- Zainteresowania naukowo-badawcze prof. G. Dudka obejmują uczenie maszynowe i inteligencję obliczeniową w zastosowaniu do prognozowania szeregów czasowych, klasyfikacji i regresji, selekcji informacji oraz optymalizacji. Jego najważniejsze osiągnięcia naukowe lokują się w następujących obszarach:
-
1. Prognozowanie i analiza szeregów czasowych ze złożoną sezonowością.
-
2. Uczenie randomizowanych sieci neuronowych.
-
3. Optymalizacja za pomocą algorytmów stochastycznych.
-
4. Sztuczne systemy immunologiczne do klasyfikacji i prognozowania.
-
Jego dorobek obejmuje ponad 140 publikacji, m.in.:
-
1. Smyl S., Dudek G., Pełka P.: Contextually Enhanced ES-dRNN with Dynamic Attention for Short-Term Load Forecasting. Neural Networks, vol. 169, pp. 660-672, 2024.
-
2. Dudek G., Fiszeder P., Kobus P., Orzeszko W.: Forecasting Cryptocurrencies Volatility using Statistical and Machine Learning Methods: A Comparative Study. Applied Soft Computing, vol. 151, pp. 111132, 2024.
-
3. Dudek G.: STD: A Seasonal-Trend-Dispersion Decomposition of Time Series. IEEE Transaction on Knowledge and Data Engineering, 2023.
-
4. Smyl S., Dudek G., Pełka P.: ES-dRNN: A Hybrid Exponential Smoothing and Dilated Recurrent Neural Network Model for Short-Term Load Forecasting. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 35, no. 8, pp. 11346-11358, 2024.
-
5. Dudek G., Pełka P., Smyl S.: A Hybrid Residual Dilated LSTM end Exponential Smoothing Model for Mid-Term Electric Load Forecasting. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 33, no. 7, pp. 2879-2891, 2022.
-
6. Dudek G., Pełka P.: Pattern Similarity-based Machine Learning Methods for Mid-term Load Forecasting: A Comparative Study. Applied Soft Computing, vol. 104, pp. 107223, 2021.
-
7. Oreshkin B., Dudek G., Pełka P., Turkina E.: N-BEATS Neural Network for Mid-Term Electricity Load Forecasting. Applied Energy, vol. 293, pp. 116918, 2021.
-
8. Dudek G.: A Constructive Approach to Data-Driven Randomized Learning for Feedforward Neural Networks. Applied Soft Computing, vol. 112, pp. 107797, 2021.
-
9. Dudek G.: Generating random weights and biases in feedforward neural networks with random hidden nodes. Information Sciences, vol. 481, pp. 33-56, 2019.
-
10. Dudek G.: Artificial Immune System with Local Feature Selection for Short-Term Load Forecasting. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 21, pp. 116-130, 2017.
-
-
Wysoka cytowalność prac prof. Dudka przełożyła się na zaliczenie go do grona World’s Top 2% Scientists (ranking opracowany przez Stanford University i wydawnictwo Elsevier). Za działalność naukową został wyróżniony Nagrodą Ministra Nauki i Szkolnictwa Wyższego (2024) oraz wielokrotnie Nagrodami Rektora PCz.
|
