宏課題申報(bào)書打不開一、封面內(nèi)容

項(xiàng)目名稱：基于深度學(xué)習(xí)與多源數(shù)據(jù)融合的復(fù)雜系統(tǒng)宏觀行為建模與預(yù)測研究

申請人姓名及聯(lián)系方式：張明，zhangming@

所屬單位：清華大學(xué)智能技術(shù)與系統(tǒng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室

申報(bào)日期：2023年10月26日

項(xiàng)目類別：應(yīng)用基礎(chǔ)研究

二．項(xiàng)目摘要

本項(xiàng)目旨在構(gòu)建一套基于深度學(xué)習(xí)與多源數(shù)據(jù)融合的復(fù)雜系統(tǒng)宏觀行為建模與預(yù)測理論框架，解決傳統(tǒng)方法在處理高維、非線性、時(shí)變系統(tǒng)中的局限性。研究核心聚焦于跨尺度數(shù)據(jù)特征的提取與融合機(jī)制，通過引入圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）與變分自編碼器（VAE）相結(jié)合的混合模型，實(shí)現(xiàn)對復(fù)雜系統(tǒng)動態(tài)演化規(guī)律的精準(zhǔn)刻畫。具體而言，項(xiàng)目將整合來自傳感器網(wǎng)絡(luò)、社交媒體及歷史文獻(xiàn)的多模態(tài)數(shù)據(jù)，利用時(shí)空圖卷積網(wǎng)絡(luò)（STGCN）捕捉系統(tǒng)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)間的相互作用關(guān)系，并結(jié)合注意力機(jī)制動態(tài)調(diào)整信息權(quán)重。在方法論上，將開發(fā)一種自適應(yīng)特征選擇算法，以降低數(shù)據(jù)維度并消除冗余，同時(shí)采用貝葉斯深度學(xué)習(xí)框架對模型參數(shù)進(jìn)行不確定性量化。預(yù)期成果包括：1）提出一種融合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的復(fù)雜系統(tǒng)宏觀行為表征方法，提升預(yù)測精度至90%以上；2）構(gòu)建可解釋性強(qiáng)的模型，通過注意力權(quán)重可視化揭示系統(tǒng)關(guān)鍵驅(qū)動因素；3）開發(fā)開源軟件工具包，支持行業(yè)在能源調(diào)度、交通流預(yù)測等領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用。本研究的創(chuàng)新性在于將前沿深度學(xué)習(xí)技術(shù)引入宏觀系統(tǒng)分析，不僅推動理論發(fā)展，也為解決社會面臨的復(fù)雜決策問題提供技術(shù)支撐。

三.項(xiàng)目背景與研究意義

當(dāng)前，我們正處在一個由復(fù)雜系統(tǒng)無處不在的時(shí)代。從宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行、能源網(wǎng)絡(luò)調(diào)度到城市交通流、金融市場波動，再到氣候變化模型、生物網(wǎng)絡(luò)演化，這些系統(tǒng)普遍具有高維性、非線性、強(qiáng)耦合和時(shí)變性等特點(diǎn)，其宏觀行為呈現(xiàn)出高度復(fù)雜和難以預(yù)測的特性。傳統(tǒng)的研究方法，如基于線性假設(shè)的統(tǒng)計(jì)模型或簡化的系統(tǒng)動力學(xué)模型，在面對日益增長的系統(tǒng)規(guī)模和交互復(fù)雜度時(shí)，逐漸暴露出其固有的局限性。這些傳統(tǒng)方法往往難以有效處理高維輸入空間的特征選擇問題，無法充分捕捉系統(tǒng)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)（如個體、企業(yè)、城市等）之間異構(gòu)的、動態(tài)的相互作用關(guān)系，并且在面對數(shù)據(jù)稀疏、噪聲干擾或概念漂移時(shí)，模型的魯棒性和泛化能力往往不足。例如，在智能電網(wǎng)調(diào)度中，傳統(tǒng)模型難以實(shí)時(shí)整合分布式可再生能源的波動性、用戶負(fù)荷的隨機(jī)性以及輸電網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)拓?fù)渥兓瑢?dǎo)致在極端天氣或設(shè)備故障時(shí)容易出現(xiàn)供需失衡或連鎖故障；在城市交通管理中，基于平均流量數(shù)據(jù)的模型無法精確刻畫個體出行者的行為偏好和動態(tài)路徑選擇對整體交通網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的級聯(lián)效應(yīng)，使得交通擁堵預(yù)警和疏導(dǎo)策略的制定缺乏足夠的精準(zhǔn)度。這種理論與現(xiàn)實(shí)需求的脫節(jié)，嚴(yán)重制約了相關(guān)領(lǐng)域決策的科學(xué)化和智能化水平提升。因此，發(fā)展一套能夠有效處理復(fù)雜系統(tǒng)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)、深入揭示系統(tǒng)內(nèi)在運(yùn)行規(guī)律、并具備高精度預(yù)測能力的宏觀行為建模與預(yù)測新理論、新方法，已成為當(dāng)前科學(xué)研究和工程應(yīng)用面臨的一項(xiàng)緊迫且重要的任務(wù)，具有顯著的必要性和緊迫性。

本項(xiàng)目的開展，具有重要的社會價(jià)值、經(jīng)濟(jì)意義和學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)。從社會價(jià)值層面來看，通過本項(xiàng)目研究，有望顯著提升社會關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的運(yùn)行效率和韌性。例如，在能源領(lǐng)域，基于本項(xiàng)目開發(fā)的宏觀行為預(yù)測模型能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測可再生能源發(fā)電量、用戶負(fù)荷需求以及電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)，為智能電網(wǎng)的優(yōu)化調(diào)度、新能源的高比例消納以及電力市場機(jī)制的設(shè)計(jì)提供強(qiáng)有力的決策支持，從而保障能源安全，促進(jìn)清潔能源轉(zhuǎn)型，并有助于應(yīng)對氣候變化挑戰(zhàn)。在交通領(lǐng)域，項(xiàng)目成果能夠?yàn)槌鞘薪煌ü芾硐到y(tǒng)提供實(shí)時(shí)的擁堵預(yù)測、異常事件檢測和動態(tài)信號配時(shí)優(yōu)化方案，改善市民出行體驗(yàn)，減少交通排放，提升城市運(yùn)行效率。在公共安全領(lǐng)域，通過對社會輿情、群體行為等復(fù)雜系統(tǒng)的宏觀行為進(jìn)行建模與預(yù)測，有助于政府相關(guān)部門及時(shí)發(fā)現(xiàn)社會風(fēng)險(xiǎn)，制定有效的危機(jī)干預(yù)和輿情引導(dǎo)策略，維護(hù)社會和諧穩(wěn)定。從經(jīng)濟(jì)意義層面來看，本項(xiàng)目的研究成果具有廣闊的應(yīng)用前景和巨大的經(jīng)濟(jì)潛力。通過提升復(fù)雜系統(tǒng)決策的科學(xué)性和前瞻性，可以顯著降低能源消耗、減少資源浪費(fèi)、提高生產(chǎn)效率。例如，在工業(yè)制造領(lǐng)域，基于項(xiàng)目模型的生產(chǎn)線故障預(yù)測和維護(hù)優(yōu)化，可以大幅減少非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間，降低運(yùn)維成本；在金融領(lǐng)域，對市場波動和風(fēng)險(xiǎn)傳染的精準(zhǔn)預(yù)測，有助于金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行更有效的風(fēng)險(xiǎn)管理，優(yōu)化投資策略。此外，本項(xiàng)目預(yù)期開發(fā)的軟件工具包將推動相關(guān)技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程，催生新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)，提升我國在復(fù)雜系統(tǒng)建模與預(yù)測領(lǐng)域的自主創(chuàng)新能力和核心競爭力。從學(xué)術(shù)價(jià)值層面來看，本項(xiàng)目是對現(xiàn)有復(fù)雜系統(tǒng)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)和理論的重要拓展和深化。通過引入深度學(xué)習(xí)強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)和表示能力，結(jié)合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合技術(shù)，本項(xiàng)目將推動復(fù)雜系統(tǒng)建模從傳統(tǒng)的基于物理機(jī)理或統(tǒng)計(jì)假設(shè)，向基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的數(shù)據(jù)密集型范式轉(zhuǎn)變。項(xiàng)目研究將探索新的模型架構(gòu)、算法理論以及可解釋性方法，深化對復(fù)雜系統(tǒng)宏觀行為生成機(jī)制的科學(xué)認(rèn)知，例如揭示不同尺度數(shù)據(jù)特征如何協(xié)同驅(qū)動系統(tǒng)整體行為，理解系統(tǒng)內(nèi)部非線性相互作用的結(jié)構(gòu)與功能關(guān)系等。這些學(xué)術(shù)上的突破不僅將豐富和發(fā)展交叉學(xué)科的理論體系，也為解決其他領(lǐng)域的復(fù)雜科學(xué)問題提供普適性的理論框架和分析工具，促進(jìn)基礎(chǔ)科學(xué)與應(yīng)用科學(xué)的深度融合。綜上所述，本項(xiàng)目的研究不僅能夠有效應(yīng)對當(dāng)前社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展面臨的重大挑戰(zhàn)，產(chǎn)生顯著的社會經(jīng)濟(jì)效益，而且將在理論層面推動復(fù)雜系統(tǒng)科學(xué)及相關(guān)交叉學(xué)科的發(fā)展，具有深遠(yuǎn)的學(xué)術(shù)價(jià)值和戰(zhàn)略意義。

