近日，山东大学商学院李燕教授指导机电与信息工程学院本科生王怡龙和商学院本科生王浩冉，在国际知名期刊《Atmospheric Pollution Research》上发表了题为《How to forecast daily carbon emissions during public health emergencies: A novel self-attention multi-neuron time series model》的研究论文。该研究提出了一种新型自注意力多神经元时间序列（SAMNTS）模型，用于预测公共卫生紧急事件期间的每日碳排放量，为应对全球气候变化和公共卫生危机提供了新的科学依据。
创新模型助力碳排放预测
随着全球气候变化的加剧，公共卫生紧急事件对碳排放的影响日益受到关注。李燕老师团队通过深入研究，提出了一种结合自注意力机制和深度学习的创新模型——SAMNTS模型。该模型融合了反向传播神经网络（BPNN）和长短期记忆网络（LSTM），能够有效利用大量相关数据，对公共卫生紧急事件期间的碳排放进行精准预测。研究以新冠疫情为例，验证了模型的有效性，结果表明，该模型能够准确预测碳排放，并分析影响碳排放的各种因素。
于本科指导中践行教学相长
值得注意的是，李燕教授指导本科生完成此项研究并取得创新成果，充分体现了山东大学在教学与科研方面的深度融合。学校为学生提供了良好的科研平台和指导，鼓励本科生积极参与前沿科学研究，培养学生的创新能力和实践能力。学生也在科研的活动中丰富了自己的认识，提升了自己的专业技能。
跨学科合作，助力可持续发展
该研究由山东大学商学院、北京航空航天大学经济管理学院等多单位合作完成，涉及计算机科学、经济学、环境科学等多个学科领域。这种跨学科的合作模式为解决复杂的社会问题提供了新的思路，也为公共卫生政策与环境保护的协同发展提供了科学依据。研究成果不仅有助于优化公共卫生措施的设计，还为全球应对气候变化和公共卫生危机提供了重要的决策支持。
文章链接：https://doi.org/10.1016/j.apr.2025.102502
文/图 李燕
