Sammanfattning av denna webbsida: Artificiell intelligens är ett lovande futuristiskt koncept inom vetenskap och teknik och används i stor utsträckning inom nya branscher. Deep-learning tekniken leder till prestandaförbättring och generalisering av artificiell intelligens teknik. Den globala ledande inom informationsteknik har förklarat att den har för avsikt att använda sig av deep-learning-tekniken för att lösa miljöproblem som klimatförändringen, men få miljötillämpningar har hittills utvecklats. I denna studie används djupinlärningsteknik på miljöområdet för att förutsäga statusen för miljöfrämjande konsumtion. Vi förutspådde den pro-miljö konsumtion index baserat på Google sökförfrågan data, med hjälp av en återkommande neurala nätverk (RNN) modell. För att verifiera exaktheten i indexet jämförde vi prediktionsnoggrannheten för RNN-modellen med den för de vanliga minst fyrkantiga och artificiella neurala nätverksmodellerna. Enligt RNN-modellen är konsumtionsindexet för miljön bättre än någon annan modell. Vi förväntar oss att RNN-modellen ska fungera ännu bättre i en stor datamiljö eftersom djupinlärningstekniken skulle bli alltmer sofistikerad när datavolymen ökar. Dessutom kan ramen för denna studie vara användbar för miljöprognoser för att förhindra skador orsakade av klimatförändringar.
Lee och Al. uppskattad miljöförbrukning genom att använda en tidsbaserad modell som återkommande neurala nätverk (RNN) med energiförbrukningsdata och tidsfunktioner REF.
Using Deep Learning Techniques to Forecast Environmental Consumption Level
{'venue': None, 'journal': 'Sustainability', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}