四.國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

在復(fù)雜系統(tǒng)宏觀行為建模與預(yù)測領(lǐng)域，國內(nèi)外研究已取得長足進(jìn)展，形成了多個相互關(guān)聯(lián)又各有側(cè)重的研究分支。從國際研究現(xiàn)狀來看，學(xué)術(shù)界在理論建模、數(shù)據(jù)分析和技術(shù)應(yīng)用方面都展現(xiàn)出較高的水平。在理論建模方面，基于確定性論的模型，如系統(tǒng)動力學(xué)（SystemDynamics）、投入產(chǎn)出分析（Input-OutputAnalysis）和常微分/偏微分方程建模，一直是研究的基礎(chǔ)。這些模型側(cè)重于揭示系統(tǒng)內(nèi)部的因果反饋結(jié)構(gòu)和平衡態(tài)特性，在理解和分析工業(yè)系統(tǒng)、經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)和社會系統(tǒng)的長期行為方面發(fā)揮了重要作用。然而，這些傳統(tǒng)模型往往依賴于對系統(tǒng)機(jī)制的先驗(yàn)知識和簡化假設(shè)，當(dāng)面對高度非線性、隨機(jī)性和不確定性的復(fù)雜系統(tǒng)時(shí)，其適用性和預(yù)測精度受到限制。近年來，基于概率論的模型，如貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（BayesianNetworks）和隱馬爾可夫模型（HiddenMarkovModels），通過引入概率推理來處理不確定性，為復(fù)雜系統(tǒng)的動態(tài)行為分析提供了新的視角。這些方法在處理數(shù)據(jù)稀疏和缺失值方面具有一定的優(yōu)勢，但在處理高維狀態(tài)空間和復(fù)雜的交互關(guān)系時(shí)仍顯吃力。

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法逐漸成為復(fù)雜系統(tǒng)研究的主流。國際上，深度學(xué)習(xí)（DeepLearning）技術(shù)在復(fù)雜系統(tǒng)建模中的應(yīng)用尤為突出。例如，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體（如LSTM、GRU）被廣泛用于時(shí)間序列預(yù)測，如圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）則被成功應(yīng)用于分析社交網(wǎng)絡(luò)、交通網(wǎng)絡(luò)和生物網(wǎng)絡(luò)等圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。這些深度學(xué)習(xí)模型展現(xiàn)出強(qiáng)大的特征自動提取和模式識別能力，能夠在海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的規(guī)律。特別是在預(yù)測任務(wù)中，深度學(xué)習(xí)模型在處理長期依賴關(guān)系和捕捉數(shù)據(jù)中的非線性動態(tài)方面表現(xiàn)出色，顯著優(yōu)于許多傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)模型。然而，深度學(xué)習(xí)模型的可解釋性、魯棒性和泛化能力仍是國際研究關(guān)注的焦點(diǎn)和難點(diǎn)。此外，多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)也得到了廣泛研究。國際學(xué)者探索了如何有效整合來自不同傳感器、不同平臺（如社交媒體、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備）的異構(gòu)數(shù)據(jù)，以獲得更全面、更準(zhǔn)確的系統(tǒng)狀態(tài)描述。常用的方法包括數(shù)據(jù)層融合、特征層融合和決策層融合，以及基于圖嵌入（GraphEmbedding）和注意力機(jī)制（AttentionMechanism）的特征表示與融合技術(shù)。盡管如此，如何設(shè)計(jì)有效的融合策略以充分利用多源數(shù)據(jù)的信息互補(bǔ)性，并抑制噪聲干擾，仍然是亟待解決的問題。

在技術(shù)應(yīng)用方面，國際上的研究已經(jīng)滲透到能源、交通、金融、醫(yī)療等多個領(lǐng)域。例如，在智能電網(wǎng)領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)模型被用于預(yù)測負(fù)荷需求和可再生能源發(fā)電量，以支持電網(wǎng)的優(yōu)化調(diào)度和穩(wěn)定運(yùn)行；在交通管理領(lǐng)域，基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)（ReinforcementLearning）和深度學(xué)習(xí)的交通信號控制算法能夠根據(jù)實(shí)時(shí)交通狀況動態(tài)調(diào)整信號配時(shí)，緩解交通擁堵；在金融市場，機(jī)器學(xué)習(xí)模型被用于預(yù)測股價(jià)波動、檢測異常交易和進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理。這些應(yīng)用案例展示了復(fù)雜系統(tǒng)建模與預(yù)測技術(shù)的巨大潛力。但同時(shí)也應(yīng)看到，這些應(yīng)用大多集中于特定領(lǐng)域，模型的可遷移性和通用性有待提高，且往往忽略了系統(tǒng)內(nèi)部的復(fù)雜交互和涌現(xiàn)行為。從國內(nèi)研究現(xiàn)狀來看，我國在復(fù)雜系統(tǒng)研究方面同樣取得了顯著成就，并形成了具有自身特色的研究方向。國內(nèi)學(xué)者在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論、系統(tǒng)動力學(xué)建模、以及數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用等方面都做出了重要貢獻(xiàn)。特別是在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域，我國學(xué)者在無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)、小世界網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)魯棒性與脆弱性分析等方面取得了國際領(lǐng)先的研究成果，為理解復(fù)雜系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)特征和拓?fù)鋵傩缘於死碚摶A(chǔ)。

近年來，國內(nèi)對深度學(xué)習(xí)等技術(shù)在復(fù)雜系統(tǒng)建模與預(yù)測中的應(yīng)用研究熱情高漲，并取得了一系列創(chuàng)新性成果。許多研究聚焦于將深度學(xué)習(xí)模型與傳統(tǒng)建模方法相結(jié)合，試圖發(fā)揮兩者的優(yōu)勢。例如，有研究將深度學(xué)習(xí)模型嵌入到系統(tǒng)動力學(xué)模型中，以改進(jìn)模型對系統(tǒng)動態(tài)行為的捕捉能力；也有研究利用深度信念網(wǎng)絡(luò)（DeepBeliefNetworks）進(jìn)行復(fù)雜系統(tǒng)的狀態(tài)識別和故障診斷。在多源數(shù)據(jù)融合方面，國內(nèi)學(xué)者探索了基于時(shí)空大數(shù)據(jù)的復(fù)雜系統(tǒng)行為分析，特別是在城市交通、環(huán)境監(jiān)測和公共衛(wèi)生等領(lǐng)域積累了豐富的應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)。例如，利用多源時(shí)空數(shù)據(jù)（如GPS軌跡、交通卡數(shù)據(jù)、視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)）進(jìn)行交通流預(yù)測和擁堵演化分析，利用氣象數(shù)據(jù)、污染源數(shù)據(jù)和環(huán)境監(jiān)測站數(shù)據(jù)構(gòu)建空氣污染擴(kuò)散模型等。這些研究為解決我國城市化進(jìn)程中的復(fù)雜系統(tǒng)問題提供了有力支持。此外，國內(nèi)研究還關(guān)注于開發(fā)具有可解釋性的深度學(xué)習(xí)模型，以增強(qiáng)模型在關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施決策支持中的應(yīng)用可信度。例如，通過注意力機(jī)制、特征重要性分析等方法，嘗試揭示深度學(xué)習(xí)模型內(nèi)部的決策邏輯。盡管如此，國內(nèi)研究在理論深度、算法創(chuàng)新性和應(yīng)用廣度方面與國際前沿相比仍存在一定差距。首先，在基礎(chǔ)理論方面，對復(fù)雜系統(tǒng)宏觀行為生成機(jī)制的數(shù)學(xué)表達(dá)和普適性理論框架的構(gòu)建尚顯不足，對深度學(xué)習(xí)模型與傳統(tǒng)系統(tǒng)科學(xué)理論的融合研究有待深化。其次，在算法層面，現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)模型在處理小樣本、高噪聲、長時(shí)序和大規(guī)模動態(tài)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)時(shí)仍面臨挑戰(zhàn)，模型壓縮、輕量化和魯棒性優(yōu)化等方面需要加強(qiáng)。再者，在應(yīng)用層面，國內(nèi)研究多集中于特定領(lǐng)域的技術(shù)驗(yàn)證，缺乏跨領(lǐng)域知識的遷移和模型的泛化能力研究，同時(shí)，如何將研究成果轉(zhuǎn)化為大規(guī)模、實(shí)用化的決策支持系統(tǒng)，并解決實(shí)際應(yīng)用中的數(shù)據(jù)隱私和安全問題，也是亟待攻克的難題。

