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湖北日报讯（通讯员樊彦鹏、许峰）日前，中国地质大学（武汉）计算机学院蔡之华教授团队在国际知名期刊《应用能源》上，发表学术论文《基于长短期记忆人工神经网络的时间序列预测模型及其在不稳定的能源市场中应用》。论文第一作者为计算机学院2020级地学信息工程专业也门籍博士留学生戴莲（Dalal Mohammed Ali AL-Alimi），通讯作者为蔡之华教授。

近年来全球能源市场变化剧烈，尤其是受疫情影响，市场波动加剧，许多企业和投资者难以应对市场变化带来的风险和挑战。因此，研发一套能够准确预测能源市场价格和需求的模型和算法，对于企业和投资者而言具有重要意义。

该论文利用长短期记忆（LSTM）人工神经网络，构建并优化了一种时间序列预测模型。该模型可以应用在不稳定的能源市场中，对能源价格和需求进行有效预测，从而帮助企业和投资者做出更为科学的决策。

该论文的发表引起学术界和业界的广泛关注和好评。蔡之华表示：“这是我校计算机类留学生在国际著名期刊上发表的一项人工智能方面有创新性和实用价值的研究成果，不仅展示了我校的教育水平和培养质量，也为中国培养的留学生在世界舞台上赢得了更多的关注和认可。”

戴莲自2020年攻读博士学位以来，学习刻苦，在导师蔡之华教授指导下，一直专注于人工智能和机器学习的研究和探索，目前，已发表高水平论文T1级别2篇、T2级别4篇。谈及未来，戴莲表示，将继续致力于人工智能和机器学习相关领域的研究，为推动科技创新和经济发展作出自己的贡献。