近日，我校外国语学院青年教师田超男，以第一作者身份在SCI期刊《Energy Conversion and Management》发表了题为"Developing an interpretable wind power forecasting system using a transformer network and transfer learning"的论文，系统讨论了迁移学习策略对可再生能源数据预测表现的影响。
该文章提出一种基于迁移学习和Transformer的可再生能源数据预测方法，并设计相关实验对其预测表现进行评估。研究结果表明，所提出的迁移学习策略的实施显著提高了该预测方法的准确性，误差指标显著降低。本文的研究有助于推动迁移学习策略在可持续发展领域中的学术研究和深度应用。研究成果有益于可再生能源管理效率的提升，推进“双碳”目标的实现。《Energy Conversion and Management》是Elsevier旗下专注于可持续发展与能源管理领域的跨学科期刊，致力于发表原创研究与综合评述。该期刊因其高质量的研究内容和广泛的学术影响力，获得了学术界的高度认可。根据数据显示，该期刊的最新影响因子为9.9，位列中科院一区，JCR Q1，并被认定为Top期刊。
我校持续推进科研强校战略，通过开展“学术郑商”大讲堂、组织专题培训、课题评审交流研讨会等多元化活动，全面激发教师科研创新活力，系统提升其科研素养与实践能力，为前沿领域的探索提供坚实支撑。学校将进一步打造高水平研究平台集群，完善有组织科研体系建设，持续推进“学术郑商”建设，以突破性科研成果推动学校内涵式高质量发展。
(文/图 科研处）
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