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湖北日報訊（通訊員樊彥鵬、許峰）日前，中國地質大學（武漢）計算機學院蔡之華教授團隊在國際知名期刊《應用能源》上，發(fā)表學術論文《基于長短期記憶人工神經網絡的時間序列預測模型及其在不穩(wěn)定的能源市場中應用》。論文第一作者為計算機學院2020級地學信息工程專業(yè)也門籍博士留學生戴蓮（Dalal Mohammed Ali AL-Alimi），通訊作者為蔡之華教授。

近年來全球能源市場變化劇烈，尤其是受疫情影響，市場波動加劇，許多企業(yè)和投資者難以應對市場變化帶來的風險和挑戰(zhàn)。因此，研發(fā)一套能夠準確預測能源市場價格和需求的模型和算法，對于企業(yè)和投資者而言具有重要意義。

該論文利用長短期記憶（LSTM）人工神經網絡，構建并優(yōu)化了一種時間序列預測模型。該模型可以應用在不穩(wěn)定的能源市場中，對能源價格和需求進行有效預測，從而幫助企業(yè)和投資者做出更為科學的決策。

該論文的發(fā)表引起學術界和業(yè)界的廣泛關注和好評。蔡之華表示：“這是我校計算機類留學生在國際著名期刊上發(fā)表的一項人工智能方面有創(chuàng)新性和實用價值的研究成果，不僅展示了我校的教育水平和培養(yǎng)質量，也為中國培養(yǎng)的留學生在世界舞臺上贏得了更多的關注和認可。”

戴蓮自2020年攻讀博士學位以來，學習刻苦，在導師蔡之華教授指導下，一直專注于人工智能和機器學習的研究和探索，目前，已發(fā)表高水平論文T1級別2篇、T2級別4篇。談及未來，戴蓮表示，將繼續(xù)致力于人工智能和機器學習相關領域的研究，為推動科技創(chuàng)新和經濟發(fā)展作出自己的貢獻。

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