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精通Python及Matlab，具备实验仿真开发能力；掌握SQL数据库技术，熟练使用MySQL进行数据查询与管理；精通机器学习算法体系，包括支持向量机、AdaBoost、XGBoost、ELM、LSTM、GRU等；熟练构建自然语言处理模型，涵盖n元语言模型、Word2Vec、Glove、LDA等技术；具备数据可视化能力，熟练使用Office办公套件及专业绘图工具，擅长制作技术文档与演示方案。

主导开发基于混合模型的空气污染预警系统，负责多源异构数据清洗与特征工程，构建集成学习框架实现污染物预测精度提升35%。设计并实现基于LSTM的时序预测模型，通过特征选择优化提升模型泛化能力。开发自然语言处理模块，应用Word2Vec进行文本向量化处理，构建LDA主题模型实现舆情分析。完成技术方案文档与可视化展示，推动算法模型在业务场景中的落地应用。

基于混合模型的空气污染预警系统（2020.09-2021.12）：负责31个省会城市6类污染物数据的采集与预处理，构建基于K-means的聚类分析模型。针对污染物数据波动性强的特性，设计分解集成范式，开发多模型融合预测框架，通过特征选择优化提升模型泛化能力。实现基于LSTM的时序预测模块，采用滑动窗口技术处理非平稳数据，最终使预测精度提升35%。开发自然语言处理模块，应用Word2Vec进行文本向量化处理，构建LDA主题模型实现舆情分析。