GA–GHCA model for the optimal design of pumped sewer networks
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.
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a hybrid model, GA–GHCA, composed of the genetic algorithm (GA) and the general hybrid cellular automata (GHCA) is proposed for the efficient and effective optimal design of pumped sewer networks with fixed layout. The GHCA model was recently introduced by the authors with considerable success for the optimal design of sewer networks. Two alternative versions of the GA–GHCA model are proposed. In the first approach, the pump locations and the corresponding pumping heads are decided by the GA model, while the diameter and nodal cover depths of the network pipes are optimally determined by the GHCA model considering the predefined pump locations and their pumping heights defined by the GA. In the second model, however, only the pump locations are decided by the GA model and for each GA individual, the network characteristics including the pipe diameters, pipe nodal cover depths, and the pumping heights at the predefined locations are determined by the GHCA model. The proposed GA–GHCA model is tested against a benchmark example of pumped sewer network and the results are presented and compared to those of the existing methods. The results indicate that the proposed method is more efficient and effective than alternative methods for the optimal design of pumped sewer networks.
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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 | 0,000 |
| 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