imported energy sources [20]. In or

imported energy sources [20]. In order to strengthen the link between spatial planning and sustainable biomass systems, it is important to understand the spatial-temporal characteristics of biomass consumption, because spatial planning sets frameworks for energy consumption, production and distribution [10]. The spatial SUR models account for both the spatial and temporal characteristics of biomass consumption, and can contribute to integrating spatial and biomass planning. The iterative ML method with BFGS procedure is suggested to estimate the robust parameters of the models which are crucial to draw a proper inference for biomass consumption. The BFGS method demonstrates generally more satisfactory performance than both GD and DFP methods, and would converge to the optimum of a convex function, even when
inexact line searches are used. There is spatial dependence among biomass consumption. Ignoring spatial dependence will lead to invalid results [16,18,21]. Wang and Wang [18] also found the spatial dependence among biomass consumption in the US by postulating different spatial
interaction structures. The presence of spatial dependence among biomass consumption has informative implications for sustainable biomass policy. This will make the full benefits of the policy be underestimated, due to the inability of local authority to gain the benefits accruing to neighboring states, and consequently the statelevel biomass policy tends to be little undertaken by local authorities [22] or has limited effects. Although US states have taken a
leading role in establishing renewable energy policies since the late

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

นำเข้าแหล่งพลังงาน [20] เพื่อเสริมสร้างการเชื่อมโยงระหว่างการวางแผนเชิงพื้นที่และระบบชีวมวลอย่างยั่งยืน ได้เข้าใจลักษณะของการใช้ชีวมวล spatial temporal เนื่องจากการวางแผนเชิงพื้นที่ตั้งกรอบสำหรับการใช้พลังงาน การผลิต และการกระจาย [10] เซอแบบ spatial บัญชีสำหรับทั้งเชิงพื้นที่ และกาลเวลาลักษณะของการใช้ชีวมวล และสามารถนำไปสู่การบูรณาการเชิงพื้นที่และการวางแผนชีวมวล มีการแนะนำวิธี ML ซ้ำ ด้วยกระบวนการ BFGS การประมาณพารามิเตอร์การแข็งแกร่งของรุ่นซึ่งมีความสำคัญต่อการวาดการอ้างอิงที่เหมาะสมสำหรับการใช้ชีวมวล อธิบายประสิทธิภาพโดยทั่วไปน่าพอใจมากกว่าทั้ง GD และของ DFP วิธี วิธีการ BFGS และจะมาบรรจบกันจะมีประสิทธิภาพสูงสุดของฟังก์ชันนูน แม้เมื่อใช้การค้นหาบรรทัดไม่แน่นอน พึ่งพาอาศัยกันเชิงพื้นที่ในการใช้ชีวมวลได้ ละเว้นการพึ่งพาอาศัยกันเชิงพื้นที่จะนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง [16,18,21] วังและวัง [18] ยังพบการพึ่งพาเชิงพื้นที่ในการใช้ชีวมวลในสหรัฐอเมริกา โดย postulating แตกต่างเชิงพื้นที่โครงสร้างการโต้ตอบ การปรากฏตัวของ spatial พึ่งพาอาศัยกันระหว่างการใช้ชีวมวลมีผลกระทบข้อมูลนโยบายชีวมวลอย่างยั่งยืน นี้จะทำให้ผลประโยชน์เต็มของนโยบายสามารถ underestimated เนื่องจากความไม่สามารถของหน่วยงานท้องถิ่นเพื่อประโยชน์การรับรู้กับประเทศใกล้เคียง และดังนั้น นโยบายการชีวมวล statelevel มีแนวโน้มที่จะน้อยดำเนินการ โดยเจ้าหน้าที่ท้องถิ่น [22] หรือมีจำกัดผลกระทบ แม้ว่าสหรัฐอเมริกาได้นำการบทบาทสำคัญในการกำหนดนโยบายพลังงานทดแทนตั้งแต่ปลาย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

