近日，我校人工智能学院数据科学与大数据技术专业2020级本科生李泽楷以第一作者身份在能源领域国际顶级期刊《Energy》（SCI检索 中科院一区 影响因子8.857）发表学术论文，论文题目为《A novel Weighted Average Weakening Buffer Operator based Fractional order accumulation Seasonal Grouping Grey Model for predicting the hydropower generation》。该论文由江汉大学人工智能学院胡曦、郭欢、熊昕三位老师联合指导完成，青年教师熊昕为通讯作者，江汉大学为唯一署名单位。
该论文根据水力发电系统的季节性特征，提出基于加权平均弱化缓冲算子的分数阶累积季节性分组灰色模型（WAWBO-FSGGM（1,1））用于水电发电预测，用于提升预测的精确性与时效性。新模型定量分析了中国水力发电量较大的5个城市（湖北、湖南、四川、贵州、云南）的数据，通过实验分析优化模型参数并验证新模型的有效性，最后结合模型结果对能源领域提出了针对性建议。
人工智能学院郭欢副教授团队近两年结合国家社会经济需求有组织地开展能源系统预测建模方法研究，该论文是师生团队在能源领域国际顶级期刊发表的第五项研究成果，该研究得到江汉大学中青年拔尖人才项目、精细爆破国家重点实验室自主研究项目的资助。此外，该论文是数据科学与大数据技术专业自2020年开始招生以来由本科生为第一作者发表的首篇国际顶级期刊论文，指导老师们对学生在实验设计和验证上给予了大力支持和帮助。学校为像李泽楷这样热爱科学、愿意投身科学研究的本科生创造了大量的锻炼机会，通过项目训练、专业老师指导、学科竞赛培训等多种方式，培养具有创新能力的高素质人才。
