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名家讲堂|钟威教授解析如何在传统空间自回归(SAR)模型中引入迁移学习
来源:  点击次数: 次 发布时间:2024-10-30 作者:崔利财

10月29日下午,应华侨大学数量经济与统计研究院邀请,厦门大学王亚南经济研究院、经济学院统计学与数据科学系系主任、博士生导师,国家自然科学基金优秀青年基金获得者,福建省杰出青年基金获得者钟威教授做客统计-数经名家讲堂第149讲,开展题为《Transfer Learning for Spatial Autoregressive Models with Application to U.S. Presidential Election Prediction》的专题讲座。本次讲座由数量经济与统计研究院院长张秀武研究员主持,林木材副教授、程璟副教授、李泽扬博士、张自立博士及全体硕士、博士研究生参与。

本次讲座以美国总统选举预测为例,探讨了如何在传统空间自回归(SAR)模型中引入迁移学习,以解决数据稀缺和空间依赖性带来的预测精度问题。钟威教授指出,有限的数据样本和空间依赖性对传统SAR模型构成了显著挑战,为此,他与合作者设计了tranSAR模型,通过迁移学习提升预测能力。同时,其研究团队开发了基于空间残差自举法的可转移源检测算法,自动筛选出信息丰富的源数据集,确保空间依赖性得以保留并避免负迁移。钟威教授创新性地将迁移学习引入SAR模型,并提出了可转移源检测算法,为小样本和空间依赖数据的分析提供了新的解决方案,该研究展示了迁移学习在空间数据领域的广阔应用前景。

讲座结束后,师生们的热情并未减退,纷纷提出自己在讲座过程中的思考与疑问,钟威教授以其深厚的学术功底和丰富的实践经验,一一给予了详尽的解答。

本次讲座的成功举办,不仅丰富了我院师生的学术生活,也进一步促进了学术交流与思想碰撞。研究院将继续举办此类高水平讲座,为广大师生提供更多学习与成长的机会。

活动现场

编辑|王源卓

复审|夏青青

终审|黄东


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