喜报!Forecasting期刊获最新影响因子3.2,增长39%,位居Q1
发表时间:  2025-07-04    阅读量:  55

6月18日,2025年度《期刊引证报告》正式发布。Forecasting 期刊收获了最新的影响因子:3.2;相较于上一年提高了39%,在“Multidisciplinary Sciences”领域位居Q1。在此,Forecasting 期刊编辑部谨向一直以来支持与认可我们的学者致以诚挚谢意。

 


期刊简介


Forecasting (ISSN 2571-9394) 是一个国际性开放获取英文学术期刊,旨在发表出版与预测相关的理论、实践、计算和方法论文章。

 

目前期刊下设5个栏目:

 

  • 电力与能源预测:专注于电力系统及能源领域的预测技术与方法研究,助力能源行业的可持续发展。
  • 经济与管理预测:深入探讨经济趋势、市场动态及管理决策中的预测模型与应用,为经济管理领域的学者提供理论与实践的交流平台。
  • 计算机科学中的预测:聚焦计算机科学领域的预测算法、模型构建与应用实践,推动人工智能、大数据等技术在预测领域的创新应用。
  • 环境预测:关注环境变化、污染治理及生态保护中的预测研究,为环境科学领域的可持续发展提供科学依据。
  • 气象预测:汇集气象科学领域的前沿预测技术与研究成果,提升气象预测的准确性和时效性,服务社会生产生活。

 

 

编委团队

 

期刊主编

 

Prof. Dr. Sonia Leva

Politecnico di Milano, Italy

研究领域:能源预测、风能和太阳能系统、光伏预测、再生能源等。

 

“气象预测”栏目主编

 

Dr. Jun A. Zhang

NOAA's Atlantic Oceanographic and Meteorological Laboratory, USA

研究领域:飓风边界层结构与动力学、湍流观测、海气相互作用、数值模拟及物理参数化。

 

点击下方链接,订阅期刊最新资讯

https://www.mdpi.com/journal/forecasting/toc-alert

 

 

投稿优势

 

更高的期刊知名度

Forecasting 已被ESCI (Web of Science)、Scopus、EBSCO、ANVUR 等重要数据库收录。

 

2024 Impact Factor 3.2
2024 CiteScore 7.1

 

更快的发表速度

与传统的订阅和印刷期刊相比,Forecasting 通常能更快地在线发表被接收的文章。

 

Time to First Decision 22.9 Days
Acceptance to Publication 2.7 Days

 

开放获取

对读者免费,读者可以免费阅读期刊文章,文章版权由作者持有。



期刊文章精选

 

01 Day Ahead Electric Load Forecast: A Comprehensive LSTM-EMD Methodology and Several Diverse Case Studies

基于LSTM-EMD方法的的次日电力负荷预测:方法分析及案例研究

https://www.mdpi.com/2172050

 


Wood, M.; Ogliari, E.; Nespoli, A.; Simpkins, T.; Leva, S. Day Ahead Electric Load Forecast: A Comprehensive LSTM-EMD Methodology and Several Diverse Case Studies. Forecasting 2023, 5, 297-314.

 

02 Comparative Analysis of Machine Learning, Hybrid, and Deep Learning Forecasting Models: Evidence from European Financial Markets and Bitcoins

机器学习、混合与深度学习预测模型的比较分析:来自欧洲金融市场和比特币的证据

https://www.mdpi.com/2350462

 

 


Ampountolas, A. Comparative Analysis of Machine Learning, Hybrid, and Deep Learning Forecasting Models: Evidence from European Financial Markets and Bitcoins. Forecasting 2023, 5, 472-486.

 

03 Predicting Power Consumption Using Deep Learning with Stationary Wavelet

利用深度学习和小波变换预测电力消耗

https://www.mdpi.com/2968012

 

 


Frikha, M.; Taouil, K.; Fakhfakh, A.; Derbel, F. Predicting Power Consumption Using Deep Learning with Stationary Wavelet. Forecasting 2024, 6, 864-884.

 


特刊征稿进行中

 

Feature Papers of Forecasting 2025

客座编辑:Sonia Leva

投稿截止日期:31 December 2025

特刊主页:https://www.mdpi.com/si/225879

 


近期期刊要闻

 

Forecasting 期刊首届青年编委招募

 

为进一步提升期刊国际影响力、促进青年科学家学术交流、增加编委人才储备,Forecasting 期刊将设立首届青年编委会。我们诚挚地邀请广大优秀青年学者加盟 Forecasting 期刊,共同助力期刊发展,为学术领域贡献自己的力量!

 

招募数量:20名

资格要求:

- 在过去10年内取得博士学位;

- 在预测领域有重要研究成果;

- 愿意积极地投入时间来发展期刊;

- 积极参与其领域内的学术活动。


点击下方链接, 了解招募详情 

https://www.mdpi.com/about/announcements/9070

 

Forecasting 期刊优秀审稿人奖

 

为提升期刊同行评审质量并表彰在审稿过程中表现卓越的审稿人,Forecasting 期刊特设立“杰出审稿人奖 (Outstanding Reviewer Award)”。该奖项基于审稿人的专业性、严谨性和及时性进行综合评估,旨在认可其对学术界的宝贵贡献。2025年度杰出审稿人的获奖者将获得500瑞士法郎奖金、一份电子证书,并可在 Forecasting 期刊免费发表一篇经同行评议的论文。

 

奖项主页:

https://www.mdpi.com/journal/forecasting/awards/3131

 

如您想参与评选,但暂未审过稿,请通过以下链接注册成为 Forecasting 审稿人,为开放出版贡献一份力量。
https://susy.mdpi.com/volunteer/journals/review