◎研究方向
1.大数据统计建模：
高维数统计数据分析、网络数据分析、差分隐私统计分析、分布式统计计算、稳健统计、不完整数据统计分析 2.机器学习： 迁移学习、联邦学习、监督学习、半监督学习、深度神经网络、强化学习、正则化方法及优化算法
3.经济统计：
随机前沿模型、Tobit模型、空间回归模型
◎学习与工作经历
1999.9-2003.7，曲阜师范大学，数学与应用数学 学士；
2003.9-2006.3，中南大学，概率论与数理统计 硕士；
2010.9-2014.7，山东大学，统计学 博士；
2006.4-2009.4，中国石油大学（华东）数学与计算科学学院，助教；
2009.5-2016.12，中国石油大学（华东），理学院，讲师
2017.1至今，中国石油大学（华东），理学院，数据科学与统计系，副教授。
◎主讲课程
1.主讲本科生课程:《概率论与数理统计》、《时间序列分析》、《贝叶斯统计》、《线性回归模型》、《线性代数》、《保险精算》、《科学工程计算与Matlab编程》、《SAS统计分析与应用专业综合实训》、《应用统计学》等课程
2.主讲研究生课程：《高等数理统计》、《应用随机过程》、《R语言与统计分析》、《现代贝叶斯统计理论》、《统计学案例实务》、《数据科学》、《Statistical Foundations of Data Science》、《现代统计前言专题》、《差分隐私统计推断》等课程
◎著作
1.《概率论与数理统计》（第二版），李荣华，丁永臻，宋允全编著，“十四五”校级规划教材，中国石油大学出版社，2021年。
2.《概率论与数理统计学习指导与习题解答》，李荣华，田凤娟，宋允全，丁永臻编著，“十三五”校级规划教材，中国石油大学出版社，2018年。
3.《数据科学—基于Python》，宋允全，渐令，周峰、常秦编著，“十四五”校级规划教材，中国石油大学出版社，2024年。 ◎承担和参与项目
1.近年来，主持的代表性科研项目：
（1）国家重点研发计划数学和应用研究专项子任务，2021YFA1000102-2，小样本学习方法的性能评估理论，2021.12-2026.11，80万元，在研，主持。 （2）山东省自然科学基金面上基金项目，ZR2019MA016、面向空间数据的同时异常点探测与变量选择建模方法及其应用、2019.07-2022.06、20万元、结题，主持。
（3）山东省自然科学基金青年基金项目，ZR2014AQ017、基于惩罚方法的矩不等式条件选择的统计推断及其应用、2014.12-2017.12、9万元，结题、主持。 （4）中央高校基础研究专项基金（理工科）【强基专项】，23CX03012A、面向大规模空间数据集的差分隐私联邦学习方法及应用研究、2023.01-2025.12、10万元，在研、主持。 （5）中央高校基础研究专项基金，15CX02083A、新的异常点探测的统计推断及其应用、2015.01-2016.12、5万元，结题、主持。 （6）石油+学科交叉课题, 27RA2010003,油藏开采生产数据诊断与协同、2020.01-2022.12，60万元、在研，技术负责人。
2.近年来，参与的代表性科研项目： （1）国家重点研发计划数学和应用研究专项，2021YFA1000100，油气管网安全运维的大数据分析理论、算法及应用，2021.12-2026.11，1370万元，在研，参与。 （2）国家重点研发计划数学和应用研究专项子课题，2021YFA1000102，小样本学习的新型神经网络架构、学习方法及性能评估理论，2021.12-2026.11，360万元，在研，课题联系人。 （3）山东省教育厅高等学校“青创计划“团队项目，渐令、范丽伟、孙金凤、宋允全，梁锡军、王信敏、赵海平，2021RW041，2021.12.28-2024.12.20。 （4）国家自然科学基金面上基金项目，61873279、数据流场景下高炉炼铁过程的实时统计建模与算法研究、2019.01-2022.12、61万元、在研、参加（排名2/9）. （5）国家自然科学基金青年基金项目，11301309、两类缺失机制下若干统计推断问题的研究，2014.01-2016.12、22万元，结题、参加。 （6）国家自然科学基金青年基金项目，6140020240、面向炼铁高炉的动态数据与先验知识协同驱动的可计算建模研究、2015.01-2017.12、25万元，在研、参加。 （7）国家自然科学基金天元基金项目，11326203、基于多源数据融合的肽段鉴定质量控制并行算法研究、2014.01-2014.12、3万元，已结题、参加。 （8）山东省重点研发计划、2018GSF120020、数据流驱动建模技术研发及其在泵站机组调节优化中的应用示范、2018.01-2019.12、 15万元、 在研、参加（排名2/7）. （9）山东省自然科学基金青年基金项目，ZR2013FQ034、基于先验信息融合的数据驱动建模方法研究与应用、2013.10-2016.10、5万元，结题、参加。 （10）山东省自然科学基金面上基金项目，ZR2023MF002、梯度指导的多点迭代算法及在海洋溢油检测中的应用、2024.01-2016.12、10万元，在研、参加。 （11）青岛市自然科学基金项目，23-2-1-160-zyyd-jch、基于非凸损失的在线PU学习算法及应用研究、2023.07-2025.06、20万元，在研、参加。 （12）山东省社会科学规划项目-专项项目，22CLYJ39、媒介融合背景下山东海洋文化传播的数字叙事体系构建研究、2023.03-2024.03、1万元，在研、参加。 （13）中央高校基础研究专项基金（理工科）【强基专项】，23CX03014A、建筑给水系统漏损的数智化检测理论与技术研究、2023.01-2025.12、10万元，在研、主持。 （14）中国石油天然气股份有限公司勘探开发研究院，油化剂安全环保风险数据采集与分析系统构建与开发项目、2019-2020、43万元、在研，承担。 （15）中央高校基础研究专项基金，14CX02146A、协变量缺失时部分线性比例危险率模型的研究、2014.01-2015.12、5万元，结题、参加。 （16）中央高校基础研究专项基金，16CX02048A、基因调控网络辅助动态肽段鉴定方法研究、2016.01-2018.12、6万元，在研、参加。 （17）中央高校基础研究专项基金，17CX02035A、分位数回归的变量筛选问题研究、2017.01-2019.12、10万元，在研、参加。 （18）青岛市自主创新计划应用研究专项，大数据优化建模的人工蜂群算法研究、2015，5万元，在研、参加。 3.近年来，主持的代表性教学项目：
