析によりパラメータ設定の合理性が確認された。本手法は、より精密で動的な炭素価格設定政策を策定するための強力な技術的支援を提供し、グリーン輸送サプライチェーンの持続可能な開発を促進する上で、重要な理論的価値と実践的意義を持つ。オープンアクセス 受領日: 2025年9月17日 受理日: 2025年11月24日 公開日: 2026年3月20日

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。

This study uniquely integrates Long Short-Term Memory networks (LSTM) and Graph Convolutional Networks (GCN) with a multi-head attention mechanism to address dynamic carbon pricing optimization in green transportation supply chains, overcoming the limitations of traditional static models. As global climate change issues become increasingly severe, the design of carbon pricing mechanisms for green transportation supply chains has become a key factor in promoting sustainable development. We construct a hybrid deep learning model that simultaneously captures temporal dependencies in carbon emission data and spatial relationships in supply chain network structures. Traditional carbon pricing methods often rely on static models and simplified assumptions, making it difficult to adapt to complex and dynamic supply chain environments. Experimental results show that the proposed deep learning method improves carbon price prediction accuracy by 23.7% compared to traditional methods and achieves 18.5% improvement in supply chain cost optimization. Furthermore, the method achieved an average 21.6% carbon emission reduction and 15.5% cost reduction in three real green transportation supply chain cases, demonstrating its effectiveness in practical applications. The multi-objective optimization framework successfully balances the trade-off between economic and environmental benefits through organic integration of genetic algorithms and deep learning models. Ablation experiments validated the importance of each model component, and sensitivity analysis confirmed the rationality of parameter settings. This method provides strong technical support for formulating more precise and dynamic carbon pricing policies, offering significant theoretical value and practical significance for promoting sustainable development of green transportation supply chains.OPEN ACCESS Received: 17/09/2025 Accepted: 24/11/2025 Published: 20/03/2026

• semanticscholar https://doi.org/10.23967/j.rimni.2025.10.73399first seen 2026-05-05 22:53:58 · last seen 2026-08-14 05:24:36