如果建模可以区分降雨，土地利用，土壤类型，地形和天气条件的影响，河流流量数据将为水库管理和防洪提供丰富的信息来源。 在本文中，我们使用广义可加混合模型（GAMM）对来自黑沃尔特河的河流流量数据进行建模，该模型具有时空相互作用，并通过连续时间和离散空间的张量积表示。 2000年1月至2009年12月黑沃尔特河沿岸的四个水位站，即Lawra，Chache，Bui和Bamboi的河流流量数据是从加纳水文部门获得的，并用于模型拟合。 探索了四个GAMM，两个具有时空相互作用，两个没有时空相互作用。 基于Akaike信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）的具有时空相互作用的模型和没有时空相互作用的模型的性能比较表明，在此应用程序中，前者总体上更好，特别是对于模拟局部变化。 此外，具有时空主效应的模型与没有时空主效应的模型相比，性能更好。 在对模型进行选择，检查和验证之后，有证据表明，在研究期间，从最上游水位站到最下游水位站的河流流量增加。

内容概要：本文详细介绍了利用Maxwell与Workbench联合仿真优化电机电磁力谐波的方法，特别是针对8阶2倍频电磁力密度过高的问题。文中首先解释了为什么8阶空间谐波与2倍频时间谐波叠加会导致高电磁力密度，进而引发振动噪声超标的问题。接着，作者展示了如何在Maxwell中搭建二维瞬态场模型并参数化关键结构参数，如磁钢偏心距、槽口宽度和极弧系数。然后，在Workbench中使用APDL脚本提取特定阶次的电磁力数据，并采用响应面法进行优化，最终实现了电磁力密度的有效降低。此外，还提到了更高级的优化工具Optislang及其应用。 适合人群：从事电机设计、电磁兼容性和振动噪声研究的专业人士和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要解决特定阶次电磁力谐波引起的振动噪声问题的场合，目标是通过优化设计减少电磁力密度，从而改善电机性能。 其他说明：本文不仅提供了具体的仿真步骤和技术细节，还分享了一些实用的经验和技巧，帮助读者更好地理解和应用这些方法。

基于出行链的电动汽车负荷预测模型：考虑时空特性与多种场景的日负荷曲线预测,电动汽车预测一：基于出行链的电动汽车负荷预测模型 1、基于四种出行链，模拟电动汽车负荷预测模型，预测居民区、工作区以及商业区日负荷曲线 2、可以根据情况进行修改为出租车以及公交车 3、考虑电动汽车时间和空间特性 4、可以根据实际研究情况，修改参数，例如考虑温度和速度的每公里耗电量、考虑交通因素的实际出行时长等等 ,电动汽车负荷预测模型; 出行链模拟; 时间和空间特性; 耗电量参数; 交通因素。,基于多维度因素的电动汽车出行链负荷预测模型研究

基于改进A*算法的多AGV路径规划及MATLAB仿真，解决冲突问题，输出路径和时空图,基于改进A*算法的多AGV路径规划在MATLAB仿真程序中的时间窗口规划和冲突避免：基于上下左右4个方向规划路径，输出路径图和时空图,基于改进A*算法的多AGV路径规划，MATLAB仿真程序，时间窗口规划，传统是8个方向，可以斜着规划路径，改进为上下左右4个方向，仿真避开冲突问题 ，输出路径图，时空图。 ,核心关键词：改进A*算法; 多AGV路径规划; MATLAB仿真程序; 时间窗口规划; 斜向路径规划; 上下左右方向规划; 避冲突; 输出路径图; 时空图。,改进A*算法下的四向AGV路径规划：MATLAB仿真时空优化避冲突路径图

"IEEE 39节点系统中的双馈风机风电场一次调频研究：虚拟惯量与综合惯量控制下的频率与惯量时空分布分析",IEEE39节点风机风电一次调频10机39节点系统，风电为双馈风机风电场，带有惯量，下垂控制，综合惯量控制，频率时空分布，惯量时空分布一次调频，不同同步机组出力明显 simulink Matlab 可加入风机，也可去掉 ,IEEE39节点;风机风电;一次调频;双馈风机风电场;虚拟惯量;下垂控制;综合惯量控制;频率时空分布;惯量时空分布一次调频;不同同步机组出力;Simulink Matlab。,IEEE 39节点系统中的双馈风机风电一次调频仿真研究

