近日，我校计算机工程学院2022级计算机科学与技术专业本科生吴森镇，在学院科研平台的支持以及王智谨、付永钢老师的指导下，以第一作者身份在国际能源领域顶级期刊《Energy》（中科院一区，IF=9.4，TOP期刊）上发表题为《Cabin: A collaborative and adaptive framework for wind power forecasting integrating ambient variables》的研究论文。

该论文以蘑菇视频ios_蘑菇视频_蘑菇tv为第一完成单位，王智谨老师担任通讯作者。论文聚焦风电功率预测中因风的强变化性及对气象条件复杂依赖所导致的预测难题，创新性地提出了一种名为Cabin的协作自适应框架。该框架通过有效融合历史风电数据与温度、风速、风向等环境变量，显著提升了预测性能。在TWPF和GWPF两个公开风电预测数据集上的实验结果表明，Cabin相较于34种当前先进的基线模型具有显著优势，平均平方误差（MSE）最高降低48.63%，均方根误差变异系数（CV-RMSE）降低28.33%，相关改进经Diebold–Mariano检验证实具有统计显著性，并在小时级分辨率数据上展现出优异的稳健性。

据悉，今年以来，我校计算机工程学院本科生以第一作者身份已在SCI期刊上发表高水平研究论文累计6篇，充分体现了我校在本科生科研创新能力培养方面取得的扎实成效。

（文：陈炜/编辑：宣传部）