曾波：男，四川内江人，教授，工学博士、管理学博士后、博士生导师、重庆市巴渝学者特聘教授（2017-2020）、重庆工商大学特聘教授（2019-2021）、2020年入围全球前2%顶尖科学家榜单。主要从事灰色系统理论及其应用问题的研究。
兼任广东省系统工程学会副理事长（2017-2021）、中国优选法统筹法与经济数学研究会灰色系统专业委员会常务理事（2018-2022），《Journal of Grey System》、《International Journal of Grey Systems》、《Management Science and Business Decisions》等国际学术期刊编委、专辑主编或学术编辑，是《Transportation Research Part B》及《系统工程理论与实践》等数十个国内外重要学术期刊审稿人，也是国家自然科学基金项目（面青地）及教育部优秀科研成果奖评审专家。
近年来，在《中国管理科学》、《系统工程理论与实践》、《系统工程学报》、《控制与决策》、《运筹与管理》、《系统工程与电子技术》、《Applied Soft Computing》、《Computers & Industrial Engineering》、《Applied Mathematical Modelling》、《Journal of Cleaner Production》、《Energy》、《Engineering Applications of Artificial Intelligence》、《Grey Systems: Theory and Application》、《Journal of the Franklin Institute》、《Energy Fuels》、《Chaos, Solitons and Fractals》、《Sustainable Energy Technologies and Assessments》、《Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation》、《Environmental Science and Pollution Research》、《ISA Transactions》、《Renewable Energy》等国内外重要学术期刊发表论文150+篇，其中SCI/SSCI源刊70+篇，CSSCI源刊30+篇，ESI全球前1%高被引论文15篇，出版学术专著9部。论著被国内外同行引用4000+次。主持国家自然科学基金面上项目3项，主持中国博士后科学基金项目（特别资助、一等资助）、教育部人文社科规划项目、重庆自然科学基金项目、重庆社科规划项目等各类各级纵向课题20+项。研究成果获省部级一/二等奖共4项（其中2项排1，均为重庆市自然科学二等奖），获国际TOP4出版机构颁发的优秀学术成果奖2项（其中1项排1）。所指导硕士研究生在我校A/B类期刊人均发表学术论文2+篇。欢迎具有数学、计算机等理工科背景，并有志于从事学术研究的同学积极报考。
邮箱：zbljh2@163.com
附主要科研成果
◑ 代表性学术期刊论文（2017.05-2022.04，第一或通讯）
[1].Bo Zeng*, Yingjie Yang*, Xiaoyi Gou. Research on physical health early warning based on GM(1,1).Computers in Biology and Medicine,2022,143,105256.DOI:10.1016/j.compbiomed.2022.105256.（中科院3区）
[2].曾波,李惠*,余乐安,白云.季节波动数据特征提取与分数阶灰色预测建模.系统工程理论与实践, 2022, 42(02):471-486.（国家基金委A类）
[3].Xiaoyi Gou,Bo Zeng*, Ying Gong. Application of the novel four-parameter discrete optimized grey model to forecast the wastewater discharged in Chongqing China.Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2022, 107, 104522. DOI: 10.1016/j.engappai.2021.104522.（中科院2区）
[4].李惠,曾波*,周文浩.基于灰色参数组合优化新模型的生活垃圾清运量预测研究.中国管理科学, 30(4):96-107.（国家基金委A类）
[5].曾波*,余乐安,刘思峰,孟伟,李惠,周猛.灰色累加算子与累减算子的统一及其应用.系统工程理论与实践, 2021, 41(10):2710-2720.（国家基金委A类）
[6].Bo Zeng*, Hui Li*. Prediction of coalbed methane production in China based on an optimized grey system model.Energy Fuels, 2021, 35(5): 4333−4344.DOI: 10.1021/acs.energyfuels.0c04195.（中科院3区）
[7].Bo Zeng, Wenhao Zhou*, Meng Zhou. Forecasting the concentration of sulfur dioxide in Beijing using a novel grey interval model with oscillation sequence.Journal of Cleaner Production, 2021, 311, Article ID(127500).DOI: 10.1016/j.jclepro.2021.127500.（中科院1区）
[8].HuiLi,Bo Zeng*, Jianzhou Wang, Hua’an Wu. Forecasting the Number of New Coronavirus Infections Using an Improved Grey Prediction Model.Iranian Journal of Public Health. 50(9):1842-1853.（SSCI源刊）
[9].Xiaoyi Gou,Bo Zeng*, Ying Gong. An improved multi-variable grey model for forecasting China’s finished products from comprehensive waste utilization.Environmental Science and Pollution Research, 2021, 28: 42901–42915.DOI:0.1007/s11356-021-13737-5..（中科院3区）
[10].Wenhao Zhou,Bo Zeng*, Jianzhou Wang, Xiaoshuang Luo, Xianzhou Liu. Forecasting Chinese carbon emissions using a novel grey rolling prediction model.Chaos, Solitons and Fractals, 2021, 147, Article ID(110968).DOI:10.1016/j.chaos.2021.110968.（中科院1区）
