个人简历：

张小波，经济学博士，2020年6月毕业于东北财经大学统计学专业，2020年9月入职郑州大学商学院。主要研究方向为大数据分析与挖掘、统计分析建模与人工智能

发表的论文：

[1] Zhang Xiaobo, Wang Jianzhou. Short-term electric load forecasting based on singular spectrum analysis and support vector machine optimized by Cuckoo search algorithm. Electric Power Systems Research, 2017, 146:27-285.（SCI ESI高被引）

[2] Wang Jianzhou, Zhang Xiaobo*, Guo Zhenhai, Lu Haiyan. Developing an early-warning system for air quality prediction and assessment of cities in China. Expert Systems with Applications, 2017, 84(C):102-116. (SCI)

[3] Zhang Xiaobo, Wang Jianzhou. A novel decomposition ensemble model for forecasting short term load time series with multiple seasonal patterns. Applied Soft Computing, 2018. (SCI)

[4] Zhang Xiaobo, Wang Jianzhou, Yuyang Gao. A hybrid short-term electricity price forecasting framework: Cuckoo search-based feature selection with singular spectrum analysis and SVM . Energy Economics, 2019, 81: 899-913. (SSCI ESI高被引)

[5]张小波，王建州.中国区域能源效率对霾污染的空间效应——基于空间杜宾模型的实证分析.中国环境科学, 2019,39(4)：1371-1379.

[6]Jiang Ping, Li Ranran. , Lu Haiyan. , Zhang Xiaobo.(2019). Modeling of electricity demand forecast for power system. Neural Computing and Applications.

参与的科研项目：

作为骨干成员参与国家社科基金重大项目《大数据时代雾霾污染经济损失评估及防治对策研究》（NO.17ZDA093，2018-2022）

作为骨干成员参与辽宁省高水平创新团队国（境）外培养项目《异常数据检测和数据挖掘的研究及在风能资源评估和预测领域中的应用》（重点项目）（2018-2020）

参与国家自然科学基金《大规模风电并网管理中的风能资源评估与预测研究》（NO.71671029，2017-2020）

研究领域：预测与决策。主要研究方向为大数据分析与挖掘、统计分析建模与人工智能

主讲课程：统计学、非结构化大数据分析