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湖北日?qǐng)?bào)訊（通訊員樊彥鵬、許峰）日前，中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（武漢）計(jì)算機(jī)學(xué)院蔡之華教授團(tuán)隊(duì)在國(guó)際知名期刊《應(yīng)用能源》上，發(fā)表學(xué)術(shù)論文《基于長(zhǎng)短期記憶人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型及其在不穩(wěn)定的能源市場(chǎng)中應(yīng)用》。論文第一作者為計(jì)算機(jī)學(xué)院2020級(jí)地學(xué)信息工程專業(yè)也門籍博士留學(xué)生戴蓮（Dalal Mohammed Ali AL-Alimi），通訊作者為蔡之華教授。

近年來全球能源市場(chǎng)變化劇烈，尤其是受疫情影響，市場(chǎng)波動(dòng)加劇，許多企業(yè)和投資者難以應(yīng)對(duì)市場(chǎng)變化帶來的風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)。因此，研發(fā)一套能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)能源市場(chǎng)價(jià)格和需求的模型和算法，對(duì)于企業(yè)和投資者而言具有重要意義。

該論文利用長(zhǎng)短期記憶（LSTM）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建并優(yōu)化了一種時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型。該模型可以應(yīng)用在不穩(wěn)定的能源市場(chǎng)中，對(duì)能源價(jià)格和需求進(jìn)行有效預(yù)測(cè)，從而幫助企業(yè)和投資者做出更為科學(xué)的決策。

該論文的發(fā)表引起學(xué)術(shù)界和業(yè)界的廣泛關(guān)注和好評(píng)。蔡之華表示：“這是我校計(jì)算機(jī)類留學(xué)生在國(guó)際著名期刊上發(fā)表的一項(xiàng)人工智能方面有創(chuàng)新性和實(shí)用價(jià)值的研究成果，不僅展示了我校的教育水平和培養(yǎng)質(zhì)量，也為中國(guó)培養(yǎng)的留學(xué)生在世界舞臺(tái)上贏得了更多的關(guān)注和認(rèn)可?！?/p>

戴蓮自2020年攻讀博士學(xué)位以來，學(xué)習(xí)刻苦，在導(dǎo)師蔡之華教授指導(dǎo)下，一直專注于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的研究和探索，目前，已發(fā)表高水平論文T1級(jí)別2篇、T2級(jí)別4篇。談及未來，戴蓮表示，將繼續(xù)致力于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)領(lǐng)域的研究，為推動(dòng)科技創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)發(fā)展作出自己的貢獻(xiàn)。

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