綜上所述，國內(nèi)外在復(fù)雜系統(tǒng)宏觀行為建模與預(yù)測領(lǐng)域的研究均取得了顯著進(jìn)展，特別是在深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用和多源數(shù)據(jù)融合方面展現(xiàn)出巨大潛力。然而，現(xiàn)有研究仍面臨諸多挑戰(zhàn)和不足。首先，如何有效融合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，并從中提取具有判別力的跨尺度特征，仍然是關(guān)鍵難題。其次，現(xiàn)有模型在處理高維、強(qiáng)耦合、非線性和時(shí)變系統(tǒng)的復(fù)雜交互與涌現(xiàn)行為時(shí)，其解釋性和預(yù)測精度有待提高。此外，如何構(gòu)建具有普適性、可解釋性和魯棒性的宏觀行為建模與預(yù)測理論框架，以及如何將研究成果高效轉(zhuǎn)化為實(shí)際應(yīng)用，是當(dāng)前研究需要重點(diǎn)突破的方向。這些尚未解決的問題和研究空白，為本項(xiàng)目的研究提供了重要的切入點(diǎn)和發(fā)展空間。本項(xiàng)目擬通過引入前沿的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，結(jié)合多源數(shù)據(jù)融合與跨尺度分析，致力于解決上述挑戰(zhàn)，以期在復(fù)雜系統(tǒng)宏觀行為建模與預(yù)測領(lǐng)域取得創(chuàng)新性突破。

五.研究目標(biāo)與內(nèi)容

本項(xiàng)目旨在構(gòu)建一套基于深度學(xué)習(xí)與多源數(shù)據(jù)融合的復(fù)雜系統(tǒng)宏觀行為建模與預(yù)測理論框架及關(guān)鍵技術(shù)研究，以突破傳統(tǒng)方法在處理高維、非線性、時(shí)變系統(tǒng)中的瓶頸，提升對復(fù)雜系統(tǒng)動態(tài)演化規(guī)律的認(rèn)知深度和預(yù)測精度。具體研究目標(biāo)如下：

1.**目標(biāo)一：建立融合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的復(fù)雜系統(tǒng)跨尺度特征提取與融合理論。**研究如何有效整合來自傳感器網(wǎng)絡(luò)、社交媒體、歷史文獻(xiàn)、遙感影像等多種來源、具有不同時(shí)空分辨率和維度的異構(gòu)數(shù)據(jù)，解決數(shù)據(jù)不匹配、噪聲干擾和維度災(zāi)難問題，提取能夠表征系統(tǒng)宏觀行為的關(guān)鍵跨尺度特征，并構(gòu)建自適應(yīng)的數(shù)據(jù)融合機(jī)制。

2.**目標(biāo)二：開發(fā)基于深度學(xué)習(xí)的復(fù)雜系統(tǒng)宏觀行為動態(tài)建模新方法。**研究并提出適用于復(fù)雜系統(tǒng)動態(tài)演化建模的新型深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)，特別是改進(jìn)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）以捕捉復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的動態(tài)演化關(guān)系，融合時(shí)空注意力機(jī)制以強(qiáng)調(diào)關(guān)鍵時(shí)間和空間信息，并結(jié)合變分自編碼器（VAE）或相關(guān)生成模型技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對系統(tǒng)潛在狀態(tài)空間和復(fù)雜非線性動力學(xué)的精準(zhǔn)刻畫。

3.**目標(biāo)三：實(shí)現(xiàn)復(fù)雜系統(tǒng)宏觀行為的精準(zhǔn)預(yù)測與不確定性量化。**基于構(gòu)建的模型，研究有效的預(yù)測算法，提升對系統(tǒng)未來行為（如狀態(tài)、趨勢、異常事件）的長期和短期預(yù)測精度，并引入貝葉斯深度學(xué)習(xí)框架，對模型預(yù)測結(jié)果進(jìn)行不確定性量化，提高預(yù)測結(jié)果的可靠性。

4.**目標(biāo)四：形成一套可解釋的宏觀行為建模與預(yù)測理論與技術(shù)體系。**研究模型的可解釋性方法，如注意力權(quán)重可視化、特征重要性分析等，揭示系統(tǒng)宏觀行為的關(guān)鍵驅(qū)動因素、作用路徑和內(nèi)部機(jī)制，增強(qiáng)模型在關(guān)鍵決策場景中的應(yīng)用可信度。

5.**目標(biāo)五：開發(fā)面向特定應(yīng)用場景的宏觀行為建模與預(yù)測軟件工具原型。**基于研究成果，開發(fā)一個集成數(shù)據(jù)融合、模型構(gòu)建、預(yù)測分析和結(jié)果解釋功能的軟件工具包，初步驗(yàn)證方法的有效性和實(shí)用性，為后續(xù)在能源調(diào)度、交通流預(yù)測等領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。

為實(shí)現(xiàn)上述研究目標(biāo)，本項(xiàng)目將圍繞以下具體研究內(nèi)容展開：

**研究內(nèi)容一：多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合理論與方法研究。**

***具體研究問題：**如何有效對來自不同類型傳感器（如溫度、濕度、流量傳感器）、社交媒體平臺（如微博、Twitter）、移動信令、歷史運(yùn)行記錄、地理信息等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、對齊和融合，以構(gòu)建統(tǒng)一、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)表示，并從中提取具有判別力的跨尺度特征？

***研究假設(shè)：**通過構(gòu)建基于圖嵌入和多模態(tài)注意力機(jī)制的數(shù)據(jù)融合框架，可以有效整合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的信息互補(bǔ)性，抑制噪聲干擾，并提取能夠表征系統(tǒng)宏觀狀態(tài)和動態(tài)趨勢的關(guān)鍵特征。假設(shè)該融合框架能夠顯著提升后續(xù)建模的準(zhǔn)確性和魯棒性。

***研究方法：**研究多源數(shù)據(jù)時(shí)空對齊算法，設(shè)計(jì)異構(gòu)信息表征方法（如圖嵌入、向量嵌入），開發(fā)多模態(tài)注意力融合機(jī)制，結(jié)合變分自編碼器進(jìn)行特征降維和增強(qiáng)。通過理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)評估融合效果。

**研究內(nèi)容二：基于深度學(xué)習(xí)的復(fù)雜系統(tǒng)動態(tài)建模技術(shù)研究。**

***具體研究問題：**如何設(shè)計(jì)能夠有效捕捉復(fù)雜系統(tǒng)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)間動態(tài)交互、系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)演變以及宏觀行為涌現(xiàn)的深度學(xué)習(xí)模型？如何將多源融合數(shù)據(jù)融入模型學(xué)習(xí)過程？

***研究假設(shè)：**通過改進(jìn)時(shí)空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（STGCN），融合注意力機(jī)制和門控機(jī)制（如LSTM/GRU），可以構(gòu)建一個能夠有效學(xué)習(xí)復(fù)雜系統(tǒng)動態(tài)演化規(guī)律的深度學(xué)習(xí)模型。假設(shè)該模型能夠捕捉到系統(tǒng)行為的長期依賴性和非線性動力學(xué)特征。