（1）山东省研究生教育质量提升计划项目，SDYAL21033，基于实践能力培养的《高等数理统计》教学案例库建设，2021.12-2023.12，5万元，在研，主持。 （2）中国石油大学（华东）第二批研究生思政示范课程建设项目，16202210013，高等数理统计课程思政建设，2022.07-2024.07，1.5万元，在研、主持。 （3）中国石油大学（华东）2022年本科教改项目，CM2022085，数字经济时代数据科学与大数据技术专业“产、科、教”融合闭环协调育人模式研究，2023.01-2024.12，0.5万元，在研、主持。 （4）中国石油大学（华东）研究生教改项目，YKC2019046，统计建模方法微学分课程，2019.01-2020.12、1.5万元，结题，主持。 4.近年来，参与的代表性教学项目：
（1）周峰，宋允全，叶立国，李明，林超，“回归分析课程思政”，中国石油大学（华东）研究生“课程思政”示范课程，项目，2020.11-2021.11. （2）左文杰，张新红，蒋达清，许晓婕，宋允全，张丹清，“随机过程课程思政”，中国石油大学（华东）研究生“课程思政”示范课程项目，2020.11-2021.11. （3）陈华、蒋达清、许晓婕、宋允全、柳毓松、张华清、阮宗利、桑兆阳， 中国石油大学（华东）2022年本科生教改项目，CM2022081，基于OBE理念的大数据专业课程体系建设与研究，2023.01-2024.12。
◎论文
1.已发表代表性科研论文：
[1]Shang Qingxu(本科生), Li Jie, Song Yunquan*(通讯作者). Transfer Learning for Sparse Variable Selection in High-Dimensional Regression from Quadratic Measurement, Knowledge-based Systems,2024. (SCI一区、top期刊) [2]Li Zitong(研究生)，Song Yunquan*(通讯作者)，Jian Ling. Deep learning for higher-order nonparametric spatial autoregressive model, Applied Intelligence,2024. (SCI二区) [3]Yang Wenhui(本科生)，Song Yunquan*(通讯作者). Local Walsh-average regression for spatial autoregression single index varying coefficient models, Communications in Statistics-Theory and Methods, 2024. (SCI四区) [4]Song Yunquan, Fang Minglu, Wang Yuanfeng, Hou Yiming. Rapid outlier detection, model selection and variable selection using penalized likelihood estimation for general spatial models, Spatial Statistics，2024.(SCI二区、空间统计学权威期刊) [5]Li Jie(研究生), Song Yunquan*(通讯作者).Incremental transfer learning for spatial autoregressive model with linear constraints. Spatial Statistics，2024.(SCI二区、空间统计学权威期刊) [6]Wang Zhijian（研究生），Song Yunquan*(通讯作者).Privacy-preserving parametric inference for spatial autoregressive model, TEST，2024.( SCI二区、统计学权威期刊) [7]Chen Xuan（研究生）, Song Yunquan*(通讯作者),Wang Yuanfeng.Robust transfer learning for high-dimensional regression with linear constraints ,Journal of Statistical Computation and Simulation, 2024.(SCI四区) [8] Jie Li（研究生），Song Yunquan*(通讯作者). Transfer learning with high dimensional composite quantile regression, Journal of Statistical Computation and Simulation, 2024.