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Enregistrement W2071442633 · doi:10.1089/ees.2006.0216

Inexact Multistage Stochastic Quadratic Programming Method for Planning Water Resources Systems under Uncertainty

2007· article· en· W2071442633 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Engineering Science · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater resources management and optimization
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematical optimizationStochastic programmingInterval (graph theory)Computer scienceQuadratic programmingContext (archaeology)Quadratic equationWater resourcesSet (abstract data type)Linear programmingOperations researchMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An inexact multistage stochastic quadratic programming (IMQP) method was developed for supporting water resources management under uncertainty. The IMQP method improves upon the existing multistage programming and inexact quadratic programming approaches, and can directly tackle uncertainties presented as interval numbers and probability distributions within a multistage context. Moreover, it can accommodate real-time dynamics of system uncertainties based on a complete set of scenarios; it can also deal with non-linearities in the objective function to reflect the effects of marginal utility on system benefits and costs. Because penalties are exercised with recourse against any infeasibility, the IMQP can support the analysis of various policy scenarios that are associated with different levels of economic consequences when the promised water-allocation targets are violated. The developed method was applied to the planning of water resources management in the Heshui River Basin, China. The results are useful for generating decision alternatives that correspond to various system conditions and for water resources managers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,722
Score d'incertitude au seuil0,746

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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