***研究方法：**研究動態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，設(shè)計(jì)時(shí)空注意力模塊以學(xué)習(xí)節(jié)點(diǎn)間和不同時(shí)間步長的重要性權(quán)重，開發(fā)融合多源特征輸入的模型架構(gòu)，研究模型參數(shù)的不確定性估計(jì)方法。通過在基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集和實(shí)際案例上進(jìn)行建模實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證模型性能。

**研究內(nèi)容三：宏觀行為的精準(zhǔn)預(yù)測與不確定性量化方法研究。**

***具體研究問題：**如何基于構(gòu)建的動態(tài)模型，實(shí)現(xiàn)對系統(tǒng)未來宏觀行為的精準(zhǔn)長期和短期預(yù)測？如何對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行不確定性量化，以反映模型預(yù)測的內(nèi)在不確定性和外部環(huán)境的不確定性？

***研究假設(shè)：**通過引入長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）或門控循環(huán)單元（GRU）作為模型的時(shí)間解碼器，并結(jié)合貝葉斯深度學(xué)習(xí)方法，可以對復(fù)雜系統(tǒng)的宏觀行為進(jìn)行高精度預(yù)測，并能提供可靠的不確定性度量。

***研究方法：**研究基于深度學(xué)習(xí)的時(shí)間序列預(yù)測算法，開發(fā)模型預(yù)測的不確定性量化技術(shù)（如貝葉斯深度學(xué)習(xí)、Dropout預(yù)測），研究預(yù)測誤差分析和模型校準(zhǔn)方法。通過交叉驗(yàn)證和實(shí)際應(yīng)用場景測試評估預(yù)測精度和不確定性量化的可靠性。

**研究內(nèi)容四：模型可解釋性理論與方法研究。**

***具體研究問題：**如何設(shè)計(jì)有效的可解釋性方法，揭示深度學(xué)習(xí)模型在復(fù)雜系統(tǒng)宏觀行為建模與預(yù)測過程中的決策機(jī)制和關(guān)鍵驅(qū)動因素？

***研究假設(shè)：**通過應(yīng)用基于注意力機(jī)制的解釋方法、特征重要性排序、反事實(shí)解釋等技術(shù)，可以有效地解釋深度學(xué)習(xí)模型的行為，揭示系統(tǒng)宏觀行為背后的關(guān)鍵因素和作用路徑。

***研究方法：**研究模型解釋性技術(shù)，如注意力可視化、梯度加權(quán)類激活映射（Grad-CAM）、SHAP（SHapleyAdditiveexPlanations）值計(jì)算等，并將其應(yīng)用于本項(xiàng)目構(gòu)建的模型中，分析解釋結(jié)果，驗(yàn)證解釋的合理性和有效性。

**研究內(nèi)容五：軟件工具原型開發(fā)與驗(yàn)證。**

***具體研究問題：**如何將本項(xiàng)目的研究成果轉(zhuǎn)化為實(shí)用的軟件工具，并在典型應(yīng)用場景中進(jìn)行驗(yàn)證？

***研究假設(shè)：**基于Python等主流編程語言，結(jié)合現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow、PyTorch），開發(fā)一個功能集成、操作便捷的宏觀行為建模與預(yù)測軟件工具原型，可以在典型應(yīng)用場景中有效支持決策過程。

***研究方法：**設(shè)計(jì)軟件系統(tǒng)架構(gòu)，開發(fā)核心算法模塊，構(gòu)建用戶友好界面，選擇能源調(diào)度、交通流預(yù)測等典型應(yīng)用場景，收集實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行工具驗(yàn)證，評估工具的性能和易用性。

六.研究方法與技術(shù)路線

本項(xiàng)目將采用理論研究與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證相結(jié)合、多學(xué)科交叉的方法，圍繞復(fù)雜系統(tǒng)宏觀行為建模與預(yù)測的核心問題，系統(tǒng)性地開展研究。研究方法將主要包括數(shù)學(xué)建模、理論分析、算法設(shè)計(jì)、計(jì)算機(jī)仿真與實(shí)證分析。實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)將基于公開數(shù)據(jù)集和實(shí)際應(yīng)用場景，確保研究的科學(xué)性和實(shí)用性。數(shù)據(jù)收集將側(cè)重于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的獲取與預(yù)處理，數(shù)據(jù)分析將運(yùn)用深度學(xué)習(xí)、圖論、時(shí)間序列分析、統(tǒng)計(jì)建模等多種技術(shù)手段。

**1.研究方法、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)收集與分析方法**

***研究方法：**

***理論建模與分析：**針對多源數(shù)據(jù)融合、動態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模、預(yù)測不確定性量化等問題，進(jìn)行數(shù)學(xué)建模和理論推導(dǎo)。分析模型的結(jié)構(gòu)特性、收斂性、魯棒性及可解釋性原理。

***深度學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)：**基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、注意力機(jī)制（Attention）、變分自編碼器（VAE）等深度學(xué)習(xí)核心技術(shù)，設(shè)計(jì)新的模型架構(gòu)和融合算法。利用貝葉斯深度學(xué)習(xí)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)和不確定性量化。

***圖論與分析方法：**應(yīng)用圖論理論分析復(fù)雜系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征，研究節(jié)點(diǎn)間相互作用關(guān)系對系統(tǒng)宏觀行為的影響。利用圖嵌入技術(shù)將異構(gòu)數(shù)據(jù)映射到圖空間。

***統(tǒng)計(jì)建模與時(shí)間序列分析：**對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，識別數(shù)據(jù)分布特征和潛在模式。應(yīng)用時(shí)間序列分析方法（如ARIMA、LSTM）捕捉系統(tǒng)行為的時(shí)序依賴性。

***實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)：**

***基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)：**選取公認(rèn)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集（如社交網(wǎng)絡(luò)、交通網(wǎng)絡(luò)）、時(shí)間序列數(shù)據(jù)集（如氣象數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)）進(jìn)行算法驗(yàn)證和比較。設(shè)計(jì)對比實(shí)驗(yàn)，將本項(xiàng)目提出的方法與現(xiàn)有的主流方法（如傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)模型、基礎(chǔ)深度學(xué)習(xí)模型）在預(yù)測精度、不確定性量化能力、可解釋性等方面進(jìn)行量化比較。

***仿真實(shí)驗(yàn)：**設(shè)計(jì)基于元模型（如Lotka-Volterra模型、網(wǎng)絡(luò)動力學(xué)模型）的仿真實(shí)驗(yàn)，生成具有可控復(fù)雜度的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，用于算法的初步驗(yàn)證和參數(shù)敏感性分析。

***實(shí)際應(yīng)用場景實(shí)驗(yàn)：**選擇1-2個典型的實(shí)際應(yīng)用場景（如城市交通流預(yù)測、區(qū)域電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測），收集真實(shí)數(shù)據(jù)，進(jìn)行系統(tǒng)性的實(shí)證研究。通過與領(lǐng)域?qū)＜液献鳎?yàn)證模型的有效性和實(shí)用性，并根據(jù)反饋進(jìn)行模型迭代優(yōu)化。

***消融實(shí)驗(yàn)：**在模型設(shè)計(jì)和融合策略中，進(jìn)行模塊化拆分和替換，通過消融實(shí)驗(yàn)分析各組成部分對整體性能的貢獻(xiàn)，驗(yàn)證所提方法的有效性和關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

***數(shù)據(jù)收集：**

***多源異構(gòu)數(shù)據(jù)：**數(shù)據(jù)來源將包括但不限于：公開的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集（如斯坦福大學(xué)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫、UCI機(jī)器學(xué)習(xí)庫）；政府或行業(yè)部門提供的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)（如交通流量監(jiān)測數(shù)據(jù)、電力系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)）；社交媒體API獲取的文本、圖像、關(guān)系數(shù)據(jù)；公開的地理信息數(shù)據(jù)（如道路網(wǎng)絡(luò)、地理坐標(biāo)）；歷史文獻(xiàn)和報(bào)告等。

***數(shù)據(jù)預(yù)處理：**對收集到的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗（去噪、填補(bǔ)缺失值）、對齊（時(shí)間尺度統(tǒng)一）、歸一化、特征提取等預(yù)處理操作，構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)表示格式，為后續(xù)模型輸入做準(zhǔn)備。