(SCI四区) [9] Wang Yunafeng（研究生），Song Yunquan*(通讯作者).Variable selection via penalized quasi-maximum likelihood method for spatial autoregressive model with missing response, Spatial Statistics，2024.( SCI二区、空间统计学权威期刊) [10]Yu Jialei(本科生), Song Yunquan*(通讯作者), Du Jiang. Robust variable selection with exponential squared loss for the partially linear varying coefficient spatial autoregressive model, Environmental and Ecological Statistics,2024.(SCI四区) [11]Song Yunquan, Zhan Minmin, Zhang Yue, Liu Yongxin. Huber loss meets spatial autoregressive model: a robust variable selection method with prior information, Networks and Spatial Economics, 2024.(SCI三区) [12]Song Yunquan，Su Hang，Zhan Minmin. Local Walsh-average-based estimation and variable selection for spatial single-index autoregressive models, Networks and Spatial Economics, 2024.(SCI三区) [13]Cao Longjie（本科生），Song Yunquan*(通讯作者).Robust transfer learning for high-dimensional quantile regression model with linear constraints,Applied Intelligence, 2024.(SCI二区) [14]Li Tengjun(本科生), Zhang Zhikang，Song Yunquan*(通讯作者), Parameter Estimation in Spatial Autoregressive Models with Missing Data and Measurement Errors，Axioms，2024.（SCI三区） [15]Song Yunquan，Yaqi Liu. General spatial model meets adaptive shrinkage generalized moment estimation: Simultaneous model and moment selection，Spatial Statistics，2023.(SCI二区) [16]Xiao Shuyue(研究生），Song Yunquan*(通讯作者).Deep learning for the spatial additive autoregressive model with nonparametric endogenous effect, Spatial Statistics，2023. (SCI二区、空间统计学权威期刊) [17]Cheng Yi（研究生），Song Yunquan*(通讯作者). Simultaneous outlier detection and variable selection for spatial Durbin model，Brazilian Journal of Probability and Statistics，2023.(SCI四区) [18]Wang Zhijian(研究生），Song Yunquan*(通讯作者). Nonparametric spatial autoregressive model using deep neural networks, Spatial Statistics，2023. (SCI二区、空间统计学权威期刊) [19]Li Zitong（研究生），Song Yunquan*(通讯作者).Two-stage Walsh-average-based robust estimation and variable selection for partially linear additive spatial autoregressive models, Brazilian Journal of Probability and Statistics，2023.(SCI四区) [20]Wang Yezi（本科生），Song Yunquan*(通讯作者). Robust Variable Selection with Exponential Squared Loss for the Spatial Single-Index Varying-Coefficient Model，Entropy, 2023.(SCI三区) [21]Liu Zhongyang（本科生），Song Yunquan*(通讯作者).Robust Variable Selection with Exponential Squared Loss for the Spatial Durbin Model,Entropy,2023.(SCI三区) [22]Hou Jiawei (研究生)， Song Yunquan*（通讯作者）, Interquantile shrinkage in spatial additive autoregressive models. TEST, 31, 1030 – 1057,2022.