報告題目：數(shù)據(jù)驅動的多模型變權綜合模糊推理預測

報  告  人： 谷云東 教授

報告日期：2024/10/23    時間：15:00-17:00

報告地點：騰訊會議 110 599 935

報告摘要：討論數(shù)據(jù)豐富但不完備，多源數(shù)據(jù)質量不高情形下的復雜對象建模問題，介紹基于因素空間理論和變權綜合模糊推理的建模方法。該方法通過特征工程建構預測相空間，借助聚類分析等方法在不同相空間上發(fā)現(xiàn)潛在有用、零散分布且局部有效的典型情境模式識別，基于情境相似度分析和單元預測模型預測效果分析進行各模型的權重分配和調整，借助變權綜合模糊推理零散知識的集成。最后以電力負荷預測為例，說明該方法的應用。

報告人簡介：谷云東，男，教授，碩士生導師。2004年畢業(yè)于北京師范大學，獲理學博士學位。2004-2006在北京師范大學系統(tǒng)科學博士后流動站從事系統(tǒng)分析與集成方向的研究。2019年晉升為教授。2016年美國中田納西州立大學訪問學者。2017年8月至2020年9月新疆財經(jīng)大學援疆干部（第9批）。中國人工智能學會智能系統(tǒng)工程分會理事，中國運籌學會模糊信息與工程分會理事，教育部學位論文抽檢評審專家（2016-至今），北京市自然科學基金委評審專家（2015-至今）。目前主要從事數(shù)據(jù)驅動的多模型綜合預測、變權綜合評估與智能決策等方面的科研及教學工作，先后參加國家自然科學基金等研究項目多項，并主持中央高校基金等課題項目8項，發(fā)表論文70余篇，其中SCI/EI收錄30余篇。