تنبؤ انبعاثات ثاني أكسيد الكربون باستخدام التعلم الآلي

يساهم ثاني أكسيد الكربون (CO2) بشكل كبير في تغير المناخ كغاز دفيئة. يتم الحفاظ على دفء الغلاف الجوي للأرض بشكل طبيعي لدعم الحياة من خلال الغازات الدفيئة التي تحتجز الحرارة في الغلاف الجوي. ومع ذلك، زادت الأنشطة البشرية بشكل كبير من كمية CO2 في الغلاف الجوي بسبب إزالة الغابات واستخدام الوقود الأحفوري. واحدة من المخاوف الرئيسية المتعلقة بتطور البشرية التي تغذي تغير المناخ العالمي هي ثاني أكسيد الكربون (CO2). يتم إطلاقه أثناء احتراق الوقود، ونتيجة لذلك، أصبح الناس في جميع أنحاء العالم تدريجيًا أكثر وعيًا بالقضايا البيئية. تتطلب صياغة سياسات فعالة التحقيق في العوامل المؤثرة في انبعاثات CO2، ومع ذلك، فقد عاقت مجموعات البيانات الصغيرة والأساليب البحثية التقليدية التحقيقات السابقة. تستخدم هذه البحث ثلاثة نماذج تنبؤية لتقدير كفاءة احتجاز CO2 بين انبعاثات CO2، واستخدام الطاقة والناتج المحلي الإجمالي: الانحدار الخطي المتعدد (MLR)، آلة الدعم الخطي (SVM) والغابة العشوائية (RF). لقد أظهرت تقنيات التعلم الآلي (ML) المستخدمة في هذا العمل أداءً قويًا مع الانحدارات الخطية المتعددة، وآلات الدعم الخطي ونماذج الغابة العشوائية باستخدام خطأ القيمة المطلقة المتوسطة (MAE)، وخطأ النسبة المئوية المطلقة المتوسطة (MAPE) وخطأ الجذر التربيعي المتوسط (RMSE). وقد اقترح التحقيق تقنية لتقريب انبعاثات CO2 وتشير النتائج إلى أن آلة الدعم الخطي (SVM) يمكن أن تحقق أعلى درجة من الدقة. يمكن أن تكون النتيجة نموذجًا مفيدًا لنظام دعم القرار لتعزيز مسار عمل مناسب لتقليل انبعاثات CO2 على مستوى العالم.