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吴彬溶

职称： 讲师

部门： 商学院党委、商学院

学科： 管理科学与工程

教学部门： 商学院党委、商学院、经济与金融学院

电话： 18162317631

邮件： binrong.wu@hhu.edu.cn

办公地址： 商学院603

通讯地址： 江宁区佛城西路8号

邮编： 211100

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个人简介

吴彬溶，湖北襄阳人，主要研究方向为数据分析与管理决策、基于机器学习的时间序列预测，主持国家自然科学基金青年项目、中央高校基本科研业务费研究专项项目等，曾在国内外重要期刊（Applied Energy、Energy、Journal of Forecasting、Applied Soft Computing、Journal of Systems Science & Complexity、Information Sciences、管理科学学报、管理评论、运筹与管理，等）发表论文20余篇，其中，13篇文章以第一作者身份被SCI/SSCI收录(河海大学高质量A类英文期刊论文9篇)、ESI高被引论文2篇，4篇论文以第一/通讯作身份被管理科学部NSFC-A类中文期刊收录。


个人资料

  • 姓名： 吴彬溶
  • 性别： 男
  • 学位： 博士
  • 出生年月： 1996-08-31 00:00:00.0
  • 学历： 博士研究生毕业
  • 毕业院校： 华中科技大学

教育经历

  • 2014年9月-2018年6月,华中科技大学,物流管理,本科
  • 2018年9月-2023年6月,华中科技大学,管理科学与工程,博士

工作经历

  • 2023年6月-至今,河海大学,讲师

研究领域

时间序列预测；神经网络；深度学习；文本挖掘；大数据管理与应用

科研项目

  • 1、多源特征融合下基于TFT的农产品价格动态可解释预测研究,2024-,吴彬溶,国家自然科学基金青年基金项目,72401086

论文

  • 1、基于注意力机制的ADE-Bi-IndRNN模型的中国粮食产量预测,运筹与管理,CSSCI扩展版,吴彬溶,王林
  • 2、基于多源异构数据的玉米期货价格可解释性预测,管理评论,CSSCI,曾宇容,吴彬溶（通讯作者）,王林,35(12): 40-52
  • 3、Interpretable wind speed forecasting with meteorological feature exploring and two-stage decomposition,Energy,SCI,2024,Binrong Wu,(中信所一区)
  • 4、Interpretable corn future price forecasting with multivariate time series,Journal of Forecasting,SCI/SSCI,2024,Binrong Wu,(ABS 2星)
  • 5、Interpretable short-term carbon dioxide emissions forecasting based on flexible two-stage decomposition and temporal fusion transformers,APPLIED SOFT COMPUTING,2024-07-01,商学院党委、商学院、经济与金融学院

科技成果

开授课程

  • 1、经济管理中的最优化,本科生,100
  • 2、云计算导论,本科生,70
  • 3、云计算导论,本科生,71,70
  • 4、数据仓库与数据挖掘,本科生,70,70
  • 5、操作系统原理,本科生,68,64
  • 6、物流系统规划与优化,本科生,55

教学成果

教学资源

社会职务

担任《Data Science and Management》（FMS管理科学高质量国际期刊）青年编委，《Journal of Forecasting》、《Engineering Applications of Artificial Intelligence》、《Artificial Intelligence Review》、《Energy Research & Social Science》、《International Journal of Information Technology & Decision Making》、《Applied Intelligence》、《Neural Processing Letters》、《运筹与管理》等期刊审稿专家，获得《Data Science and Management》期刊优秀审稿人荣誉。

荣誉及奖励

招生信息

硕士招生：

管理科学与工程学硕(时间序列预测、新能源预测、农产品价格/供需预测)

物流工程专硕(电商销量预测)

课题组长期招收管理科学与工程硕士生，欢迎有一定计算机基础且对时间序列预测、机器学习感兴趣的学生加入团队。