Optimized feed-forward neural networks to address CO₂-equivalent emissions data gaps: application to emissions prediction for unit processes of fuel life cycle inventories for Canadian provinces

Par Conseil national de recherches du Canada

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  1. Sera disponible ici le 10 décembre 2022
DOITrouver le DOI : https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.130053
AuteurRechercher : 1Identifiant ORCID : https://orcid.org/0000-0002-9248-6698; Rechercher : 1; Rechercher :
Affiliation du nom
  1. Conseil national de recherches du Canada. Énergie, mines et environnement
FormatTexte, Article
Sujetlife cycle inventory; life cycle assessment; greenhouse gases; machine learning; genetic algorithm (GA); data gaps
Résumé
Date de publication
Date de création2021-12-10
Maison d’éditionElsevier
Dans
Langueanglais
Publications évaluées par des pairsOui
Numéro du CNRCNRC-EME-56246
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Identificateur de l’enregistrementea861c9b-2c7a-4505-a3d1-0b8235f4ea4f
Enregistrement créé2021-12-20
Enregistrement modifié2022-03-14
Date de modification :