[11].何承香,曾波,杨乐彬.基于灰色参数组合优化模型的重庆PM_(2.5)浓度预测与对比分析.系统科学与数学,2021,41(10):2855-2867.（FMS管理科学高质量期刊）
[12].Bo Zeng*, Xin Ma, Meng Zhou. A new-structure grey Verhulst model for China’s tight gas production forecasting.Applied Soft Computing, 2020, 81: 522-537, Article ID(106600).DOI:10.1016/j.asoc.2020.106600.（中科院1区）
[13].Bo Zeng*, Mingyu Tong, Xin Ma. A new-structure grey Verhulst model: Development and performance comparison.Applied Mathematical Modelling, 2020, 81: 522-537.DOI:10.1016/j.apm.2020.01.014.（中科院1区）
[14].Bo Zeng, Hui Li*, Xin Ma. A novel multi-variable grey forecasting model and its application in forecasting the grain production in China.Computers & Industrial Engineering, 2020, 150, Article ID(106915).DOI:10.1016/j.cie.2020.106915.（中科院2区）
[15].Bo Zeng, Meng Zhou*, Xianzhou Liu, Zhiwei Zhang. Application of a new grey prediction model and grey average weakening buffer operator to forecast China’s shale gas output.Energy Reports, 2020, 6: 1608-1618.DOI:10.1016/j.egyr.2020.05.021.（中科院2区）
[16].Bo Zeng*, Huiming Duan, Yufeng Zhou. A new multivariable grey prediction model with structure compatibility.Applied Mathematical Modelling. 2019, (75): 385–397.DOI:10.1016/j.apm.2019.05.044.（中科院1区）
[17].Bo Zeng*, Huiming Duan, Yun Bai, Wei Meng. Forecasting the output of shale gas in China using an unbiased grey model and weakening buffer operator.Energy, 2018, 151 (5):238–249.DOI:10.1016/j.energy.2018.03.045.（中科院1区）
[18].Bo Zeng*, Chuan Li. Improved multi-variable grey forecasting model with a dynamic background-value coeffcient and its application.Computers & Industrial Engineering, 2018, 118(3):278-290.DOI:10.1016/j.cie.2018.02.042.（中科院2区）
[19].Bo Zeng, Yongtao Tan*, Hui Xu, Jing Quan, Luyun Wang, Xueyu Zhou. Forecasting the electricity consumption of commercial sector in Hongkong using a novel grey dynamic prediction model.Journal of Grey System, 2018, 30(1): 157-172.（中科院3区）
[20].Bo Zeng*, Sifeng Liu. A self‐adaptive intelligence grey prediction model with the optimal fractional order accumulating operator and its application.Mathematical Methods in the Applied Sciences, 2017, 40(18): 7843-7857.DOI:10.1002/mma.4565（中科院3区）
[21].Bo Zeng, Chengming Luo. Forecasting the total energy consumption in China using a new-structure grey system model.Grey Systems: Theory and Application. 2017, 7(2): 194-217.DOI:10.1108/GS-05-2017-0011.（中科院2区）
[22].曾波*,刘思峰,曲学鑫.一种强兼容性的灰色通用预测模型及其性质研究.中国管理科学, 2017, 25(05): 150-156.（国家基金委A类）
◑ 学术专著
[1]曾波,李树良,孟伟.《灰色预测理论及其应用》,科学出版社. 2020年4月.
[2]曾波,尹小勇，孟伟.《实用灰色预测模型及其MATLAB程序实现》. 科学出版社，2018年1月.
[3]曾波, 孟伟, 王正新.《灰色预测系统建模对象拓展研究》. 科学出版社，2014年5月.
[4]曾波, 孟伟.《面向特殊序列的灰色预测建模方法》. 重庆大学出版社, 2011年9月.
[5]孟伟, 曾波.《分数阶算子与灰色预测模型研究》. 科学出版社，2015年9月.
◑ 科研成果奖
[1]重庆市自然科学二等奖（2排1）：变结构自适应智能灰色预测模型建模理论、优化方法与实际应用.
[2]重庆市自然科学二等奖（4排1）：多源灰色异构数据预测模型建模机理、优化方法与实际应用.
[3]商务部发展研究成果奖二等奖（2排2）：基于服务供应链的重庆保税港区发展模式研究.
[4]江苏省科学技术奖一等奖（11排7）：灰色系统新模型与新方法
[5]重庆工商大学优秀科研成果奖一等奖（4排1）：A novel interval grey prediction model considering uncertain information
◑ 科研纵向项目
[1]国家自科基金面上项目“模型结构可变性与建模对象可拓性条件下灰色预测模型建模方法及其应用”.
[2]国家自科基金面上项目“具有可变结构的自适应智能灰色预测模型建模方法及其应用研究”.
[3]国家重点研发计划任务课题“风机故障识别的多源信息深度学习融合方法研究”.
