Factorial Two-Stage Irrigation System Optimization Model
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
This study proposes a factorial two-stage irrigation system optimization model (FTIM) for supporting agricultural irrigation water-resource management under uncertainty. The FTIM incorporates fractional factorial design, two-stage stochastic programming (TSP), interval linear programming (ILP), and interval probability and is applied to agricultural water allocation. The FTIM can take full advantage of conventional two-stage optimization approaches to tackle uncertainties presented as intervals, to investigate potential interactions among input parameters and their influences on system performance, and to enhance applicability to dual uncertainties expressed as interval probabilities. The proposed FTIM approach is for the first time applied to a hypothetical case study of water resource allocation in an agricultural irrigation problem. The results indicate that the effects of parameters on the objective function are evaluated quantitatively, which can help decision makers screen out significant parameters, analyze their interactions in model response, and identify possible schemes with maximized net system benefit. Especially for the study problem, the most positive significant factor affecting total net benefits is water quality at a medium flow; penalties resulting from undelivered water and benefit rates of onion farms in both periods have negative effects.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle