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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，許多企業和投資者難以應對市場變化帶來的風險和挑戰。因此，研發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，構建并優化了一種時間序列預測模型。該模型可以應用在不穩定的能源市場中，對能源價格和需求進行有效預測，從而幫助企業和投資者做出更為科學的決策。

該論文的發表引起學術界和業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表的一項人工智能方面有創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質量，也為中國培養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，為推動科技創新和經濟發展作出自己的貢獻。

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