姓名：张明辉

职称：讲师

学位：博士

研究方向：人工智能、机器学习、智能信息处理

电子邮箱：Zhangmh@tcu.edu.cn

主讲课程：机器学习、数据结构

科研项目：

[1]2025年，基于储备池计算的数据预测系统开发, 横向项目, 主持.

[2]2025年，面向AI产线的数据预测与可视化组件开发, 横向项目, 主持.

[3]2025年，基于影像数据的灾情风险因素分析识别算法研究, 横向项目, 主持.

[4]2024年，基于物联网技术的电网设备智能监测与诊断研究, SZX2020034, 河北省省级科技计划资助, 主持.

[5]2024年，面相流式数据预测的储备池计算神经网络模型研究, 2024KJ086,天津市教委科研计划项目, 主持.

撰写论文：

[1]张明辉, 张民龙, 刘毅, 等. 基于增强高斯过程混合模型的多模态电力负荷序列预测研究[J]. 电网技术, 2025, 49(12): 5038-5048.

[2]张明辉, 梅炎炎, 张宗辉, 等. 基于混合储备池计算模型的物联网交通流量预测研究[J]. 物联网技术, 2025, 15(20): 74-77.

[3]Zhang M H, Zhou Y T, Liu Y B. Deep reservoir calculation model and its application in the field of temperature and humidity prediction[J]. Applied Intelligence, 2022, 53(4): 4393-4414.

[4]张明辉, 周亚同, 孔晓然. 基于深度混合储备池计算模型的短期电力负荷预测[J]. 电网技术, 2022, 46(12): 4751-4762.

[5]Zhang M H, Wang B Z, Zhou Y T, et al. Prediction of Chaotic Time Series Based on SALR Model with Its Application on Heating Load Prediction[J]. Arabian Journal for Science and Engineering, 2021, 46(9): 8171-8187.

[6]Zhang M H, Wang B Z, Zhou Y T, et al. WOA-Based Echo State Network for Chaotic Time Series Prediction[J]. Journal of the Korean Physical Society, 2020, 76(5): 384-391.