Comparison of modeling approaches for evaluation of machine fleets in central Sweden forest operations
Notice bibliographique
Résumé
There are many factors to consider when deciding which technologies to use in forest operations and how to plan their use. One important factor is the overall cost when choosing between the established two-machine system (TMS) with a harvester and a forwarder, and a one-machine system with a harwarder in final fellings. Such considerations can be done with different model approaches, all of which have their strengths and weaknesses. The aim of this study was to analyze and compare the TMS and harwarder potential using a Detailed Optimization (DO) approach and an Aggregated Heuristic (AH) approach. The main differences are the aggregation of seasons, including machine system teams, and spatial considerations. The analyses were done for one full year of final fellings for a large forest company’s region in central Sweden, containing information necessary for calculating costs for logging, relocation between stands and traveling between the operator’s home bases and the stands. The approaches were tested for two scenarios; when only TMS were available, and when both TMS and harwarders were available. The main results were that the approaches coincided well in both potential to decrease total costs when harwarders where available, and distribution of TMS and harwarders. There were some differences in the results, which can be explained by differences in thecalculation approach. It was concluded that the DO approach is more suitable when detailed analyses are prioritized, and the AH approach is more suitable when a more approximate analysis will suffice or the available resources for making the analysis are more limited.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».