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2020 教授讲堂(第37期)孙少龙:多模态数据驱动综合集成方法论及其在经济预测中的应用

日期:2020-11-11      来源:统计学院 科技处    [字体: ]

题 目:多模态数据驱动综合集成方法论及其在经济预测中的应用

报告人:孙少龙 教 授 博士生导师

时 间:2020年11月13日(星期五)上午9:00-11:00

地 点:段家滩校区信工楼507

内 容:在大数据时代,数据有着规模大、复杂性高、多元异构等特征,然而综合集成方法能够较好地处理这些复杂数据,挖掘出数据内在规律。本报告将会分享多模态数据驱动综合集成方法的理论构建与框架,也会介绍其在外汇预测、原油价格预测、旅游预测等方面的应用。

报告人简介:孙少龙,中国科学院管理学博士,现为西安交通大学特聘研究员,博士生导师,2019年入选西安交通大学青年拔尖人才支持计划。研究领域包括大数据挖掘、商务智能、经济预测与金融管理等。在国内外重要学术期刊发表论文30余篇。先后获得中国科学院(百篇)优秀博士学位论文奖、第五届系统科学与系统工程科技奖优秀博士学位论文奖和第十五届全国青年管理科学与系统科学学术会议(2019)优秀论文奖等奖励。同时,将综合集成预测方法应用到汇率与进出口预测领域,作为主笔,参与撰写政策研究报告7篇,其中2篇得到李克强总理的重要批示,部分政策建议被商务部、中国人民银行及国家外汇管理局所采纳,有效地支持了国家高层决策。

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