(SCI二区，统计学权威期刊) [23]Song Yunquan, Su Yuqi, Wang Zhijian. Variable Selection of Spatial Logistic Autoregressive Model with Linear Constraints. Entropy, 24,2022. (SCI三区) [24]Song Yunquan, Zhang Xinhong,. Stationary distribution and extinction of a stochastic SVEIS epidemic model incorporating Ornstein-Uhlenbeck process. Applied Mathematics Letters., 133, 108284,2022. (SCI二区,top期刊) [25]Wu Yaxin(研究生), Yunquan Song(通讯作者), Xijun Liang and Gai Yujie. Exponential Squared Loss-based Robust Variable Selection of AR Models, Brazilian Journal of Probability and Statistics, 36(2): 220-242, 2022. (SCI四区) [26]Yunquan Song, Xijun Liang, Yanji Zhu, Lu Lin. Robust variable selection with exponential squared loss for the spatial autoregressive model, Computational Statistics & Data Analysis, Volume 155 , 107094,2021.（SCI三区，统计学权威期刊） [27]Liang, Xijun., Zhang, Zhipeng., Song, Yunquan, Jian, Ling. Kernel-based online regression with canal loss. European Journal of Operational Research, 297, 268-279,2021.(SCI二区，top期刊) [28]Bu, Xiaojie., Wei, Z., Li, Z., Wang, X., Chen, Y., Song, Yunquan, & Lv, Y. Temporal-Difference Spatial Sampling and Aggregating Graph Neural Network for Crowd Flow Forecasting. 2021 IEEE 1st International Conference on Digital Twins and Parallel Intelligence (DTPI), 160-163,2021. [29]Wang, Xiuli; Song, Yunquan; Zhang, Shuxia. An efficient estimation for the parameter in additive partially linear models with missing covariates. Journal of the Korean Statistical Society,49 (2020),no. 3,779–801.（SCI四区） [30]Song, Yunquan，Zhu, Yanji，Wang, Xiuli，Lin, Lu. Robust inference for estimating equations with nonignorably missing data based on SIR algorithm. Journal of Statistical Computation and Simulation,89, 17, 3196–3212,2019.（SCI四区） [31]Jian, Ling;Ma, Xiaoyu;Song, Yunquan*(通讯作者);Luo, Shihua.Laplace error penalty-based M-type model detection for a class of high dimensional semiparametric models.Journal of Computational and Applied Mathematics.347, 210–221,2019.（SCI二区） [32]Ling Jian, Fuhao Gao, Peng Ren, Yunquan Song, Shihua Luo. A Noise-Resilient Online Learning Algorithm for Scene Classification. Remote Sensing,10(11),1836,2018. （SCI二区） [33]Dong, Ping;Lin, Lu;Song, Yunquan.Significance test of clustering under high dimensional setting with applications to cancer data. Journal of Statistical Computation and Simulation. 88,（2018）no. 17,3349–3378.