***數(shù)據(jù)分析：**

***模型訓(xùn)練與優(yōu)化：**利用Python編程語言和深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow或PyTorch）實(shí)現(xiàn)所設(shè)計(jì)的模型算法。采用合適的優(yōu)化算法（如Adam、SGD）和損失函數(shù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，利用正則化、早停等技術(shù)防止過擬合。

***性能評估：**使用均方誤差（MSE）、平均絕對誤差（MAE）、均方根誤差（RMSE）、R2分?jǐn)?shù)等指標(biāo)評估模型的預(yù)測精度。使用預(yù)測區(qū)間覆蓋率等指標(biāo)評估不確定性量化方法的準(zhǔn)確性。使用可視化、注意力權(quán)重分析、特征重要性排序等方法進(jìn)行模型可解釋性分析。

***交叉驗(yàn)證：**采用K折交叉驗(yàn)證等方法評估模型的泛化能力，避免過擬合，確保模型的魯棒性。

***統(tǒng)計(jì)分析：**對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)顯著性檢驗(yàn)，分析不同因素對模型性能的影響。

**2.技術(shù)路線**

本項(xiàng)目的研究將按照以下技術(shù)路線展開，分為五個階段，各階段緊密銜接，螺旋式推進(jìn)：

***第一階段：理論基礎(chǔ)與核心算法研究（第1-12個月）**

***關(guān)鍵步驟：**

1.深入調(diào)研國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，明確本項(xiàng)目的研究切入點(diǎn)和創(chuàng)新方向。

2.系統(tǒng)梳理多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合的理論方法，設(shè)計(jì)初步的數(shù)據(jù)融合框架和跨尺度特征提取方案。

3.研究并改進(jìn)時(shí)空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，結(jié)合注意力機(jī)制，構(gòu)建復(fù)雜系統(tǒng)動態(tài)建模的基礎(chǔ)模型架構(gòu)。

4.設(shè)計(jì)基于貝葉斯深度學(xué)習(xí)的預(yù)測不確定性量化方法。

5.開展理論分析，對所提方法的關(guān)鍵理論性質(zhì)進(jìn)行初步探討。

***預(yù)期成果：**形成多源數(shù)據(jù)融合、動態(tài)建模、不確定性量化等方面的理論框架和初步算法設(shè)計(jì)，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文1-2篇。

***第二階段：算法實(shí)現(xiàn)與基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集驗(yàn)證（第13-24個月）**

***關(guān)鍵步驟：**

1.利用深度學(xué)習(xí)框架實(shí)現(xiàn)第一階段設(shè)計(jì)的核心算法。

2.收集或獲取基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。

3.在基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上開展全面的算法驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)，包括與現(xiàn)有方法的對比、消融實(shí)驗(yàn)、參數(shù)敏感性分析。

4.根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，對算法進(jìn)行優(yōu)化和迭代。

5.初步探索模型可解釋性方法。

***預(yù)期成果：**實(shí)現(xiàn)核心算法原型，完成基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上的驗(yàn)證，證明所提方法的有效性，形成算法優(yōu)化報(bào)告，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文1篇。

***第三階段：實(shí)際應(yīng)用場景實(shí)證研究與模型優(yōu)化（第25-36個月）**

***關(guān)鍵步驟：**

1.選擇1-2個實(shí)際應(yīng)用場景，與相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜疫M(jìn)行需求對接，收集真實(shí)應(yīng)用數(shù)據(jù)。

2.將優(yōu)化后的算法應(yīng)用于實(shí)際場景，進(jìn)行實(shí)證研究。

3.根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)和場景特點(diǎn)，進(jìn)一步調(diào)整和優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)與參數(shù)。

4.深入研究模型的可解釋性，結(jié)合領(lǐng)域知識進(jìn)行結(jié)果解讀。

5.開展模型部署的可行性分析。

***預(yù)期成果：**在實(shí)際應(yīng)用場景中驗(yàn)證模型的有效性和實(shí)用性，完成模型優(yōu)化，形成應(yīng)用案例分析報(bào)告，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文1篇。

***第四階段：可解釋性深化與軟件工具開發(fā)（第37-48個月）**

***關(guān)鍵步驟：**

1.系統(tǒng)研究并集成多種模型可解釋性技術(shù)，提升模型透明度。

2.基于前述研究成果，設(shè)計(jì)軟件工具的原型架構(gòu)和功能模塊。

3.利用Python等語言開發(fā)軟件工具的核心功能，包括數(shù)據(jù)接口、模型訓(xùn)練、預(yù)測分析、結(jié)果可視化等。

4.對軟件工具進(jìn)行內(nèi)部測試和初步的易用性評估。

***預(yù)期成果：**形成一套具有可解釋性功能的宏觀行為建模與預(yù)測軟件工具原型，開發(fā)工具使用手冊。

***第五階段：成果總結(jié)與推廣（第49-60個月）**

***關(guān)鍵步驟：**

1.對整個項(xiàng)目的研究成果進(jìn)行全面總結(jié)，包括理論創(chuàng)新、方法突破、應(yīng)用價(jià)值等。

2.撰寫項(xiàng)目總報(bào)告，整理發(fā)表系列學(xué)術(shù)論文。

3.對軟件工具原型進(jìn)行最終測試和文檔完善，探索后續(xù)推廣應(yīng)用的可能性。

4.項(xiàng)目成果交流活動。

***預(yù)期成果：**完成項(xiàng)目總報(bào)告，發(fā)表系列高水平學(xué)術(shù)論文，形成可演示的軟件工具原型，為后續(xù)研究與應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。

七．創(chuàng)新點(diǎn)

本項(xiàng)目在復(fù)雜系統(tǒng)宏觀行為建模與預(yù)測領(lǐng)域，擬從理論、方法及應(yīng)用三個層面進(jìn)行創(chuàng)新性探索，旨在克服現(xiàn)有研究的不足，提升對復(fù)雜系統(tǒng)動態(tài)演化規(guī)律的理解深度和預(yù)測精度。具體創(chuàng)新點(diǎn)如下：

**1.理論層面的創(chuàng)新：**

***多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合理論的深化：**現(xiàn)有研究多側(cè)重于單一類型數(shù)據(jù)或簡單拼接不同來源的數(shù)據(jù)，缺乏對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)內(nèi)在關(guān)聯(lián)性和互補(bǔ)性的深刻理解與有效融合機(jī)制。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地提出基于圖嵌入和多模態(tài)注意力機(jī)制的理論框架，旨在從理論上解決多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的時(shí)空對齊、特征表示不統(tǒng)一、信息冗余與缺失等問題。通過將不同類型數(shù)據(jù)映射到共享的圖結(jié)構(gòu)空間，并利用注意力機(jī)制動態(tài)學(xué)習(xí)不同數(shù)據(jù)源對于表征系統(tǒng)宏觀行為的重要性權(quán)重，本項(xiàng)目旨在構(gòu)建一個更符合復(fù)雜系統(tǒng)數(shù)據(jù)現(xiàn)實(shí)、更有效的融合理論，為從多源數(shù)據(jù)中提取高質(zhì)量、跨尺度的系統(tǒng)狀態(tài)表征提供新的理論指導(dǎo)。

***動態(tài)建模理論的拓展：**傳統(tǒng)復(fù)雜系統(tǒng)建模理論（如系統(tǒng)動力學(xué)）往往依賴對系統(tǒng)機(jī)制的先驗(yàn)假設(shè)，而深度學(xué)習(xí)模型雖然能從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，但其內(nèi)部機(jī)制通常缺乏可解釋性。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地將時(shí)空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與注意力機(jī)制、門控循環(huán)單元等結(jié)構(gòu)深度結(jié)合，構(gòu)建能夠同時(shí)捕捉復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋭討B(tài)演化、節(jié)點(diǎn)間復(fù)雜交互以及系統(tǒng)宏觀行為時(shí)序依賴的統(tǒng)一模型框架。這種結(jié)合不僅是對現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)模型在復(fù)雜系統(tǒng)建模應(yīng)用上的拓展，更是在理論層面探索如何將網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)信息、時(shí)空信息、動態(tài)信息與非線性映射能力更緊密地融合，以更真實(shí)地刻畫復(fù)雜系統(tǒng)的內(nèi)在動力學(xué)機(jī)制。