แหล่งพลังงานที่นำเข้า [20] เพื่อเสริมสร้างความเชื่อมโยงระหว่างการวางแผนเชิงพื้นที่และระบบชีวมวลอย่างยั่งยืนเป็นสิ่งสำคัญที่จะเข้าใจลักษณะมิติสัมพันธ์ของการใช้ชีวมวลเพราะการวางแผนเชิงพื้นที่กำหนดกรอบสำหรับการใช้พลังงานในการผลิตและการจัดจำหน่าย [10] รุ่น SUR อวกาศบัญชีสำหรับทั้งลักษณะพื้นที่และเวลาของการใช้ชีวมวลและสามารถนำไปสู่การบูรณาการการวางแผนเชิงพื้นที่และชีวมวล วิธี ML ซ้ำกับขั้นตอน BFGS เป็นข้อเสนอแนะในการประมาณค่าพารามิเตอร์ที่แข็งแกร่งของแบบจำลองที่มีความสำคัญที่จะวาดข้อสรุปที่เหมาะสมสำหรับการบริโภคพลังงานชีวมวล วิธี BFGS แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพการทำงานโดยทั่วไปที่น่าพอใจมากกว่าวิธีการทั้งสอง GD และ DFP และจะเพ่งความสนใจไปที่เหมาะสมของฟังก์ชั่นนูนแม้ในขณะที่
การค้นหาสายไม่แน่นอนมีการใช้ มีการพึ่งพาการบริโภคเชิงพื้นที่หมู่ชีวมวล ละเว้นการพึ่งพาอาศัยเชิงพื้นที่จะนำไปสู่ผลที่ไม่ถูกต้อง [16,18,21] วังและวัง [18] นอกจากนี้ยังพบการพึ่งพาการบริโภคเชิงพื้นที่หมู่ชีวมวลในสหรัฐโดยยืนยันเชิงพื้นที่ที่แตกต่างกัน
โครงสร้างการทำงานร่วมกัน การปรากฏตัวของการพึ่งพาอาศัยเชิงพื้นที่หมู่บริโภคชีวมวลมีความหมายข้อมูลสำหรับนโยบายชีวมวลอย่างยั่งยืน ซึ่งจะทำให้ผลประโยชน์อย่างเต็มที่ของนโยบายที่จะประมาทเนื่องจากการไร้ความสามารถของหน่วยงานท้องถิ่นที่จะได้รับผลประโยชน์ที่มีค่าให้กับประเทศเพื่อนบ้านและจึงมีแนวโน้มนโยบาย statelevel ชีวมวลที่จะดำเนินการเล็ก ๆ น้อย ๆ โดยหน่วยงานท้องถิ่น [22] หรือผลมี จำกัด แม้ว่ารัฐของสหรัฐอเมริกาได้นำ
บทบาทนำในการกำหนดนโยบายพลังงานทดแทนตั้งแต่ปลาย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

นำเข้าแหล่งพลังงาน [ 20 ] เพื่อเสริมสร้างความเชื่อมโยงระหว่างการวางแผนเชิงพื้นที่และระบบชีวมวลอย่างยั่งยืน , มันเป็นสิ่งสำคัญที่จะเข้าใจลักษณะของการ spatial-temporal ชีวมวล เนื่องจากพื้นที่กรอบชุดการวางแผนการใช้พลังงานการผลิตและการกระจาย [ 10 ] บัญชีสำหรับซูร์รุ่นทั้งพื้นที่และเวลา ลักษณะของการบริโภคน้ำ และสามารถมีส่วนร่วมในการบูรณาการเชิงพื้นที่และการวางแผน ชีวมวล ML วิธีซ้ำกับกระบวนการ bfgs ควรประมาณค่าประสิทธิภาพของโมเดล ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญที่จะวาดข้อสรุปที่เหมาะสมสำหรับการใช้ชีวมวล การ bfgs วิธีสาธิตโดยทั่วไปน่าพอใจกว่า ทั้งประสิทธิภาพและวิธีการ dfp GD , และจะมาบรรจบกับที่เหมาะสมของฟังก์ชันนูน แม้เมื่อค้นหาบรรทัดไม่ละเอียดใช้ มีการใช้พื้นที่ของชีวมวล ไม่สนใจพื้นที่พึ่งจะนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง [ 16,18,21 ] วังวัง [ 18 ] และยังพบพื้นที่การพึ่งพาอาศัยระหว่างปริมาณชีวมวลในพื้นที่ โดย postulating เราแตกต่างกันโครงสร้างปฏิสัมพันธ์ สถานะของการใช้พื้นที่ของชีวมวลมีผลกระทบให้ข้อมูลนโยบายชีวมวลอย่างยั่งยืน นี้จะให้ประโยชน์เต็มรูปแบบของนโยบายจะ underestimated , เนื่องจากการไร้ความสามารถของหน่วยงานท้องถิ่นที่จะได้รับประโยชน์ด้วยซ้ำ ไปยังรัฐใกล้เคียง และจากนั้น statelevel ชีวมวลนโยบายมีแนวโน้มที่จะเล็ก ๆน้อย ๆที่ดำเนินการโดยหน่วยงานท้องถิ่น หรือได้ผล [ 22 ] จำกัด แม้ว่าสหรัฐอเมริกาจะถ่ายบทบาทในการสร้างนโยบายพลังงานทดแทน ตั้งแต่ปลาย