（SCI四区） [34] Song, Yunquan， Dong,Ping， Wang, Xiuli， Lin, Lu. Rapid penalized likelihood-based outlier detection via heteroskedasticity test. Journal of Statistical Computation and Simulation, vol.87, no.6, 1206 -1229, 2017. (SCI四区) [35]Lin Lu, Dong Ping, Song Yunquan, Zhu Lixing. Upper expectation parametric regression. Statistica Sinica, vol.27, no.3, 1265-1280,2017. (SCI三区，统计学权威期刊) [36]Wang, Xiuli, Song Yunquan*(通讯作者),Lin, Lu. Handling estimating equation with nonignorably missing data based on SIR algorithm. Journal of Computational and Applied Mathematics., vol.3 26, 62-70,2017. (SCI二区) [37]Song ,Xiaoxin; Jian, Ling; Song, Yunquan*(通讯作者). A chunk updating LS-SVMs based on block Gaussian elimination method. Applied Soft Computing, vol.51, 96-104,2017. (SCI一区，top期刊) [38]Song Yunquan*, Jian Ling, Lin Lu. Robust exponential squared loss-based variable selection for high-dimensional single-index varying-coefficient model.Journal of computational and applied mathematics, 308:330-345, 2016. (SCI二区) [39]Song Yunquan, Lin Lu, Jian Ling. Robust check loss-based variable selection of high-dimensional single-index varying-coefficient model. Communication in nonlinear science and numerical simulation, 36 , 109–128, 2016. (SCI二区) [40]Lin Lu, Song Yunquan, Liu Zhao. Local linear-additive estimation for multiple nonparametric regressions. Journal of Multivariate Analysis,123, 252–269, 2014. (SCI三区，统计学权威期刊) [41]Song Yunquan, Zhu, Xuehu, Lin Lu. Independent feature screening for ultrahigh-dimensional models with interactions. Journal of the Korean statistical society,43, 4,567–583,2014.(SCI四区) [42]Jian Ling, Song Yunquan, Shen Shuqian. Adaptive Least Squares Support Vector Machine Predictor for Blast Furnace Ironmaking Process; Isij International, 55(4):845-850, 2015. (SCI四区) 2.工作论文： [1]Song Yunquan*(通讯作者)，Shen Sijia, Zhang Xiaodi. Information-based optimal subdata selection for large sample spatial autoregressive models,2024. (二审) [2]Li Jie(研究生), Song Yunquan*(通讯作者)，Jian Ling.Deep Neural Networks for Variable Selection of Higher-order Nonparametric Spatial Autoregressive Model, Statistics and Computing, 2024. (二审) [3]Wang Yuanfeng(研究生), Song Yunquan*(通讯作者). Deep neural networks for spatial autoregressive model with measurement errors,Journal of Computational and Graphical Statistics, 2024. (under review) [4]Zhan Minmin(研究生)，Song Yunquan*(通讯作者).Optimal Transport-Based Transfer Learning with Incomplete Data: Bridging the Gap Across Domains,2024. (under review) [5]Zhang Xiaodi(研究生), Song Yunquan*(通讯作者).Variable selection of nonparametric spatial autoregressive models via deep learning，2024. (under