内容概要：本文介绍了基于MATLAB实现的时空Transformer网络用于隧道交通运行风险动态辨识的项目实例，涵盖模型描述及示例代码。项目旨在提升隧道交通风险辨识的准确性、及时预警与动态调整交通管理策略、优化隧道应急响应能力、推动隧道智能化交通管理的发展等。面对隧道内数据获取、大规模时空数据处理、模型泛化能力、多源数据融合、实时性要求、安全性与隐私保护、系统可扩展性等挑战，项目通过多源数据融合、高效的计算框架与并行处理技术、数据隐私保护与安全性设计等手段解决。项目特点包括基于时空Transformer网络的动态辨识方法、多源数据融合与深度学习模型结合、高效的计算框架与并行处理技术、数据隐私保护与安全性设计、模块化设计与系统可扩展性、高度智能化的交通管理决策支持、跨行业的应用潜力。; 适合人群：对智能交通管理系统感兴趣的科研人员、工程师和技术开发者。; 使用场景及目标：①隧道交通管理中实时监控和分析隧道内的交通状况，及时识别潜在的交通风险；②城市交通安全管理中通过多源数据的实时分析，有效识别潜在的风险并提前采取预防措施；③应急响应与事故处理中实时分析现场数据，迅速识别事故类型与规模，帮助应急处理部门制定科学的处置策略；④智能物流与运输管理中实时分析道路运输中的交通风险，优化运输路径，提升运输安全性和效率。; 阅读建议：本文详细描述了基于时空Transformer网络的隧道交通运行风险动态辨识方法的实现过程，不仅包括模型架构和算法原理，还提供了MATLAB代码示例。读者应结合实际应用场景，理解各个模块的功能和实现细节，并通过代码实践加深对模型的理解和掌握。

作者以中国30个省（自治区、直辖市）为研究对象（西藏、香港、澳门与台湾的数据暂缺），基于数字经济与绿色发展耦合协调机理建构数字经济和绿色发展指标体系；采用纵横向拉开档次法和耦合协调度模型测算数字经济水平、绿色发展水平以及二者的协调度，运用GIS空间分析、空间自相关分析和Dagum基尼系数揭示协调度的时空特征；进而借助QAP回归分析探究二者耦合协调空间差异的驱动机制，得到中国数字经济与绿色发展耦合协调的时空特征及驱动机制数据集（2010-2019）。该数据集内容包括2010-2019年中国以下数据：（1）30省数字经济水平、绿色发展水平以及数字经济与绿色发展协调度时序变化；（2）全国及东、中、西部数字经济水平、绿色发展水平变化趋势；（3）耦合协调类型占比；（4）邻接空间权重矩阵；（5）数字经济与绿色发展协调度空间自相关类型、区域差异及分解结果；（6）30省数字经济与绿色发展协调度与各驱动因素的区域差异矩阵。该数据集存储为.xlsx格式，1个数据文件，数据量为120 KB。邓宗兵, 肖沁霖, 王炬等. 中国数字经济与绿色发展耦合协调的时空特征及驱动机制[J]. 地理学报, 2024, 79(4): 971-990.

内容概要：本文详细介绍了将时间维度融入A星算法，用于解决多AGV（自动导引车）在同一空间内路径规划和动态避障的问题。文中首先定义了一个新的三维节点类，增加了时间属性，使得每个AGV不仅有空间位置还有对应的时间戳。接着，作者提出了改进的邻居搜索方法，确保AGV移动时考虑到时间和空间的连续性。为了防止AGV之间的碰撞，还设计了一套冲突检测机制，利用字典记录各个时空点的占用情况。此外，加入了启发式函数的时间惩罚项，优化了路径选择策略。最后，通过Matplotlib实现了三维时空轨迹的可视化，展示了AGV在不同时刻的位置关系。 适合人群：对机器人导航、自动化物流系统感兴趣的开发者和技术研究人员。 使用场景及目标：适用于需要高效管理和调度多台AGV的小型仓库或生产车间，旨在提高AGV的工作效率，减少因路径冲突导致的任务延迟。 其他说明：文中提供的代码片段可以帮助读者快速理解和应用这一创新性的路径规划方法。同时，作者分享了一些实用的经验技巧，如调整时间权重以适应不同速度的AGV，以及如何避免长时间规划陷入死循环等问题。

