第四期学术研讨会

邮苑正当午，研学洽谈时

10月27日下午，经济管理学院管理科学与工程系在经管楼4B会议室顺利开展第四期学术研讨会。会议吸引了院内师生积极广泛的参与。会议由经管学院管科系教师刘然主持，经管学院副院长张晓航、学院教师万岩、黄逸珺、魏泽群等参加了本次会议。

PART ONE

学生研究汇报

第一位汇报人是管科系在读博士张瀚颍同学，她汇报的主题是“复杂预测模型中变量交互的识别方法研究”。高准确性的追求导致许多预测模型变得越来越复杂，同时也让建模人员和模型使用者越来越难以理解模型，此外，模型透明度的缺失也会导致道德、安全等问题。鉴于以上几点，张同学展开了对此类问题的研究。张同学认为，可解释性和准确性之间存在一定的交易关系，即准确性越高，可解释性就越差，反之可解释性就越好。因此，张同学从可解释性和特征交互两个角度入手，建立了HDMR（High Dimensional model representation）算法模型来研究变量之间的交互作用，进而将这些特征交互识别出来。她采用虚拟数据和真实数据这两类数据进行实验验证，同时与现有的交互作用识别模型进行比较，证明了HDMR模型科学性和有效性。

第二位汇报人是管科系在读博士欧阳艳敏同学，她本次汇报的内容有两个部分，第一部分汇报的主题为“基于改进的自适应最优分割法的风险预警区间模型研究（针对重大突发公共卫生事件）”。欧阳同学简要介绍了突发公共卫生事件的定义以及新型冠状肺炎疫情这一研究背景，并提出，如何快速精准确定重大突发公共卫生事件风险预警区间，及其预警警情敏感性问题是应对好突发公共卫生事件的关键所在。因此，欧阳同学基于自适应最优模型，引入了熵值法，建立了基于熵值法的多种函数拟合的自适应最优分割模型，定量地划分重大突发公共卫生事件风险预警区间，为快速响应施策，精准预警和防控重大突发公共卫生事件风险提供理论参考。第二部分汇报的主题是“大数据背景下突发公共卫生事件风险预测研究”。欧阳同学基于传染病疫情发展规律，建立初级预警指标，包括暴发或流行前期指标、非典型症状期指标和典型症状期指标。随后，选取北京市指标监测数据作为初始指标特征，然后依据CART决策树算法模型的特点和优势，对构建的初始指标变量进行特征筛选，构建最终指标体系。最后，以北京市指标监测数据作为疫情风险等级预测模型的测试集与训练集，进行实例分析，验证了构建的预测模型的合理性和准确性。

PART TWO

教师总结点评

张晓航副院长、万岩老师和魏泽群老师都肯定了两位同学的研究工作，对两位同学的研究结果做出了较高的评价。针对张同学的研究，魏泽群老师指出，从优化算法这一类研究方面来说，我们所建立的模型中都会有很多的参数，但目前常规的确定参数的值的方法很粗暴，而张同学所建立的模型提供了一种新的方式来研究参数之间的交互关系，这种模型能够辅助我们确定模型中的参数，对于优化算法方面是很有意义的。针对欧阳同学的研究，张晓航副院长指出，预测传染病的发展，有其传统而固定的模型，我们要在此种模型的基础上做研究，此外，对于多项式函数的拟合，很容易出现过度拟合问题，尤其是在多项式的阶数比较大的时候，因此我们需要好好考虑模型构建的问题，要做到合理的使用正确的模型。

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文案 | 李亚奇

排版｜经济管理学院新媒体中心

黄思密、卓昱池

本期责编丨刘然、李亚奇

责任编辑 | 李婧璇、康晓萌

中共北京邮电大学经济管理学院委员会

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