MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2770345028 · doi:10.1089/ees.2017.0205

Interval Double-Sided Fuzzy Chance-Constrained Programming Model for Water Resources Allocation

2017· article· en· W2770345028 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 · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater resources management and optimization
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésInterval (graph theory)Mathematical optimizationFuzzy logicCredibilityComputer scienceCredibility theoryFuzzy setWater resourcesOperations researchMathematicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, an interval double-sided fuzzy chance-constrained programming (IDFCP) approach is developed for identifying water resources allocation strategies under uncertainty. Through incorporating interval parameter programming, double-sided fuzzy programming, and chance-constrained programming into a general framework, IDFCP can effectively deal with uncertainties expressed as intervals, probability distributions, and fuzzy sets. IDFCP can also examine the risk of violating system constraints. IDFCP is then applied to water resources allocation in the middle and upper reaches of Fen River Basin that is associated with multiuser, multiregion, and multisource features. Interval solutions of the compromise decision alternatives are generated under different scenarios in association with different risk levels of violating constraints (i.e., p levels), fuzzy membership degrees (i.e., α-cut levels), credible degrees (i.e., minimum and maximum), and reclaimed water utilization ratios. Results obtained show that water availability can affect water allocation pattern and system benefit. Results are helpful for decision makers to identify desirable strategies under various environmental and system-credibility constraints in more profitable and sustainable ways.

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)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,218
Score d'incertitude au seuil0,617

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,190 · 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