深耕人工智能与能源市场交叉领域,拥有多年算法研发与项目落地实战经验,核心聚焦电力现货价格预测方向。主导完成多个电力市场智能预测系统搭建项目,针对行业痛点——极端价格尖峰难以捕捉的问题,创新性融合LSTM时序建模能力与LightGBM的非线性拟合优势,构建多特征融合的混合预测模型,有效提升极端价格场景下的预测精度超30%。
熟练运用Python生态工具链,精通PyTorch框架进行模型迭代优化,掌握Linux环境下的模型部署与Git版本控制流程,能够独立完成从数据清洗、特征工程、模型训练到线上部署的全流程工作。主导的预测模型已成功应用于实际交易策略优化,为业务端提供精准的价格决策依据,实现了模型价值的商业化落地。始终秉持技术赋能业务的理念,持续探索AI算法在能源市场的深度应用场景。