解铭，男，1984年02月出生，硕士，研究员，硕士生导师，河北省“三三三”人才工程第三层次人才。2009年毕业于武汉理工大学统计系应用数学专业，获理学硕士学位。2018年09月—2019年06月，在中国人民大学做访问学者。

电子邮箱：nalanyu1984@126.com 联系电话：18617586476

一、主要招生专业及研究方向

1. 主要招生专业：应用统计学

2. 主要研究方向：数据挖掘与机器学习、灰色预测理论

二、主要研究成果

1. 邯郸地区交通污染排放的灰色预测与预警研究，河北省社会科学基金项目（HB17GL005），项目负责人；

2. 城市短时交通流的灰色建模与预测方法研究，河北省社会科学基金项目（HB20GL034），项目负责人；

3. 基于随机振荡序列和非线性序列的灰色预测模型构建研究，河北省高层次人才培养工程资助项目（A202001113），项目负责人；

三、近几年发表的代表性论文

1. Ming Xie, Lifeng Wu*, Bin Li, Zechen Li. A novel hybrid multivariate nonlinear grey model for forecasting the traffic-related emissions. Applied Mathematical Modelling. 2020, 77:1242-1254. DOI: https://doi.org/10.1016/j.apm.2019.09.013. (SCI一区，第一作者)

2. Ming Xie, Shuli Yan, Lifeng Wu*. A novel robust reweighted multivariate grey model for forecasting the greenhouse gas emissions. Journal of Cleaner Production. 2021, 292(126001). DOI: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.126001. (SCI一区，第一作者)

3. Lan Wang, Nan Li, Ming Xie*, Lifeng Wu. Two novel nonlinear multivariate grey models with kernel learning for small-sample time series prediction. Nonlinear Dynamics. 2023, 111: 8571–8590.DOI: https://doi.org/10.1007/s11071-023-08296-y. (SCI二区，通讯作者)

4. Lan Wang, Nan Li, Ming Xie*. An Ensemble Learning Method for the Kernel-Based Nonlinear Multivariate Grey Model and its Application in Forecasting Greenhouse Gas Emissions. Journal of Mathematics. 2022, 4279221. DOI: https://doi.org/10.1155/2022/4279221. (SCI四区，通讯作者)

四、 目前承担的主要科研项目及经费

1. 2020.09-2026.12. 基于小样本机器学习的时间序列预测方法研究. 邯郸市青年拔尖人才支持计划项目，12万，项目负责人.