陈海清，安徽无为人,william威廉中文副教授，硕士生导师，统计系副主任，2018年毕业于北京工业大学统计系,获理学博士学位.
研究方向
统计推断：极值分布、拟合优度检验、高维数据检验
人工智能与机器学习：自然语言处理、深度强化学习
交叉领域应用：近年来聚焦AI与统计推断的交叉前沿，重点探索金融风险测度的创新方法
教学课程
本科生：机器学习、大数据处理技术、人人都能听懂的AI、概率论与数理统计、统计学、
实变函数、复变函数
研究生：机器学习与Python实现、深度学习与PyTorch实现、多元统计分析
博士生：统计调查与数据挖掘
获奖情况
2025年获“人工智能+”专业课程应用案例一等奖（地方高校“人工智能+教育”校企联盟）
2025年指导硕士生获“第二十二届中国研究生数学建模竞赛”全国三等奖
2023、2026年指导硕士生获“全国市场调查与分析大赛（研究生组）”全国三等奖
2022、2023年获“全国应用统计专业学位研究生教育教学成果奖”
2022、2023年全国大学生统计建模优秀指导教师
2021年WilliamHill中文教学公开赛三等奖
2021、2024年WilliamHill中文本科优秀毕业论文指导教师
2018年获北京工业大学优秀博士学位论文
2018年获北京工业大学科技创新一等奖
2017年获博士研究生国家奖学金
2016年获北京工业大学博士生创新奖学金
教改项目
WilliamHill中文学位与研究生教育重点课题《AI赋能统计专业研究生教育质量提升研究》（2025）
WilliamHill中文《机器学习》在线开放课程建设项目（2022年，经费10万）.
WilliamHill中文教改项目《新文科背景下财经类高校“机器学习”课程建设研究》（2023年）.
WilliamHill中文“双高”金课创新实践项目《从统计学到人工智能》（2023年）.
科研项目
国家社科基金一般项目“基于深度学习和多源数据融合的金融风险度量方法研究”(No.20BTJ054，经费20万，起止时间：2020.09-2025.07,主持，已结题，鉴定等级:良好).
国家自然科学基金青年科学基金项目“基于统计建模理论和深度学习技术的城市环境空气质量研究”(No.11801019、经费25万,起止时间：2019.01-2021.12，参加者4/8).
国家自然科学基金青年项目“高维半参数模型的核机器学习方法及应用”(No.11701021，经费24万,起止时间：2018.01-2020.12，参加者，3/9).
全国统计科学重点项目“大数据背景下半参数建模理论与方法研究”(No. 2017LZ35,经费3万,起止时间：2017.12-2019.12，参加者，4/4).
北京市教育委员会科技计划项目“记录值下广义pareto分布的统计推断及应用”(No. KM201610005020,经费15万，起止时间：2017.01-2019.12，参加者，4/6).
中国博士后科学基金“高维数据Garrotized核机器变量选择理论方法及应用研究”(No.2015M580026,经费8万，起止时间：2015.12-2016.06，参加者，2/7).
北京工业大学研究生科技基金项目“高维数据下的Logistic回归模型的拟合优度检验”(No. ykj-2014-11497，经费0.2万，起止时间：2014.11-2015.10，主持).
横向项目
基于汽车行业智能数据的风险评估，2024.05-2027.07，主持
工作论文
[1]Deep Learning Model for Stock Price Forecasting with Multi-source Information:Based on Transformer.
[2]Fitting the Generalized Pareto Distribution to Data Based onDeep Learning.
[3]融合多源信息的Trans-TGARCH金融市场波动率预测模型.
[4]A TimeGPT-GARCH Family Model Incorporating Multi-Source Information Fusion for Volatility Forecasting in China's Financial Markets
发表学术论文
[1] Chunli Huang , Xu Zhao , Fengying Zhang ,Haiqing Chen*, Ruoqi Song , Guangwen Ma , Weihu Cheng.Model Averaging with Logistic Autoregressive Conditional Peak over Threshold Models for Regional Smog[J]. Risk Analysis, 2025. DOI:10.1111/risa.70069.
