Inexact Copula-Based Stochastic Programming Method for Water Resources Management under Multiple Uncertainties
Notice bibliographique
Résumé
Extensive uncertainties exist in many resources and environmental management problems, which can be interrelated and thus amplify the complexity and nonlinearity of study systems. The interactions from dependent random variables pose significant impacts on the potential management strategies. In this study, an inexact copula-based stochastic programming (ICSP) method was developed to deal with interactive uncertainties with interval and stochastic characteristics as well as to address nonlinear dependence among multiple random variables. Specifically, the impacts of their interactions among random variables were revealed based on the concept of copula. ICSP can also reflect the risk of violating system constraints with linear and nonlinear dependences. The developed ICSP method was then applied to planning water resources management problems; results (i.e., system benefit, economic penalty, water allocation, and flood diversion) under a variety of risk levels have been generated. Results are useful for generating desired strategies for water allocation and flood diversion under various individual and joint probabilities. Compared with the conventional joint-probabilistic chance-constrained programming (JCCP) approach, ICSP can better reveal multiple uncertainties and their interrelationships under nonlinear conditions and generate more robust solutions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».