Mô hình hóa và dự đoán phát thải carbon công nghiệp tại Thành phố Hồ Chí Minh bằng học máy
Nghiên cứu này so sánh bốn mô hình gồm Hồi quy tuyến tính, ARIMA, SVR và Rừng ngẫu nhiên trong dự báo phát thải CO₂ công nghiệp tại Thành phố Hồ Chí Minh. Kết quả cho thấy Hồi quy tuyến tính đa biến (MLR) và SVR tối ưu đạt hiệu năng tốt nhất, với R² lần lượt là 0,932 và 0,923, trong khi Random Forest và ARIMA cho R² âm do hạn chế của bộ dữ liệu chuỗi thời gian nhỏ (n = 52). Phân tích cũng xác nhận giao thông vận tải là động lực ngoại sinh quan trọng nhất đối với phát thải CO₂ công nghiệp của thành phố. Trên cơ sở đó, mô hình MLR ước tính phát thải CO₂ công nghiệp năm 2026 đạt 123,79 Mt CO₂, cung cấp cơ sở tham khảo cho lựa chọn mô hình và ưu tiên giảm phát thải theo ngành.