[2] Chen Wenru, Zhao Xu , Zhou Mi,Chen Haiqing, Ji Qingqing & Cheng Weihu.Statistical Inference and Application of Asymmetrical Generalized Pareto Distribution Based on Peaks-Over-Threshold Model[J].Symmetry, 2024,16(3).DOI:10.3390/sym 16030 365.(SCI)
[3] Hu Guozhi,Chen Haiqing, Cheng Weihu & Zeng Jie. A Mallows-type model averaging estimator for de-noise linear models[J]. Communications in Statistics - Theory and Methods,2024.DOI:10.1080/03610926.2024.2347336 (SCI)
[4]Chen Haiqing, Zhao Xu, Zhu Leilei,Cheng Weihu & Xu Lu.Fitting generalized logistic distribution by least squares based on the logistic transformation of order statistics, Communications in Statistics - Theory and Methods，2023,52(2):263-272. (SCI)
[5]陈海清*，程维虎.Logistic变换在Ⅰ型广义Logistic分布统计推断中的应用.数理统计与管理, 2022,41(6):1029-1038.(中文核心)
[6]PanXingguang,WangLin,HuangChengquan,WangShitong,ChenHaiqing.A novel weighted fuzzy c-means based on feature weight learning,Journal of Intelligent & Fuzzy Systems: Applications in Engineering and Technology，2021,41(6):6149-6167.(SCI)
[7]Chen Haiqing,ChengWeihu ,RongYaohua,ZhaoXu.Fitting the GeneralizedParetoDistribution to Data Based on Transformations of Order Statistics，Journal of Applied Statistics，2019,46(3):432-448. (SCI)
[8]Chen Haiqing*,Cheng Weihu. Fitting type I generalized Logistic distribution by modified method based on percentiles. Communications in Statistics - Simulation and Computation，2019, 48(7):2222–2227.(SCI)
[9]Chen Haiqing*, Cheng Weihu,Jin Mingzhong. Parameter Estimation for Generalized Logistic Distribution by Estimating Equations Based on the Order Statistics. Communications in Statistics - Theory and Methods，2019, 48(6):1506–1516. (SCI)
[10]曾婕,程维虎,陈海清.缺失数据下部分线性变系数模型的模型平均.北京工业大学学报, 2019,45(4):405-412.(中文核心)
[11]Zhao Jing, Cheng Weihu,Chen Haiqing,Wu Mixia.Comparisons of several Pareto distributions based on record values. Communications in Statistics - Theory and Methods，2018, 47(10):2456-2468. (SCI)
[12]陈海清*,曾婕,胡国治.三参数I型广义Logistic分布参数的改进最小二乘估计.数理统计与管理, 2018, 37(5): 835-842.(中文核心)
[13]Chen Haiqing*,Cheng Weihu,Zhao Jing,Zhao Xu.Parameter Estimation for Generalized Pareto Distribution by Generalized Probability Weighted Moment Equations. Communications in Statistics Simulation and Computation，2017, 46(10): 7761-7776.(SCI)
[14]Chen Haiqing,Cheng Weihu,Zhu Leilei,Rong Yaohua.Parameter estimation for three-parameter generalized Pareto distribution by weighted nonlinear least squares. Communications in Statistics-Theory and Methods，2017, 46(23): 11440-11449. (SCI)
[15] Guo Donglin,Xue Liugen,Chen Haiqing.CBPS-Based Inference in Nonlinear Regression Models with Missing Data. Open Journal of Statistics, 2016(6): 675-684.
[16]陈海清,程维虎.广义Pareto分布参数的最小二乘估计.应用概率统计, 2013,4(2)：121-135. (中文核心)
学术兼职与服务
全国工业统计教学研究会人工智能与大数据技术专业委员会常务理事
中国统计学会残障统计分会常务理事
全国工业统计教学研究会青年统计学家协会理事
江苏省概率统计学会常务理事
中国大学MOOC《机器学习》课程（WilliamHill中文）负责人
近年学术交流
第二届全国统计与数据科学联合会议，主持“Statistical Models and Methods in Economics and Finance”分会，并作“基于Transfomer和WGAN的收益率与金融风险预测模型”学术报告,昆明, 2024年7月；
第二十一届中国机器学习及其应用研讨会，南京，2023年11月；
首届全国统计与数据科学联合会议做“基于稀疏注意力transformer和多源数据融合的股票收益率预测模型”邀请报告，北京，2023年7月；
泰山学术论坛--随机优化与金融统计专题做 “深度学习与多源信息融合的股价预测模型--基于transformer结构”邀请报告，济南，2023年6月；
2023年大数据与统计科学交叉学术论坛并主持“金融统计”分会，深圳，2023年4月；
金融科技与大数据技术第一届学术年会及全体会员大会做“深度学习与多源信息融合的股价预测模型--基于transformer结构”学术报告，桂林，2023年4月；
2021年数据科学与数据智能学术论坛做“Fitting the Generalized Pareto Distribution to Data Based on Transformations of Order Statistics”学术报告，贵阳，2021年7月.
联系方式
地址：南京市栖霞区文苑路3号
Email：chqmath@163.com
