北京时间：
2024/6/10 周一 晚9点
由北京之于行知识产权代理有限公司
独家冠名的
奥科环境全球技术云讲堂：
基于深度学习时间序列分析的
空气质量预测及其在水务智能
管理中的应用展望
腾讯会议线上直播
协办单位
Environmental Science and Ecotechnology 期刊
华人环境学者工程师协会
沈阳工大蓝金环保产业技术研究院
环in学堂
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时间序列预测是指根据过去的时间序列数据来预测未来的趋势和变化，它在许多领域都具有重要的应用价值。随着深度学习技术的飞速发展，基于深度学习的时间序列预测方法成为研究的热点之一。
深度学习是一种模拟人脑神经网络的机器学习方法，其通过多层次的神经网络结构来学习数据的特征表示，并从中进行预测和分类等任务。基于深度学习的时间序列预测方法利用神经网络的强大建模能力，可以对具有复杂时间依赖关系的数据进行建模和预测。相比传统的时间序列预测方法，基于深度学习的方法通常能够取得更准确的预测结果。
在环境领域，基于深度学习的时间序列预测方法具有广泛的应用前景。例如对于空气污染预测，该分析方法对数据特征的提取和分类较为敏感，其网络结构中引入卷积神经网络、循环神经网络等，能够更好地学习数据的复杂特征，进而提高预测的准确性，预测时间也相对缩短。在水务管理中，该分析方法可应用于水环境监管、水质监测、水污染治理、水体生态系统的模拟与模型构建、水环境应急管理、水厂运营等场景，对水资源进行高精度、全面地预测和评估，协助制定科学合理的水务运营方案，提高水务运营效率，是水务运行智慧化中重要的工具和保障。
基于深度学习的时间序列分析方法在环境领域的应用具有自动抽取数据特征、适应性强、预测精度高等诸多优点，同时也存在过拟合、可解释性弱、对数据集全面性要求高以及训练成本高等挑战。近年来，随着研究的深入和突破，改进的深度学习模型和算法为时间序列预测提供了更强大的工具和方法。数据规模的不断增加和计算能力的提升，使得基于深度学习的时间序列预测方法在实际应用中发挥出越来越重要的作用，为环境领域的规划、决策和运营提供更为强有力的数据支撑。
本次讲座我们邀请到中国矿业大学俞和胜教授，针对基于深度学习时间序列分析的空气质量预测及其在水务智能管理中的应用展望这一话题为大家进行分享及深度解析。
受邀嘉宾
俞和胜教授
中国矿业大学
教授、博士生导师
俞和胜，教授、博导，2013年获得加拿大滑铁卢大学博士学位。2014年获加拿大国家自然科学基金委员会工业博士后基金（NSERC IRDF）。2017年以破格教授身份作为引进人才入职中国矿业大学化工学院。2020年受聘江苏特聘教授，并受邀任江苏省侨联特聘专家、国家自然科学基金等项目评审专家。
主要从事能源资源清洁利用、空气污染控制，及废水处理方面的研究。主持“江苏特聘教授”项目、国家自然科学基金面上项目、江苏省“六大人才高峰”高层次人才项目、江苏省“双创博士”项目、徐州市重点研发项目、校企合作项目等创新创业及人才项目。在Environmental Science & Technology、Environment International、AIChE Journal、Carbon、Chemical Engineering Journal、Small、Journal of Materials Chemistry A等期刊上以第一作者或通讯作者发表SCI论文44篇；影响因子10+以上的论文18篇。授权发明专利6件，软件著作权3件。担任著名国际会议执行主席1次；分会主席3次，做国际会议特邀报告3次。获江苏省高等学校科学技术研究成果奖三等奖（R1）。
访谈嘉宾
陈飞 博士
加拿大奥科咨询 联合创始人&CEO
波士顿Liquidmetal观正资本Partner (Canada)
加拿大QuantWave技术有限公司 联合创始人&CEO
陈飞博士，连续创业者，长期致力于清洁技术与深科技领域的技术商业化、产品研发与全球市场拓展，拥有丰富的项目管理、技术产品升级、数字化转型和市场营销经验，目前担任多家北美清洁技术公司与深科技公司的商业战略顾问，涉及领域包括清洁技术、智能软件、智能物联网、新材料与医疗器械等。他同时担任加拿大QuantWave公司的联合创始人兼CEO、华人环境学者工程师协会(CESPN)的前任会长及理事长，以及亚美创新联盟(AAIA)的联合创始人与VP。
讲座安排
北京时间：6月10日 周一 晚9点
讲座形式：腾讯会议直播、B站直播
免费报名方式
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如有疑问请联系:
周先生
微信号：zhou907128
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联系人 | 周先生
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