Research on Multilevel Nonlinear Optimization Path of Agricultural Low-Carbon Development Based on Double Constraints of Government Regulation and Agricultural Insurance
Notice bibliographique
Résumé
The study uses a multilevel nonlinear optimization algorithm to optimize the low-carbon development path of agriculture with the dual constraints of government regulation and agricultural insurance. The algorithm solves the development path optimally through convergence analysis, parameter setting and constraint problem modeling. In addition, the study establishes an index system for evaluating agricultural low-carbon development, and assesses the effectiveness of low-carbon development through field application. The algorithmic path optimization in this paper has better performance in terms of solution quality, iteration number and solution time. At iterations 17, 43, 62 and 82, the algorithm of this paper found feasible solutions for path optimization. By 2023, the annual increase in pollutant emissions from agricultural production, total carbon emissions, carbon emission intensity of 10,000 yuan output value, and comprehensive energy consumption of 10,000 yuan output value are projected to be reduced to 42696.39(tons), 21141.5(10,000 tons), 1017.9(tons), and 6422.6(tons), respectively. The evaluation indicators Agricultural activity average carbon intensity, Reduction of carbon intensity and other indicators have relatively high weights, which is the main reason for the differences in low carbon development.The correlation between the effectiveness of agricultural low carbon development and the optimal sequence in 2023 is 0.9981, which demonstrates that the role of government regulation and agricultural insurance in promoting agricultural low carbon development.
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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 | 0,002 | 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 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 ».