姓名：丁松
个人简介：
副教授，硕士生导师、宁波诺丁汉大学联合培养博士生导师。主要从事数量经济建模，数据挖掘与人工智能预测技术、经济预测与政策评估方法，能源资源环境经济学、数字经济与城市高质量发展、制造业数字化转型、碳达峰碳中和等方向研究。主持国家自然科学基金1项，省部级科研项目2项，省部级教改项目2项，并作为核心参与人完成20余项地方政府、企业委托的横向课题。在国内外重要核心期刊上发表论文70余篇，累计引用2000余次，其中第一或通讯作者52篇，5篇论文多次入选ESI前1%高被引论文，1篇论文入选“中国精品科技期刊顶尖学术论文F5000”。凭借出色的学术表现，连续两年入选美国斯坦福大学（Stanford University）发布的“World’s Top 2% Scientists榜单（2020和2021）”。
成果主要发表在《Energy Economics》、《Applied Energy》、《Knowledge-Based Systems》、《Information Sciences》、《Applied Soft Computing》、《Energy Conversion and Management》、《Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation》、《Journal of The Operational Research Society》、《Reliability Engineering & System Safety》、《Expert Systems with Applications》、《Computers & Industrial Engineering》、《Energy》、《Environmental Pollution》、《Science of The Total Environment》、《Journal of Cleaner Production》、《ISA Transactions》、《系统工程理论与实践》、《中国管理科学》、《控制与决策》、《浙江社会科学》、《统计与决策》等20余种国内外高质量期刊。
主要社会兼职包括SCI期刊《Journal of Grey System》（JCRQ2）编委，并担任《Energy Economics》、《Socio-Economic Planning Sciences》、《Economic Analysis and Policy》、《Knowledge-Based Systems》、《Computers & Industrial Engineering》、《Journal of The Operational Research Society》、《Information Processing and Management》、《Expert Systems with Applications》、《Neurocomputing》、《Applied Soft Computing》、《Applied Mathematical Modelling》、《系统工程理论与实践》、《控制与决策》、《中国管理科学》、《浙江社会科学》、《统计与信息论坛》等20余种期刊审稿人。
联系方式：dingsong1129@163.com/dings1129@zufe.edu.cn
主持/参与的研究项目：
[1]自适应结构优化灰色预测模型及其在新能源汽车产业演进趋势预测中的应用，国家自然科学基金，2019，主持
[2]数字经济驱动城市高质量发展的动力机制、溢出效应及实现路径研究，浙江省哲学社会科学规划课题（重点）, 2022，主持.
[3]共同富裕背景下财政助力浙江省公共教育服务均等化建设的路径与提升策略研究，浙江省教育科学规划研究课题，2023，主持
[4]高质量发展背景下浙江省战略性新兴产业可持续发展评价与预警研究，浙江省软科学一般项目，2021，主持.
[5]“双碳”目标下中国农业碳排放权省域分配及协同减排补偿机制研究，浙江省哲学社会科学规划课题（重点）, 2023，参与.
[6]居民健康视角下中国农村家庭能源消费转型及引导政策研究，教育部青年项目，2022，参与.
[7]面向“双碳”目标的电力系统数据融合与成本价值建模关键技术及应用，2022，参与.
[8]XX林业水利（水资源）综合改革助力共同富裕的目标、定位与路径，2022，参与.
[9]长三角一体化战略背景下浙江省电力营商环境和服务水平的多维测度与提升策略研究，横向课题，2022，参与.
[10]光伏发电项目的风险评估研究，横向课题，2021，参与.
[11]基于创新扩散理论的制造业数字化技术扩散建模与预测研究，国家自然科学基金面上项目，2019年，参与.
