Development of a Cloud-Based Dual-Objective Nonlinear Programming Model for Irrigation Water Allocation
Notice bibliographique
Résumé
Irrigation water allocation is essential to the management of agricultural water use in irrigation districts. Many irrigation optimization models were proposed from previous studies to provide decision support for water managers. In order to capture the complex nonlinear relationships and meet different water demands, more advanced multi-objective nonlinear programming models were developed in the past decade. However, it is still a challenging task to address varies uncertainties associated with irrigation optimization. Fuzzy programming, interval programming, and chance-constrained programming can be used to quantify uncertainties in simplified formats, but none of them can represent complex uncertainty in a composite format. In this thesis, a cloud-based dual objective nonlinear programming (CDONP) model is developed by implementing a cloud modeling method in an irrigation model to address the uncertainties of reference evapotranspiration (ET0) and surface water availability (SWA). The cloud modeling method is used to generate 2,000 data samples from historical data. The results show that the generated samples are consistent with historical data. Optimized allocation schemes are provided, and the performance of the CDONP model are discussed. This is the first Canadian study that used the cloud modeling method in irrigation water allocation. This method provides a solution to quantify composite uncertainties based on limited data, which represents a unique contribution to irrigation water allocation modeling. This study provides valuable decision support for agriculture management to improve water use efficiency.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».