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人工智慧預測產品設計的碳排放量
最後修改日期: 2025-05-12
摘要
本研究以人工智慧產生出基礎的預測模型，評估產品設計階段可能產生的碳排放量，並透過Weka資料探勘軟體進行分析預測與驗證。研究資料來源包含多項產品設計參數，本研究是以重量、體積、製造能源、運輸距離、可回收能源與可回收材料等參數，而本研究使用的預測模型有Linear Regression、M5P决策树、Multilayer Perceptron、Bayesian regression、Random forest regression演算法，經由測試得出5大演算法貝葉斯回歸模型具備最低的平均絕對誤差著優於其他非線性模型，顯示其在碳排放預測上具高度準確性與穩定性，而隨機森林與MP5模型亦表現良好，可提供未來綠色產品設計評估且可行的輔助工具。