review) [6]Chen Xuan(研究生)，Song Yunquan*(通讯作者).Robust Weighted Transfer Learning with Linear Constraints under Linear Regressive Model，2024. (under review) [7]Hou Yiming(研究生), Song Yunquan*(通讯作者).Deep Learning for Variable Selection in Nonparametric Spatial Autoregressive Tobit Models,2024. (under review) [8]Chen Xuan(研究生)，Song Yunquan*(通讯作者).Variable Selection for Nonparametric Tobit Model via Deep Learning，2024. (under review) [9]Wang Yuanfeng(研究生)，Song Yunquan*(通讯作者).An Improved EM Algorithm for Dealing with Missing Data in Spatial Error Models，2024. (under review) [10]Yang Rui(研究生)，Song Yunquan*(通讯作者).Nonparametric expectile regression meets deep neural networks: a robust nonlinear variable selection method，2024.(under review) [11]Yang Jichen(本科生)，Song Yunquan*(通讯作者). Interquantile shrinkage in quantile autoregressive models, Computational Economics,2024. (二审) [12]Xijun Liang, Yan Xin, Song Yunquan,FLAP: A semi-Supervised few shot learning algorithm via pseudo-labeling, 2024. (under review) ◎专利
◆授权专利 1.宋允全、于琪、李月菱、雷鹤杰、梁锡军、渐令，一种基于步长控制的在线软间隔核学习算法，中国，发明专利, Zl201811037902.7,2022-03-28。 2.渐令，宋允全，申淑谦，梁锡军,基于预算支持向量集的LS-SVMs在线学习方法.中国，发明专利,ZL201610087343.5,2017-06-30。
3.渐令，宋晓欣，宋允全，梁锡军,自适应高炉铁水硅含量趋势预报方法.中国，发明专利,ZL201610088041.X,2017-06-30。 ◆申请专利 1. 梁锡军,曾攀,汪怡,朱莉莉,渐令,宋允全,杜珅瑜, 一种基于生成对抗网络的表面缺陷检测方法. 中国 ，发明专利(申请), 202310484962.8, 2023-04-28. ◎指导研究生 ★累计指导硕士研究生26名，其中统计学学硕7人，应用统计专硕19人。指导的研究生共有3个学术小组 1．高维数据统计分析和理论(侧重特征筛选、变量选择、半监督回归、迁移回归等理论研究)； 2．时空数据的统计建模及其应用(侧重理论与应用研究)； 3．联邦机器学习与差分隐私、小样本学习及其应用（侧重多源数据融合与隐私保护、小样本学习统计性质等方面理论与算法，工具语言为Python、R）. ◆主要毕业去向： 2021级： 王之鉴（厦门大学经济学院统计学专业读博）、李紫桐（加拿大约克大学统计学院统计学专业读博）、苏航（国家公务员济南税务局）、程怡（国家公务员烟台税务局）、李一君（国家公务员中国人民银行滨州市分公司）、肖舒月（山东港口青岛港）、苏宇奇（东营市纪委监委） 2020级： 刘雅琦（上海财经大学城市与区域科学学院经济学专业读博）、申思佳（中国移动杭州研发中心）、何冬梅（招商银行温州分行）、侯佳伟（内蒙古自治区鄂尔多斯市第一中学）、张悦（烟台市福山区公务员）、程文钊（比亚迪集团西安研发中心）
2019级： 方明璐（贵州省兴义市发改局）、吴亚新（中国联通济南分公司）、左丹如（中国工商银行济南分行）、卜晓洁（联通软件研究院济南分院） 2018级： 朱彦辑（河北新奥集团） ◆指导研究生竞赛获奖情况： 1.方明璐，左丹如，研究生创新工程资助项目，2020年； 2.卜晓洁，研究生创新工程资助项目，2020年； 3.吴亚新、任鹏丞、夏 荷，“车企舆情正负倾向的识别与预测”，2021年（第七届）全国大学生统计建模大赛研究生组三等奖，2021年； 4.刘雅琦、申思佳、 李月菱， “差分隐私框架下的大规模不平衡数据的分类预测——以金融欺诈识别系统为例”，2021年（第七届）全国大学生统计建模大赛研究生组三等奖，2021年； 5.左丹如、方明璐，卜晓洁，第十七届“华为杯”全国研究生数学建模大赛三等奖，2020年。 6. 肖舒月、李一君、苏宇奇，“5G短规模化发展下潜在用户识别研究—基于主成分分析和BP神经网络模型”，第五届全国应用统计案例专业学位研究生案例大赛三等奖，2022年。 7. 薛庄、朱莉莉、张悦，“求助有门，你真的找对了吗？—基于深度学习的政务咨询部门分类”，第五届全国应用统计案例专业学位研究生案例大赛三等奖，2022年。 8. 程怡、崔雨、韩诚，“旅游何惧倒春寒—新冠肺炎疫情下山东省旅游业的预测和分析”，第五届全国应用统计案例专业学位研究生案例大赛三等奖，2022年。 9. 张晓娣、詹珉珉、李浩男、王安琪，“山东省海洋经济布局与空间溢出效应动态分析”，2022年山东省研究生统计方案设计与分析大赛一等奖，2022年。 10. 