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“教师提升计划”经济学院开展基于数据挖掘算法的碳资产价格波动预测研究讲座
发布者: 张全胜 发布时间: 2021-08-02 访问统计: 134

    本网讯(记者 张全胜)为进一步提高我校经济学院教师的科研水平,全面提升教师素质能力,7月31日,经济学院如期在B9中庭会议室及腾讯会议开展基于数据挖掘算法的碳资产价格波动预测研究讲座。经济学院院长杨星、党总支书记副院长任远及教师共56人参加了此次讲座。

  会议现场图(黄义江 摄)

  蒋谨主要通过碳资产价格波动预测分类问题和回归问题,如何利用SVM算法,遗传算法,粒子群算法进行数据挖掘和调优。蒋谨讲到:“人工智能的浪潮正在席卷全球,机器学习是实现人工智能的一种方法。分类问题和回归问题是机器学习领域的两个分支,分类问题主要用来处理离散的目标值,当目标值是连续的情况下,通常要用回归算法。在经济模型的预测过程中,回归分析显得重要又强大,对于回归分析性能指标的认知,也显得相当重要。数据深度挖掘和大数据分析技术,将可能成为未来宏观经济预测的主要手段。人工智能技术的出现,提供了人们思考和探究问题的新的方法。以前很多难于处理的相对比较刺手的问题,在人工智能面前可以找到合理的答案。以前让人感觉杂乱无章的数据和信息,在人工智能面前变得有章可循。”讲座中蒋谨利用python语言实现和演示了如何利用遗传算法结合SVM机器学习模型寻求最优的预测碳资产价格波动的方案,参会的老师都得到深深的启发。

  腾讯会议情况(蒋谨 供)

  这次提升计划,主要是为我们展示了如何利用大数据和人工智能技术,来预测经济走势,分析经济规律。在讨论环节,蒋谨对论文的模型设定和具体细节展开了深入的探讨与交流。同时,在交流中,还分享了目前经济学的发展趋势与个人科研经验,有助于大家了解学术思想和增加对学术研究的热情。

  据悉,蒋谨,高级工程师,1998年武汉大学计算机及其应用专业毕业。从事软件研发20多年,接触过计算机的各个领域,从计算机的bootloader代码到大数据集群,目前主要研究方向是大数据和人工智能领域。

  文字录入:张全胜 经济学院