• 一个受强化学习启发的概率更新启发式方法用于模块化施工调度中的模式选择

  多模式项目调度（Multi-mode Project Scheduling）中，每个活动可以在几种具有不同持续时间和资源需求的替代模式之一中执行，这是一个在模块化施工和制造中普遍存在的具有挑战性的组合优化问题。虽然元启发式算法擅长探索活动序列的全局空间，但适当

  来源：Buildings

  时间：2026-08-06

• living Labs作为嵌入区域创新系统的适应性中介结构：外围地区社会转型的概念框架

  区域发展日益在不确定性、复杂性和加速的社会经济变革条件下展开，这需要支持学习和转型的适应性方法。尽管Living Labs作为共创和实验的环境已获得关注，但其在区域发展中的更广泛系统角色仍理论化不足。本文通过将Living Labs概念化为嵌入区域创新系统（R

  来源：Systems

  时间：2026-08-06

• VMD增强的多模型集成框架用于旅游需求预测：一种特征工程方法

  本文提出了一种新颖的变分模态分解（VMD）增强的集成框架用于旅游需求预测，该框架实现了具有竞争力的预测性能。核心创新在于一种结构化的混合方法：首先采用VMD分解复杂的时间信号，从中提取多个可解释的特征——编码趋势、波动性和动量特征。然后，这些增强的特征通过一个

  来源：Forecasting

  时间：2026-08-06

• 加速概率预测：一种基于GPU的降低计算时间的方法

  基于通用图形处理单元（GPU）的高性能计算是减少计算时间的强大工具。在大数据日益重要的背景下，GPU可能发挥关键作用。本研究通过实施基于单指数平滑与模拟预测分布相结合的概率预测来分析GPU的性能。在供应链环境中，公司必须在SKU层面生成大量预测。因此，减少计算

  来源：Forecasting

  时间：2026-08-06

• 高层住宅建筑震后燃气爆炸灾害链风险评估：模糊贝叶斯与复杂网络方法

  为了解决高层建筑震后燃气爆炸风险防控面临的挑战以及传统方法在处理不确定性方面的不足，本研究人员从模糊贝叶斯网络（FBNs）和复杂网络（CN）理论的角度进行了风险演化分析。首先，基于综合的风险因素识别，构建了地震-燃气爆炸灾害链演化模型。随后，通过贝叶斯网络（B

  来源：Buildings

  时间：2026-08-06

• 技术经济与环境分析：优化加氢站集成于可再生能源微电网

  燃料电池电动汽车代表了减少重型运输温室气体排放的一个有前景的选择。在此背景下，将加氢站(HRS)集成到可再生能源微电网中，是确保可持续氢气生产的关键策略。研究人员调查了将HRS集成到一个为21辆城市公交车车队供电的光伏微电网中。研究人员开发了光伏系统、电池储能

  来源：Energies

  时间：2026-08-06

• 基于Bi-Mamba和多维时序信息融合的净负荷预测方法

  随着小型分布式光伏（photovoltaic, PV）发电技术的兴起，表后光伏（behind-the-meter PV）问题显著增加了电力系统调控与管理的难度，准确的净负荷（net-load）预测对电力系统经济稳定运行具有重要意义。净负荷序列的时序特征因多种因

  来源：Energies

  时间：2026-08-06

• 永磁同步电机驱动中基于时序特征增强强化学习与速度环增益自适应的控制方法

  永磁同步电机（PMSM）驱动的高性能控制面临运行不确定性与机电耦合动态的挑战。研究人员提出了一种时序特征增强的强化学习（RL）控制方法，用于带速度环增益自适应调节的PMSM驱动系统。学习智能体被集成于双环控制结构中，以生成电压控制指令并实时更新速度环增益。设计

  来源：Energies

  时间：2026-08-06

• 一种混合线性规划与启发式方法的生产调度——汽车零部件制造案例研究

  背景：在高效利用资源的同时减少生产时间是现代制造业的关键挑战，特别是在汽车行业特定部件高度变动的环境中。方法：研究人员提出了一种混合生产调度方法，结合了线性规划（Linear Programming, LP）原理与启发式决策。通过结构化文献综述比较了精确方法、

  来源：Logistics

  时间：2026-08-06

• 基于IASI测量的主成分分析用于极端大气成分事件检测：方法与应用

  极端大气事件是罕见现象，其特征是与大气背景状态相比具有异常强度或化学成分。在全球变暖背景下，许多此类事件对人类健康构成威胁，因此早期检测和监测至关重要。红外大气探测干涉仪（IASI）能够在全球范围内测量超过30种大气化学物种，在此背景下展现出巨大潜力。然而，当

  来源：Remote Sensing

  时间：2026-08-06

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