内容概要：本文介绍了一款基于Matlab的升级版多AGV路径规划仿真系统2.0，该系统采用A*算法进行路径规划，具备自定义地图导入、路径平滑处理和多样化的输出功能。系统不仅能够灵活导入各种地图，还能通过改进A*算法使路径更加平滑，减少AGV行驶中的急转弯现象。此外，系统还可以输出路径长度、各时间点的坐标以及多AGV的时空图，帮助用户更好地理解和优化AGV的运行情况。文中详细介绍了各个功能的具体实现方法及其优势，特别是在多AGV协同调度方面的表现。 适合人群：从事自动化物流、工业生产和AGV调度的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要高效路径规划和多AGV协同工作的场景，旨在提高AGV运行效率，减少路径冲突，提升整体工作效率。 其他说明：该系统已在实际项目中得到了验证，表现出色，尤其在路径平滑和时空冲突检测方面具有显著优势。

时空联合规划是在自动驾驶领域中一种综合考虑空间和时间因素的路径规划方法。它旨在解决在约束动态环境中，如何更有效地预测与规划车辆运动轨迹的问题。这种方法尤其适用于复杂多变的道路条件，例如在狭窄道路交汇或超车时，能够提供合理的行驶轨迹。 传统的路径规划方法在考虑车辆运动时，往往将空间和时间因素分开处理，这样会造成在规划过程中丢失一些关键信息，从而影响最终轨迹的优劣。时空联合规划通过将空间和时间联合起来，在三维空间内直接计算最佳轨迹，因此可以提供更加准确和高效的解决方案。 时空联合规划的实现通常包括以下几个步骤：在x-y平面求解最佳行车路线；接着，根据路径计算行车速度的曲面；计算曲面上的最佳速度，获得最终的轨迹。这种方法可以充分考虑动态障碍物信息，使得路径规划更加合理。 在方法论上，时空联合规划可以基于搜索的规划方法、基于迭代计算的规划方法和基于时空走廊的规划方法等实现。例如，基于Hybrid A*的时空联合规划是一种有效的路径规划技术。Hybrid A*算法结合了启发式搜索和动态规划的特点，可以有效处理复杂场景下的轨迹规划问题。它利用离散化前轮转角集合和加速度集合来更新车辆状态，同时定义时空节点的启发式函数和成本函数来优化搜索过程，从而加快路径规划的搜索速度，降低算力要求。 构建三维时空联合规划地图是时空联合规划中的关键步骤，它基于二维栅格地图沿时间轴扩展生成三维时空地图。三维时空地图不仅包含车辆的位置和运动学信息，还能展示车辆的状态更新过程，包括横向和纵向速度以及偏航角。这样的地图可以为车辆提供更加丰富的环境信息，使得路径规划更加精确。 在应用案例展示中，时空联合规划能够有效解决窄道会车问题。窄道会车对于自动驾驶车辆来说是一个挑战，因为需要在有限的空间内合理地规划车辆的行进路线和速度。时空联合规划可以提供一种在三维空间内直接计算最佳轨迹的方法，从而有效避免会车时的潜在碰撞风险，保证行车安全。 时空联合规划在自动驾驶中的应用具有诸多优势。它能够更合理地考虑动态障碍物的影响，避免传统算法容易陷入的轨迹次优问题。同时，这种方法符合人类驾驶习惯，通过直接学习人类司机的行为模式，可以使得自动驾驶系统更加容易被用户接受和信任。在未来，随着技术的不断进步和算法的进一步优化，时空联合规划将在自动驾驶领域发挥越来越重要的作用。 时空联合规划作为自动驾驶预测与决策规划的重要组成部分，通过将空间和时间因素结合起来，为自动驾驶车辆在复杂环境中的安全、高效运行提供了新的解决思路和方法。随着相关技术的不断成熟和应用范围的扩展，时空联合规划将有助于推动自动驾驶技术的发展，并最终实现安全可靠的自动驾驶系统。