张晓宇、苏宇奇、陈玥琳、韩诚，“统计学子何去何从——基于统计专业的就业岗位文本分析”，2022年山东省研究生统计方案设计与分析大赛三等奖，2022年。 11. 李 洁、王元凤、侯一鸣、尤金宇，“以乐探心，“数”以共情——基于LDA和推荐算法的网易云音乐情感分析”，2022年山东省研究生统计方案设计与分析大赛三等奖，2022年。 12. 詹珉珉、张晓娣、李浩男，点亮道路交通安全“危险信号灯”——基于机器学习的道路交通事故影响因素分析，2023年第六届全国应用统计专业学位研究生案例大赛全国三等奖，2023年。 13. 杨睿、吕建鑫、陈璇，出血性脑卒中临床智能诊疗建模，“华为杯”第二十届中国研究生数学建模竞赛全国三等奖，2023。 14. 郭蕊，刘佳昕，吴婉青，区域双碳目标与路径规划研究，“华为杯”第二十届中国研究生数学建模竞赛成功参赛奖，2023。 15. 王安琪，统计方向就业分析与薪资预测—基于“智联招聘”网站的大数据分析，全国大学生统计建模竞赛省级三等奖，2023。 16. 李新惠、吴妤婷、阎鑫，迎机遇、面挑战——南宁市柑橘 A 产业现状及发展对策分析报告，第六届全国应用统计专业学位研究生案例大赛全国三等奖，2023年。 17. 王蓉、高彤、王安琪，你的未来薪资如何？——基于统计方向的就业分析与薪资预测，第六届全国应用统计专业学位研究生案例大赛全国三等奖，2024年。 18. 郭蕊、刘佳昕、吴婉青，乡村振兴背景下老年人心理健康的分析与预测—以山东省农村老年人为例，2023 年山东省研究生统计方案设计与分析大赛一等奖，2023年。 19. 詹珉珉、张晓娣、王安琪，携手碳梦，绿洋共鸣——“双碳”目标下绿色海洋协同发展的统计测度，2023 年山东省研究生统计方案设计与分析大赛二等奖，2023年。 20．李香怡、马晓辰、张潍怡、于曜铭，双碳“遇”新能--基于中国新能源汽车现状的市场调研和自燃事故风险分析，2023 年山东省研究生统计方案设计与分析大赛二等奖，2023年。 21. 姜杰伟、贾雯雯、郭瑞林，中国式现代化人口高质量发展之“老有所养”：养老机构布局是关键！ ——山东省人口老龄化预测及养老机构布局优化综合分析，2023 年山东省研究生统计方案设计与分析大赛二等奖，2023年。 22. 孟庆明、梁家浩、王文君、高艺帆，关注心理健康，乐享银龄生活—基于神经网络的老年人抑郁症预测，2023 年山东省研究生统计方案设计与分析大赛三等奖，2023年。 23. 苏欣欣、赵卓颖、李宜轩，山东省人口年龄结构对产业结构变动的影响研究，2023 年山东省研究生统计方案设计与分析大赛三等奖，2023年。 24. 李洁、王元凤、侯一鸣，隐私保护下的家庭金融统计测度研究，2023 年山东省研究生统计方案设计与分析大赛三等奖，2023年。 25. 陈璇、杨睿、吕建鑫、桑晓华，“你用电，我用心”——基于机器学习的全国用电负荷及其相关因素分析，2023 年山东省研究生统计方案设计与分析大赛三等奖，2023年。 26. 赵洪扬，尚庆旭，张钟元，万家灯火看中国-结合夜光遥感的区域时空经济和城市群结构变化研究，2023年（第九届）全国大学生统计建模大赛全国一等奖，2023年。 27.张潍怡，数智时代下老龄化对国民主观幸福感的影响研究，2024年（第十届）全国大学生统计建模大赛省赛二等奖，2024年。 28．吴婉青、刘佳欣、郭蕊，数字化背景下新能源汽车的空间溢出效应分析，2024年（第十届）全国大学生统计建模大赛省赛三等奖，2024年。 29. 吕建鑫、杨睿、陈璇，数据驱动下的乡村振兴战略——新质生产力助推乡村振兴大潮，2024年（第十届）全国大学生统计建模大赛省赛三等奖，2024年。 ◎获奖情况
1.构建教育生态环境培养数理化基础学科研究生一流创新人才. 中国石油大学（华东）教学成果奖二等奖，2020，排名第8。 2.青岛市智慧政务，郑泽龙、黄祺淇、郑新悦，第八届山东省科创大赛三等奖，指导教师，2021年； 3.美国数学建模竞赛二等奖（2012MathematicalContestinModeling–Honorable Mention），2015； 4.全国大学生数学建模比赛山东赛区一等奖，2021年； 5.第一届青岛市统计建模大赛一等奖（优秀指导教师），2021年。
6.2023年山东省研究生统计方案设计与分析大赛优秀指导教师，2023年。
◎荣誉称号
1.中国石油大学（华东）2015-2016年度中国石油大学（华东）“十佳百优主任”，2016年。
2.中国石油大学（华东）2015-2016年度“理学院工会积极分子”，2016年。
3.指导研究生李紫桐获得山东省优秀毕业生，2024年。 4.指导研究生程怡获得校优秀毕业生，2024年。 5.指导研究生吴亚新获得山东省优秀毕业生，2022年。 6.中国石油大学（华东）优秀本科毕业设计指导教师，2014年-2016年。 7.中国石油大学（华东）优秀本科毕业设计指导教师，2021年-2024年。 ◎学术兼职
中国青年统计学家协会常务理事，中国现场统计生存分析分会理事，中国现场统计资源与环境分会常务理事，中国现场统计高维数据分会理事，山东省大数据研究会大数据专业建设委员会副秘书长，青岛市统计专家咨询委员会委员。国际学术期刊Journal of Business and Economic Statistics, TEST， Electronic Journal of Statistics, Statistica Sinica, Statistics in Medicine, Computational Statistics & Data Analysis, Computational Statistics等匿名审稿人
◎其他
SMaLL团队网站：http://small.sem.upc.edu.cn/ 如果你对机器学习算法及应用有兴趣，有意攻读数学博士生、数学、统计学、应用统计硕士研究生，可通过个人邮箱联系。 | 