***預(yù)測不確定性量化理論的整合：**許多復(fù)雜系統(tǒng)預(yù)測任務(wù)不僅需要準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果，更需要對預(yù)測結(jié)果的不確定性進(jìn)行評估。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地將貝葉斯深度學(xué)習(xí)理論引入到基于深度學(xué)習(xí)的宏觀行為預(yù)測框架中，旨在從理論上解決深度學(xué)習(xí)模型黑箱問題帶來的不確定性傳遞難題。通過引入先驗(yàn)分布和變分推斷等方法，本項(xiàng)目旨在實(shí)現(xiàn)對模型參數(shù)和預(yù)測結(jié)果的不確定性進(jìn)行統(tǒng)一、可靠的量化，為決策者提供不僅精確而且可信度高的預(yù)測信息，這在需要風(fēng)險(xiǎn)評估和魯棒性分析的領(lǐng)域具有重要意義。

**2.方法層面的創(chuàng)新：**

***新型動態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建：**針對復(fù)雜系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)間關(guān)系和系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的動態(tài)變化問題，本項(xiàng)目將研究并構(gòu)建一種能夠自適應(yīng)更新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和節(jié)點(diǎn)表示的動態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DynamicGNN）模型。該模型不僅能夠捕捉節(jié)點(diǎn)靜態(tài)特征和鄰域信息，還能顯式地學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)邊權(quán)和節(jié)點(diǎn)屬性隨時(shí)間的變化，從而更準(zhǔn)確地反映系統(tǒng)內(nèi)部的動態(tài)交互過程和拓?fù)溲莼?。這超越了現(xiàn)有靜態(tài)GNN模型在處理時(shí)變網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)上的局限性。

***多模態(tài)注意力融合機(jī)制的設(shè)計(jì)：**面對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)在模態(tài)（如數(shù)值、文本、圖像、關(guān)系）和特性（如時(shí)序、空間、語義）上的差異，本項(xiàng)目將設(shè)計(jì)一種融合時(shí)空注意力、模態(tài)注意力和關(guān)系注意力等多層次注意力機(jī)制的融合方法。該方法能夠自適應(yīng)地學(xué)習(xí)不同數(shù)據(jù)源、不同時(shí)間步長、不同網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)上的關(guān)鍵信息，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)、更有效的特征加權(quán)與信息整合，從而提升模型對復(fù)雜系統(tǒng)復(fù)雜性的捕捉能力。這超越了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)融合方法中固定權(quán)重或簡單平均的局限性。

***可解釋性深度學(xué)習(xí)模型的開發(fā)：**為解決深度學(xué)習(xí)模型“黑箱”問題，本項(xiàng)目將結(jié)合注意力機(jī)制可視化、梯度反向傳播解釋、基于集成學(xué)習(xí)的特征重要性排序等多種可解釋性技術(shù)，開發(fā)一套適用于復(fù)雜系統(tǒng)動態(tài)建模與預(yù)測模型的可解釋性方法體系。通過揭示模型關(guān)注的輸入特征、關(guān)鍵交互路徑和決策依據(jù)，增強(qiáng)模型的可信度，并為理解復(fù)雜系統(tǒng)宏觀行為的驅(qū)動因素提供有效途徑。這彌補(bǔ)了當(dāng)前深度學(xué)習(xí)在復(fù)雜系統(tǒng)應(yīng)用中可解釋性不足的短板。

***面向預(yù)測的貝葉斯深度學(xué)習(xí)框架集成：**本項(xiàng)目將開發(fā)一套集成了變分推斷等貝葉斯深度學(xué)習(xí)技術(shù)的算法實(shí)現(xiàn)方案，并將其無縫集成到宏觀行為建模與預(yù)測流程中。該框架能夠?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)模型的參數(shù)提供概率性解釋，并對最終的預(yù)測輸出提供置信區(qū)間，從而實(shí)現(xiàn)對預(yù)測結(jié)果不確定性的全面評估和管理。這為復(fù)雜系統(tǒng)預(yù)測提供了更嚴(yán)謹(jǐn)、更可靠的統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)。

**3.應(yīng)用層面的創(chuàng)新：**

***跨領(lǐng)域應(yīng)用方法的普適性探索：**本項(xiàng)目旨在開發(fā)一套具有較強(qiáng)普適性的宏觀行為建模與預(yù)測方法論和技術(shù)體系，不僅能夠應(yīng)用于能源、交通等傳統(tǒng)復(fù)雜系統(tǒng)領(lǐng)域，還能為金融風(fēng)控、公共衛(wèi)生、生態(tài)環(huán)境等其他領(lǐng)域提供新的分析工具和決策支持。通過對不同領(lǐng)域應(yīng)用場景的共性問題和特性進(jìn)行抽象與建模，探索方法在不同領(lǐng)域間的遷移應(yīng)用潛力。

***面向?qū)嶋H決策的軟件工具開發(fā)：**本項(xiàng)目不僅關(guān)注理論方法的創(chuàng)新，更強(qiáng)調(diào)成果的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。將開發(fā)一個集成數(shù)據(jù)融合、模型構(gòu)建、預(yù)測分析、不確定性評估和結(jié)果可視化等功能的宏觀行為建模與預(yù)測軟件工具原型。該工具旨在降低復(fù)雜系統(tǒng)建模與預(yù)測的技術(shù)門檻，為行業(yè)用戶提供一個實(shí)用的分析平臺，促進(jìn)研究成果在現(xiàn)實(shí)場景中的轉(zhuǎn)化應(yīng)用。

***提升關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施決策智能化水平：**通過將本項(xiàng)目的研究成果應(yīng)用于能源調(diào)度、交通流預(yù)測等關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域，有望顯著提升這些系統(tǒng)的運(yùn)行效率、安全性和智能化水平。例如，更精準(zhǔn)的負(fù)荷預(yù)測和可再生能源消納預(yù)測能夠支持智能電網(wǎng)的優(yōu)化運(yùn)行；更可靠的交通流預(yù)測和擁堵預(yù)警能夠改善城市交通管理。這具有重要的經(jīng)濟(jì)社會效益和應(yīng)用推廣價(jià)值。

綜上所述，本項(xiàng)目在理論、方法和應(yīng)用層面均具有顯著的創(chuàng)新性，有望推動復(fù)雜系統(tǒng)宏觀行為建模與預(yù)測領(lǐng)域的發(fā)展，并為解決社會面臨的重大挑戰(zhàn)提供有力的科技支撐。

八．預(yù)期成果

本項(xiàng)目旨在通過系統(tǒng)性的研究，在復(fù)雜系統(tǒng)宏觀行為建模與預(yù)測領(lǐng)域取得一系列具有理論創(chuàng)新性和實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值的研究成果。預(yù)期成果主要包括以下幾個方面：

**1.理論貢獻(xiàn)：**

***構(gòu)建新的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合理論框架：**預(yù)期提出一種基于圖嵌入和多模態(tài)注意力機(jī)制的融合理論框架，能夠有效處理復(fù)雜系統(tǒng)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的時(shí)空對齊、特征表示不統(tǒng)一、信息互補(bǔ)與冗余等問題。該框架將超越現(xiàn)有簡單拼接或加權(quán)平均的融合方法，為從多源數(shù)據(jù)中提取高質(zhì)量、跨尺度的系統(tǒng)狀態(tài)表征提供新的理論指導(dǎo)和分析工具，深化對復(fù)雜系統(tǒng)數(shù)據(jù)層面復(fù)雜性的理解。

***發(fā)展一套動態(tài)復(fù)雜系統(tǒng)建模的理論方法體系：**預(yù)期構(gòu)建一種融合動態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、注意力機(jī)制和深度時(shí)序模型的新理論方法體系，能夠更精確地刻畫復(fù)雜系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)間關(guān)系的動態(tài)演化、系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的時(shí)變性以及宏觀行為的非線性動力特征。這將豐富和發(fā)展復(fù)雜系統(tǒng)科學(xué)的理論內(nèi)涵，為理解和預(yù)測復(fù)雜系統(tǒng)的動態(tài)行為提供更堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。

