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利用机器学习算法预估交通业能耗

期号

2023年4期

选题时间

2023-04-20

摘要

4月3日，爱尔兰科克大学和美国哥伦比亚大学的研究人员利用机器学习算法，提高了预估交通业能耗的准确性，有助于消除脱碳路径的不确定性并加速能源模型和气候政策创新。交通业能耗一直以来是通过模拟客运和货运需求或使用传统回归分析方法来预测的，研究人员开发出一种被称为“TrebuNet”的机器学习算法，在能源系统模型和数据分析方面均实现创新，相比传统方法更准确，可以预测短期、中期所有交通方式的能耗。

选题方向

低碳产业

选题发起人

黄茹 ; 王立娜

来源平台

Scientific Reports. A Deep Learning Architecture for Energy Service Demand Estimation in Transport Sector for Shared Socioeconomic Pathways