近日，信工学院18级研究生陈勇同学在导师组张帅教授和张文宇教授的共同指导下，以第一作者在中科院SCI-Top期刊《Energy Conversion and Management》(IF=6.377，小类分区排名前3%)上发表了题为“Multifactor spatio-temporal correlation model based on a combination of convolutional neural network and long short-term memory neural network for wind speed forecasting”的研究论文。

该文利用卷积神经网络提取各站点气象因素之间的空间特征关系，同时利用长短期记忆神经网络提取各时间点之间的时间特征关系，进而提出了一种将卷积神经网络与长短期记忆神经网络相结合的多因素时空相关性风速预测模型，能显著提高风能发电过程中风速预测的可靠性和准确率，对提升风能发电转换效率具有重要意义。

陈勇同学从18年9月研究生入学以来，勤奋刻苦，几乎每天都在实验室坚持文献阅读和实验研究10小时以上，取得了丰硕的学术成果，目前已在SCI一区兼TOP期刊和SCI四区期刊上各发表了一篇1A论文和一篇1B论文，并申请了一项国家发明专利。

附录信息：

Yong Chen, Shuai Zhang(*), Wenyu Zhang, Juanjuan Peng, Yishuai Cai. Multifactor spatio-temporal correlation model based on a combination of convolutional neural network and long short-term memory neural network for wind speed forecasting. Energy Conversion and Management, 185:783-799, 2019.

论文下载网址：https://authors.elsevier.com/a/1YdsSin8VW8vs