***建立預(yù)測不確定性量化的理論模型與評估體系：**預(yù)期將貝葉斯深度學(xué)習(xí)理論成功應(yīng)用于宏觀行為預(yù)測，建立一套能夠?qū)δＰ蛥?shù)和預(yù)測結(jié)果進(jìn)行概率性描述和不確定性量化的理論模型與分析方法。預(yù)期提出的模型將能夠提供具有統(tǒng)計(jì)意義的預(yù)測區(qū)間，并給出不確定性來源的解釋，為復(fù)雜系統(tǒng)預(yù)測領(lǐng)域引入更嚴(yán)謹(jǐn)、更可靠的統(tǒng)計(jì)推斷框架。

***深化對復(fù)雜系統(tǒng)宏觀行為生成機(jī)制的理論認(rèn)知：**通過模型的可解釋性分析，預(yù)期能夠揭示復(fù)雜系統(tǒng)宏觀行為背后的關(guān)鍵驅(qū)動因素、作用路徑和內(nèi)在機(jī)制。這有助于突破當(dāng)前復(fù)雜系統(tǒng)研究在“黑箱”預(yù)測與理解之間的瓶頸，深化對系統(tǒng)復(fù)雜性科學(xué)規(guī)律的認(rèn)識，并可能啟發(fā)新的理論假設(shè)。

***發(fā)表系列高水平學(xué)術(shù)論文：**預(yù)期在國內(nèi)外高水平學(xué)術(shù)期刊和會議上發(fā)表系列研究論文（如SCI一區(qū)期刊、IEEE頂級會議），系統(tǒng)闡述本項(xiàng)目的研究理論、方法、實(shí)驗(yàn)結(jié)果和理論貢獻(xiàn)，推動相關(guān)領(lǐng)域的研究進(jìn)展。

**2.方法創(chuàng)新與軟件工具：**

***提出一系列新型算法與模型：**預(yù)期提出多種創(chuàng)新性的算法和模型，包括動態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新架構(gòu)、多模態(tài)注意力融合的新方法、貝葉斯深度學(xué)習(xí)預(yù)測的新框架以及模型可解釋性的新技術(shù)。這些算法和模型將具有更高的預(yù)測精度、更強(qiáng)的魯棒性和更好的可解釋性。

***開發(fā)一套宏觀行為建模與預(yù)測軟件工具原型：**預(yù)期開發(fā)一個功能集成、操作便捷的軟件工具原型，該工具將包含數(shù)據(jù)預(yù)處理、多源數(shù)據(jù)融合、動態(tài)建模、預(yù)測分析、不確定性評估、結(jié)果可視化和可解釋性分析等功能模塊。該原型將作為本項(xiàng)目研究成果的載體，為后續(xù)的應(yīng)用推廣和二次開發(fā)提供基礎(chǔ)。

***形成一套標(biāo)準(zhǔn)化的研究流程與方法論：**預(yù)期總結(jié)出一套適用于復(fù)雜系統(tǒng)宏觀行為建模與預(yù)測的標(biāo)準(zhǔn)研究流程和規(guī)范方法論，涵蓋數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理、模型選擇與訓(xùn)練、性能評估、不確定性分析、結(jié)果解釋等各個環(huán)節(jié)，為該領(lǐng)域后續(xù)研究和應(yīng)用提供參考。

**3.實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值：**

***提升關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)行效率與安全性：**預(yù)期將本項(xiàng)目的研究成果應(yīng)用于能源調(diào)度、智能電網(wǎng)、城市交通等領(lǐng)域，開發(fā)出實(shí)用的預(yù)測模型和決策支持工具。例如，更精準(zhǔn)的電力負(fù)荷預(yù)測和可再生能源出力預(yù)測將支持智能電網(wǎng)的優(yōu)化調(diào)度，提高能源利用效率，保障電力安全穩(wěn)定供應(yīng)；更可靠的交通流預(yù)測和擁堵預(yù)警將有助于城市交通管理部門進(jìn)行更有效的信號配時(shí)控制和交通疏導(dǎo)，緩解交通擁堵，提升出行體驗(yàn)。

***輔助社會管理與公共決策：**預(yù)期將研究成果應(yīng)用于公共衛(wèi)生、環(huán)境監(jiān)測、金融風(fēng)險(xiǎn)等領(lǐng)域。例如，通過分析社交媒體數(shù)據(jù)和環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)，預(yù)測疫情傳播趨勢或空氣污染擴(kuò)散情況，為公共衛(wèi)生事件預(yù)警和應(yīng)急響應(yīng)提供支持；通過分析金融市場數(shù)據(jù)，提升對市場波動和風(fēng)險(xiǎn)傳染的預(yù)測能力，輔助金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理。

***推動相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展與技術(shù)進(jìn)步：**本項(xiàng)目的研究成果有望推動智能電網(wǎng)、智能交通、智慧城市等相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，催生新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)。開發(fā)的軟件工具原型和標(biāo)準(zhǔn)化方法論將降低技術(shù)應(yīng)用門檻，促進(jìn)復(fù)雜系統(tǒng)建模與預(yù)測技術(shù)的普及和進(jìn)步。

***培養(yǎng)高水平研究人才：**通過本項(xiàng)目的實(shí)施，將培養(yǎng)一批掌握復(fù)雜系統(tǒng)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)和前沿技術(shù)的復(fù)合型研究人才，為我國在相關(guān)領(lǐng)域的人才隊(duì)伍建設(shè)做出貢獻(xiàn)。

綜上所述，本項(xiàng)目預(yù)期在理論、方法和應(yīng)用層面均取得顯著成果，為復(fù)雜系統(tǒng)宏觀行為建模與預(yù)測領(lǐng)域的發(fā)展提供新的思路、工具和解決方案，并產(chǎn)生重要的社會經(jīng)濟(jì)效益。

九.項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃

本項(xiàng)目實(shí)施周期為五年，共分為五個階段，每個階段任務(wù)明確，時(shí)間安排緊湊，確保項(xiàng)目按計(jì)劃順利推進(jìn)。各階段任務(wù)分配、進(jìn)度安排及人員分工詳見下文。

**1.項(xiàng)目時(shí)間規(guī)劃與任務(wù)分配**

***第一階段：理論基礎(chǔ)與核心算法研究（第1-12個月）**

***任務(wù)分配：**

*團(tuán)隊(duì)成員A、B負(fù)責(zé)文獻(xiàn)調(diào)研，梳理國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，明確本項(xiàng)目的研究切入點(diǎn)和創(chuàng)新方向。

*團(tuán)隊(duì)成員C、D負(fù)責(zé)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合的理論方法研究，設(shè)計(jì)初步的數(shù)據(jù)融合框架和跨尺度特征提取方案。

*團(tuán)隊(duì)成員E、F負(fù)責(zé)改進(jìn)時(shí)空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，結(jié)合注意力機(jī)制，構(gòu)建復(fù)雜系統(tǒng)動態(tài)建模的基礎(chǔ)模型架構(gòu)。

*團(tuán)隊(duì)成員G負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)基于貝葉斯深度學(xué)習(xí)的預(yù)測不確定性量化方法。

*所有成員參與理論分析，對所提方法的關(guān)鍵理論性質(zhì)進(jìn)行初步探討。

***進(jìn)度安排：**

*第1-3個月：完成文獻(xiàn)調(diào)研，形成初步研究思路和創(chuàng)新點(diǎn)。

*第4-6個月：完成多源數(shù)據(jù)融合框架和特征提取方案設(shè)計(jì)。

*第7-9個月：完成動態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型架構(gòu)設(shè)計(jì)和貝葉斯不確定性量化方法設(shè)計(jì)。

*第10-12個月：完成理論分析，形成第一階段研究成果報(bào)告，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文1-2篇。

***第二階段：算法實(shí)現(xiàn)與基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集驗(yàn)證（第13-24個月）**

***任務(wù)分配：**

*團(tuán)隊(duì)成員A、B負(fù)責(zé)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集的收集和預(yù)處理。

*團(tuán)隊(duì)成員C、D、E、F負(fù)責(zé)利用深度學(xué)習(xí)框架實(shí)現(xiàn)第一階段設(shè)計(jì)的核心算法。

*團(tuán)隊(duì)成員G負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)方案，進(jìn)行算法驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)。

*所有成員參與實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析和討論，對算法進(jìn)行優(yōu)化和迭代。

***進(jìn)度安排：**

*第13-15個月：完成基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集收集和預(yù)處理。

*第16-18個月：完成核心算法的初步實(shí)現(xiàn)。

*第19-21個月：在基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行算法驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)。

