个人简介

管理学博士，副教授，硕士生导师。主要从事预测理论与方法、时间序列数据建模等方面的研究。在Applied Energy、Energy、Information Sciences、Applied Soft Computing等学术期刊发表多篇论文，主持国家自然科学基金一项。

教育背景

主讲课程

本科：《MATLAB数字实验》、《SPSS统计分析实验》、《库存控制与管理》、《交通运输学》

科研项目

   1.国家自然科学基金青年项目，在线数据环境下基于进化集成建模技术的电商销售需求可解释预测研究，主持，结题

科研成果

• 期刊论文

  1.Lv, S. X., & Wang, L.* (2023). Multivariate wind speed forecasting based on multi-objective feature selection approach and hybrid deep learning model. Energy, 263, 126100.

  2.Lv, S. X., & Wang, L.* (2022). Deep learning combined wind speed forecasting with hybrid time series decomposition and multi-objective parameter optimization. Applied Energy, 311, 118674.

  3.Lv, S. X., Peng, L., Hu, H., & Wang, L.* (2022). Effective machine learning model combination based on selective ensemble strategy for time series forecasting. Information Sciences, 612, 994-1023.

  4.Wang, L., Lv, S. X., & Zeng, Y. R.* (2018). Effective sparse adaboost method with ESN and FOA for industrial electricity consumption forecasting in China. Energy, 155, 1013-1031.

  5.Lv, S. X., Peng, L., & Wang, L.* (2018). Stacked autoencoder with echo-state regression for tourism demand forecasting using search query data. Applied Soft Computing, 73, 119-133.

  6.Lv, S. X., Zeng, Y. R., & Wang, L.* (2018). An effective fruit fly optimization algorithm with hybrid information exchange and its applications. International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 9, 1623-1648.

  7.曾宇容, 万建超, 吕盛祥*, 王思睿, & 王林. (2019). 联合补货策略下的供应商选择和订货量分配协同优化. 控制与决策, 34(8), 1714-1722.

  
  

• 获奖情况

  1. 广东财经大学“南岭学者”卓越人才，2023

  2. 广东财经大学教学质量优秀奖，2023

  3. 第五届“京东杯”广东省大学生物流设计大赛创新组特等奖，优秀指导老师，2023（指导作品：基于机器学习模型和相关指标的农产品价格预测建模与实证分析）

  4. 第四届“华展杯”广东省大学生物流设计大赛创新组二等奖，优秀指导老师,2021（指导作品：在线数据驱动的医疗物资需求预测建模与实证研究）