Optimizing Reverse Logistics: A Spatio-Temporal ML Framework for Industrial Waste Forecasting

Aicha Ksouma, Samira Keivanpour, Jean-Marc Frayret, Ashkan Amirnia

Communication écrite (2026)

Accéder à ce document
Lien externe
Ce document n'est pas archivé dans PolyPublie, mais peut être consulté chez l'éditeur officiel
Voir chez l'éditeur officiel

Mots clés

Département:
Département de mathématiques et de génie industriel
ISBN:
9783032350787
Adresse URL de PolyPublie:
https://publications.polymtl.ca/83215/
Nom de la conférence:
12th Intelligent Systems Conference (IntelliSys 2026)
Lieu de la conférence:
Amsterdam, The Netherlands
Date(s) de la conférence:
2026-09-03 - 2026-09-04
Éditeurs ou éditrices:
Kohei Arai, Pascal Lorenz
Titre de la revue :
Lecture notes in networks and systems ( vol. 2146 )
Maison d'édition:
Springer International Publishing
DOI:
10.1007/978-3-032-35078-7_7
URL officielle:
https://doi.org/10.1007/978-3-032-35078-7_7
OAI:
oai:publications.polymtl.ca:83215
ORCID
Samira Keivanpour (iD)0000-0003-3554-7789 (Non authentifié)
Jean-Marc Frayret (iD)0000-0001-6469-3617 (Non authentifié)
Date du dépôt:
09 nov. 2026 09:24
Dernière modification:
09 nov. 2026 09:24
Citer en APA 7:
Ksouma, A., Keivanpour, S., Frayret, J.-M., & Amirnia, A. (septembre 2026). Optimizing Reverse Logistics: A Spatio-Temporal ML Framework for Industrial Waste Forecasting [Communication écrite]. 12th Intelligent Systems Conference (IntelliSys 2026), Amsterdam, The Netherlands. Publié dans Lecture notes in networks and systems, 2146. https://doi.org/10.1007/978-3-032-35078-7_7

Statistiques

Dimensions

Actions réservées au personnel

Afficher document
Afficher document