Jing Liu
Санкт-Петербургский государственный университет
- Energy Load and Power Forecasting
- Stock Market Forecasting Methods
- Urban Heat Island Mitigation
- Explainable Artificial Intelligence (XAI)
- Topic Modeling
Чем занимается
Ключевые темы по публикациям: Energy Load and Power Forecasting; Stock Market Forecasting Methods; Urban Heat Island Mitigation; Explainable Artificial Intelligence (XAI); Topic Modeling.
Последние работы
Все 80 в OpenAlex- Multi-step ahead forecasting of heat load in district heating systems using machine learning algorithms2019
Quantum-behaved particle swarm optimization with mutation operator2005 · аннотациясвернуть
The mutation mechanism is introduced into quantum-behaved particle swarm optimization to increase its global search ability and escape from local minima. Based on the characteristic of QPSO algorithm, the variable of…
Comparison and Explanation of Forecasting Algorithms for Energy Time Series2021 · аннотациясвернуть
In this work, energy time series forecasting competitions from the Schneider Company, the Kaggle Online platform, and the American society ASHRAE were considered. These competitions include power generation and building…
Long-Term Forecasting of Air Pollution Particulate Matter (PM2.5) and Analysis of Influencing Factors2023 · аннотациясвернуть
Long-term forecasting and analysis of PM2.5, a significant air pollution source, is vital for environmental governance and sustainable development. We evaluated 10 machine learning and deep learning models using PM2.5…
- FI-SHAP: Explanation of Time Series Forecasting and Improvement of Feature Engineering Based on Boosting Algorithm2022
- Tailoring microstructure, mechanical and magnetic properties of an SLM-fabricated FeCoNi-based medium-entropy alloy with minor Al addition and aging treatment2026
- Feature importance methods for linear regression model2026
- Liquid composite additives for SrFe 12 O 19 ferrites: Structural and magnetic properties2026
Наукометрия
Написать научруку
Email не найден в открытых источниках — поищи на странице вуза или в последних статьях.
Шаблон письма
Здравствуйте, Jing Liu! Я студент(ка) [курс, факультет, вуз]. Мне интересна тема [опишите интересы своими словами]. Прочитал(а) вашу работу «Multi-step ahead forecasting of heat load in district heating systems using machine learning algorithms» (2019) — она близка к тому, чем я хочу заниматься. Хочу обсудить возможность выполнить научную работу под вашим руководством. Буду благодарен(на) за ответ — готов(а) рассказать о себе подробнее и прислать резюме. С уважением, [Имя Фамилия]
На этапе теста письмо отправляешь сам из своей почты. Отправка из сервиса и статусы заявок — скоро.