کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5763678 | 1625602 | 2017 | 12 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Combining human and machine intelligence to derive agents' behavioral rules for groundwater irrigation
ترجمه فارسی عنوان
ترکیب هوش انسانی و ماشین هوشمند برای رعایت قوانین رفتاری عوامل برای آبیاری آبهای زیرزمینی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
مدل سازی مبتنی بر عامل، عقلانیت محدود، عدم اطمینان رفتاری، مدل گرافیکی احتمالی، گراف اطلاعات هدایت شده درختان رگرسیون افزایش یافته،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
علوم زمین و سیارات
فرآیندهای سطح زمین
چکیده انگلیسی
For agent-based modeling, the major challenges in deriving agents' behavioral rules arise from agents' bounded rationality and data scarcity. This study proposes a “gray box” approach to address the challenge by incorporating expert domain knowledge (i.e., human intelligence) with machine learning techniques (i.e., machine intelligence). Specifically, we propose using directed information graph (DIG), boosted regression trees (BRT), and domain knowledge to infer causal factors and identify behavioral rules from data. A case study is conducted to investigate farmers' pumping behavior in the Midwest, U.S.A. Results show that four factors identified by the DIG algorithm- corn price, underlying groundwater level, monthly mean temperature and precipitation- have main causal influences on agents' decisions on monthly groundwater irrigation depth. The agent-based model is then developed based on the behavioral rules represented by three DIGs and modeled by BRTs, and coupled with a physically-based groundwater model to investigate the impacts of agents' pumping behavior on the underlying groundwater system in the context of coupled human and environmental systems.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Advances in Water Resources - Volume 109, November 2017, Pages 29-40
Journal: Advances in Water Resources - Volume 109, November 2017, Pages 29-40
نویسندگان
Hu Yao, Christopher J. Quinn, Cai Ximing, Noah W. Garfinkle,