Advanced Ensemble and Neural Fusion Techniques for Sustainable Energy Carbon Reduction Prediction

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

🔬研究者:The NTF hybrid model offers a novel approach for combining deep feature extraction with tree-based classification, potentially useful for energy and environmental data analysis.

🏢実務担当者:Energy monitoring teams can adopt these ML methods to automate emission reduction classification from electricity data, improving sustainability reporting.

電力消費の急速な増加と産業発展は炭素排出量を著しく増加させ、環境の持続可能性に対する世界的な懸念を高めている。長年にわたり、エネルギー監視システム、スマートグリッド、およびデジタルデータ収集技術により、組織は発電所、配電網、および環境監視システムから電力関連データの大量の収集を可能にしてきた。このデータの分析は、炭素排出削減に関連するパターンを理解し、エネルギー管理戦略を改善するために不可欠となっている。従来、電力消費分析は手動による方法と基本的な統計手法に依存しており、アナリストは表計算ソフトや過去のレポートを使用してエネルギー使用パターンを解釈していた。しかし、これらの従来のアプローチは時間がかかり、現代のエネルギーシステムによって生成される大規模かつ複雑なデータセットを効果的に処理することができなかった。それらはしばしば、電力消費、環境条件、および排出削減レベルの間の複雑な関係を捉えることができず、非効率な分析と限られた洞察をもたらした。したがって、大規模な電力データセットを処理し、排出削減パターンを正確に特定できる高度な分析技術の必要性がある。本研究では、機械学習技術を適用して電力消費データを分析し、ロジスティック回帰分類器（LRC）、XGBoost分類器（XGBC）、およびExtra Trees分類器（ETC）などのモデルを用いて炭素排出削減カテゴリを分類する。さらに、Neuro-Tree Fusion（NTF）モデルと呼ばれるハイブリッド分析アプローチが利用され、これは深層特徴抽出のためのグラフ多項式ニューラルネットワーク（GPNN）と、最終予測のためのDeep Neural Decision Tree（DNDT）ツリーベース分類器を統合する。これらの計算モデルの統合により、複雑なデータセットの効率的な処理が可能になり、分類精度が向上する。この分析アプローチは、電力消費パターンのより良い解釈を支援し、データ駆動型の環境モニタリングと持続可能なエネルギー管理に貢献する。

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。

The rapid growth of electricity consumption and industrial development has significantly increased carbon emissions, raising global concerns about environmental sustainability. Over the years, energy monitoring systems, smart grids, and digital data collection technologies have enabled organizations to gather large volumes of electricity-related data from power plants, distribution networks, and environmental monitoring systems. Analyzing this data has become essential for understanding patterns related to carbon emission reduction and improving energy management strategies. Traditionally, electricity consumption analysis relied on manual methods and basic statistical techniques where analysts used spreadsheets and historical reports to interpret energy usage patterns. However, these traditional approaches were time-consuming and unable to effectively process large and complex datasets generated by modern energy systems. They often failed to capture complex relationships between electricity consumption, environmental conditions, and emission reduction levels, leading to inefficient analysis and limited insights. Therefore, there is a need for advanced analytical techniques capable of handling large-scale electricity datasets and accurately identifying emission reduction patterns. In this study, machine learning techniques are applied to analyze electricity consumption data and classify carbon emission reduction categories using models such as Logistic Regression Classifier (LRC), Xtreme Gradient Boosting Classifier (XGBC), and Extra Trees Classifier (ETC). In addition, a hybrid analytical approach called the Neuro-Tree Fusion (NTF) model is utilized, which integrates a Graph Polynomial Neural Network (GPNN) for deep feature extraction with a Deep Neural Decision Tree (DNDT) tree-based classifier for final prediction. The integration of these computational models enables efficient processing of complex datasets and improves classification accuracy. This analytical approach supports better interpretation of electricity consumption patterns and contributes to data-driven environmental monitoring and sustainable energy management.

• semanticscholar https://ijdim.com/journal/index.php/ijdim/article/download/695/657first seen 2026-05-05 23:46:52 · last seen 2026-08-11 05:04:14