人工ニューラルネットワークを用いたエネルギー消費モデル化：世界最高の消費国のケース

世界で最もエネルギーを消費する国（HC）は、現在、世界のエネルギー消費の約62%を占めています。したがって、将来の世界エネルギー消費の推定プロファイルを得るためには、彼らのエネルギー消費をモデル化することが非常に重要です。本研究では、HCのエネルギー消費が人工ニューラルネットワーク（ANN）を使用してモデル化されています。モデルは、選択された国々の国内総生産、人口、輸入、輸出という経済的および人口統計的変数に基づいて開発されています。導出されたモデルの性能は、テストデータに対して平均絶対パーセント誤差（MAPE）、平均絶対誤差（MAE）、および二乗平均平方根誤差（RMSE）を使用して評価されます。また、HCのエネルギー消費に対する各変数の寄与率も決定され、エネルギー消費に対する支配的な変数を示します。結果は、ANN予測と実際のエネルギー消費との相関係数が90%以上であることを示しています。これは、HCの将来のエネルギー消費を予測するためのモデルの高い信頼性を示しています。さらに、MAPE、MAE、RMSEの値は、ANNモデルがHCのエネルギー消費の十分な予測を提供できることを示しています。さらに、エネルギー消費に対する入力変数の寄与率も、研究された各国のエネルギー消費が異なる変数に支配されていることを示しています。この研究がHC諸国にとって非常に適用可能なエネルギー政策の開発に役立つことが期待されます。さらに、この研究の結果は、世界的なエネルギー需要の将来の動向を決定するためにも使用できるでしょう。