研究批示：
《财政助力浙江山区26县城乡义务教育均等化建设的对策建议》（载于《“八八战略”研究成果专报》第81期）获省领导肯定性批示，2023。
获奖/荣誉：
[1]amjs澳金沙门线路优秀教师，2022
[2]amjs澳金沙门线路优秀共产党员，2022
代表性期刊论文（*为通讯作者）：
[3]Song Ding, Huahan Zhang*. Forecasting Chinese provincial CO2emissions: A universal and robust new-information-based grey model[J]. Energy Economics. 2023, 121: 106685. (能源经济与管理领域国际权威期刊，英国商学院协会ABS3星期刊，SSCI经济学一区Top，IF=9.252,一级A类)
[4]Song Ding, Ruojin Li*, Junha Guo. An entropy-based TOPSIS and optimized grey prediction model for spatiotemporal analysis in strategic emerging industry[J]. Expert Systems with Applications, 2023, 213, 119169.（计算机与人工智能领域国际权威期刊，中科院SCI一区TOP期刊，IF=8.665，一级A类）
[5]Weijie Zhou, Huihui Tao,Song Ding*等. Electricity consumption and production forecasting considering seasonal patterns: An investigation based on a novel seasonal discrete grey model [J]. Journal of the Operational Research Society, 2023, 74(5): 1346-1361.(国际管理学领域重要期刊，英国商学院协会ABS3星期刊，FMS管理科学高质量期刊B类，SSCI& SCI收录，IF=3.051，一级A类)
[6]Xuemei Li, Na Li,Song Ding*,等. A novel data-driven seasonal multivariable grey model for seasonal time series forecasting [J]. Information Sciences, 2023, 642, 119165.（计算机与信息系统领域国际权威期刊，中科院SCI一区TOP期刊，IF=8.233，一级A类）
[7]X Zhang, Y Dang,Song Ding*, Junjie Wang. A novel discrete multivariable grey model with spatial proximity effects for economic output forecast [J]. Applied Mathematical Modelling, 2023, 115: 431-452.（数学跨学科应用领域国际权威期刊，中科院SCI一区TOP期刊，IF=5.336，一级B类）
[8]丁松*,李若瑾.数字经济、资源配置效率与城市高质量发展[J].浙江社会科学, 2022(08): 11-21+156.（一级B）
[9]Song Ding,等. Forecasting the economic indices of the high-tech industries in China using the grey multivariable convolution model [J]. Applied Soft Computing, 2022, 126, 109301.(计算机与人工智能领域国际权威期刊，SSCI& SCI一区Top，IF=8.263，一级A类)
[10]Song Ding,等.Integrating data decomposition and machine learning methods: An empirical proposition and analysis for renewable energy generation forecasting[J]. Expert Systems With Applications, 2022, 204, 117635.(SSCI& SCI一区Top，一级A类)
[11]Shu Wu,Song Ding*. Efficiency improvement, structural change, and energy intensity reduction: Evidence from Chinese agricultural sector [J]. Energy Economics. 2021, 99: 105311. (Corresponding Author) (SSCI经济学Top，一级A类)
[12]Song Ding,等.Application of a novel structure-adaptative grey model with an adjustable time power item for nuclear energy consumption forecasting [J]. Applied Energy, 2021, 298: 117114. (SSCI& SCI一区Top)
[13]丁松,等.基于初始条件优化的GM(1,1)幂模型及其应用[J].中国管理科学, 2020, 28(1): 153-161.（国家自然基金委A类期刊，一级B）
[14]Song Ding,等. A novel composite forecasting framework by adaptive data preprocessing and optimized nonlinear grey Bernoulli model for new energy vehicles sales [J]. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation, 2021, 99: 105847. (SSCI& SCI一区Top)
[15]Song Ding,Ning Xu, Jing Ye*, et al. Estimating Chinese energy-related CO2emissions by employing a novel discrete grey prediction model [J]. Journal of Cleaner Production. 2020, 259: 120793.（ESI前1%高被引论文）
[16]Song Ding.A novel discrete grey multivariable model and its application in forecasting the output value of China’s high-tech industries. Computers & Industrial Engineering, 2019, 127: 749-760. (SCI一区，一级A类)
[17]Song Ding,等. A novel adaptive discrete grey model with time-varying parameters for long-term photovoltaic power generation forecasting[J]. Energy Conversion and Management. 2021, 227: 113644. (SCI一区Top)（多次入选ESI前1%高被引论文）
[18]Song Ding,等. Estimating Chinese energy-related CO2emissions by employing a novel discrete grey prediction model [J]. Journal of Cleaner Production. 2020, 259, 120793. (SCI一区，一级A类)（多次入选ESI前1%高被引论文）
[19]Song Ding,等,Forecasting China's electricity consumption using a new grey prediction model [J]. Energy, 2018, 149:314-328.(SSCI &SCI一区，一级A类)（多次入选ESI前1%高被引论文）
[20]Weijie Zhou,Song Ding. A novel discrete grey seasonal model and its applications [J]. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation. 2021, 93: 105493.(Corresponding Author)(SSCI& SCI一区Top)（多次入选ESI前1%高被引论文）
研究生招生：
招收数量经济学、国际商务专业的硕士研究生。截止目前，指导研究生、本科生发表15篇高质量学术论文（其中，TOP期刊论文2篇，一级A论文11篇，一级B论文2篇），主持田野调查基金项目、知行浙江社会调研项目等多项校级以上课题，多次获得“研究生国家奖学金”、“卓越之星”、“三好研究生”、“浙江省优秀毕业生”等荣誉称号。欢迎热爱科研、热爱生活的同学加入团队，一起做有意思的事儿。
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