*第22-24個月：完成實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析，對算法進(jìn)行優(yōu)化，形成算法優(yōu)化報(bào)告，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文1篇。

***第三階段：實(shí)際應(yīng)用場景實(shí)證研究與模型優(yōu)化（第25-36個月）**

***任務(wù)分配：**

*團(tuán)隊(duì)成員A、B負(fù)責(zé)選擇實(shí)際應(yīng)用場景，與相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜疫M(jìn)行需求對接。

*團(tuán)隊(duì)成員C、D、E、F、G負(fù)責(zé)將優(yōu)化后的算法應(yīng)用于實(shí)際場景，進(jìn)行實(shí)證研究。

*所有成員參與模型優(yōu)化，根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)和場景特點(diǎn)，進(jìn)一步調(diào)整和優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)與參數(shù)。

***進(jìn)度安排：**

*第25-27個月：完成實(shí)際應(yīng)用場景的選擇和需求對接。

*第28-30個月：完成算法在實(shí)際場景中的應(yīng)用部署。

*第31-33個月：進(jìn)行模型優(yōu)化和參數(shù)調(diào)整。

*第34-36個月：完成應(yīng)用案例分析報(bào)告，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文1篇。

***第四階段：可解釋性深化與軟件工具開發(fā)（第37-48個月）**

***任務(wù)分配：**

*團(tuán)隊(duì)成員E、F、G負(fù)責(zé)研究并集成多種模型可解釋性技術(shù)。

*團(tuán)隊(duì)成員C、D負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)軟件工具的原型架構(gòu)和功能模塊。

*團(tuán)隊(duì)成員A、B、所有成員參與軟件工具的核心功能開發(fā)。

***進(jìn)度安排：**

*第37-39個月：完成可解釋性技術(shù)研究和集成。

*第40-42個月：完成軟件工具的原型架構(gòu)和功能模塊設(shè)計(jì)。

*第43-46個月：完成軟件工具的核心功能開發(fā)。

*第47-48個月：完成軟件工具的內(nèi)部測試和初步的易用性評估，開發(fā)工具使用手冊。

***第五階段：成果總結(jié)與推廣（第49-60個月）**

***任務(wù)分配：**

*團(tuán)隊(duì)成員A、B、C、D、E、F、G負(fù)責(zé)整理項(xiàng)目研究成果，撰寫項(xiàng)目總報(bào)告。

*團(tuán)隊(duì)成員A、B負(fù)責(zé)發(fā)表系列學(xué)術(shù)論文。

*團(tuán)隊(duì)成員C、D、E、F負(fù)責(zé)對軟件工具原型進(jìn)行最終測試和文檔完善。

***進(jìn)度安排：**

*第49-51個月：完成項(xiàng)目總報(bào)告撰寫。

*第52-54個月：完成系列學(xué)術(shù)論文撰寫和投稿。

*第55-57個月：完成軟件工具原型最終測試和文檔完善。

*第58-60個月：項(xiàng)目成果交流活動，探索后續(xù)推廣應(yīng)用的可能性。

**2.風(fēng)險(xiǎn)管理策略**

***理論創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)：**本項(xiàng)目涉及多個前沿交叉領(lǐng)域，理論創(chuàng)新難度較大。應(yīng)對策略：加強(qiáng)團(tuán)隊(duì)的理論基礎(chǔ)訓(xùn)練，定期國內(nèi)外學(xué)術(shù)交流，引入外部專家進(jìn)行指導(dǎo)，通過小規(guī)模實(shí)驗(yàn)快速驗(yàn)證理論假設(shè)，及時(shí)調(diào)整研究方向。

***技術(shù)實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)：**深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練復(fù)雜，易出現(xiàn)收斂困難、過擬合等問題。應(yīng)對策略：采用先進(jìn)的模型架構(gòu)設(shè)計(jì)和優(yōu)化算法，加強(qiáng)正則化和模型集成，利用遷移學(xué)習(xí)和知識蒸餾技術(shù)提升模型性能，建立完善的模型評估和調(diào)試機(jī)制。

***數(shù)據(jù)獲取風(fēng)險(xiǎn)：**實(shí)際應(yīng)用場景中的數(shù)據(jù)可能存在隱私保護(hù)限制、數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、時(shí)間序列不連續(xù)等問題。應(yīng)對策略：在項(xiàng)目初期與相關(guān)單位簽訂數(shù)據(jù)共享協(xié)議，采用差分隱私、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等技術(shù)保護(hù)數(shù)據(jù)隱私，開發(fā)數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理工具，建立數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控機(jī)制，采用多源數(shù)據(jù)融合彌補(bǔ)單一數(shù)據(jù)源的不足。

***項(xiàng)目進(jìn)度風(fēng)險(xiǎn)：**項(xiàng)目涉及多個子任務(wù)，相互依賴性強(qiáng)，可能導(dǎo)致進(jìn)度延誤。應(yīng)對策略：制定詳細(xì)的項(xiàng)目計(jì)劃，明確各階段任務(wù)目標(biāo)和交付成果，建立動態(tài)的項(xiàng)目管理機(jī)制，定期召開項(xiàng)目會議，及時(shí)跟蹤進(jìn)度，對潛在風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警和干預(yù)。

***成果轉(zhuǎn)化風(fēng)險(xiǎn)：**研究成果可能存在與實(shí)際應(yīng)用需求脫節(jié)、技術(shù)成熟度不足等問題。應(yīng)對策略：加強(qiáng)與應(yīng)用單位的溝通協(xié)作，開展需求調(diào)研和用戶反饋，建立迭代式開發(fā)流程，確保研究成果的實(shí)用性和可落地性，探索與產(chǎn)業(yè)界合作，加速成果轉(zhuǎn)化應(yīng)用。

***團(tuán)隊(duì)協(xié)作風(fēng)險(xiǎn)：**團(tuán)隊(duì)成員背景各異，協(xié)作效率可能受到影響。應(yīng)對策略：建立明確的團(tuán)隊(duì)分工和協(xié)作機(jī)制，定期開展技術(shù)交流和培訓(xùn)，營造開放包容的團(tuán)隊(duì)氛圍，利用協(xié)同辦公平臺提升協(xié)作效率。

十.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)

本項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)由來自國內(nèi)頂尖高校和科研機(jī)構(gòu)的研究人員組成，團(tuán)隊(duì)成員在復(fù)雜系統(tǒng)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、、網(wǎng)絡(luò)理論等領(lǐng)域具有深厚的學(xué)術(shù)造詣和豐富的研究經(jīng)驗(yàn)，具備完成本項(xiàng)目所必需的跨學(xué)科背景和綜合能力。

**1.團(tuán)隊(duì)成員的專業(yè)背景與研究經(jīng)驗(yàn)：**

***項(xiàng)目負(fù)責(zé)人（張明）：**教授，清華大學(xué)智能技術(shù)與系統(tǒng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任，博士生導(dǎo)師。長期從事復(fù)雜系統(tǒng)建模與預(yù)測研究，在能源系統(tǒng)優(yōu)化、城市交通流分析等領(lǐng)域取得系列創(chuàng)新性成果。主持國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目2項(xiàng)，發(fā)表SCI論文50余篇，其中Nature子刊10篇。曾獲國家科學(xué)技術(shù)進(jìn)步二等獎、中國電子學(xué)會科學(xué)技術(shù)一等獎。研究方向包括復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析、系統(tǒng)動力學(xué)建模、深度學(xué)習(xí)與復(fù)雜系統(tǒng)交互、能源互聯(lián)網(wǎng)、智能交通系統(tǒng)等。擁有多年復(fù)雜系統(tǒng)研究團(tuán)隊(duì)領(lǐng)導(dǎo)經(jīng)驗(yàn)，熟悉前沿研究動態(tài)，具備優(yōu)秀的學(xué)術(shù)聲譽(yù)和項(xiàng)目能力。

***核心成員（李紅）：**副研究員，中國科學(xué)院自動化研究所復(fù)雜系統(tǒng)研究中心。主要研究方向?yàn)閺?fù)雜網(wǎng)絡(luò)建模、時(shí)空數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)與復(fù)雜系統(tǒng)交互。在頂級期刊如《NatureCommunications》、《ScienceAdvances》等發(fā)表多篇論文。曾參與多項(xiàng)國家自然科學(xué)基金重大項(xiàng)目，擅長將理論模型與數(shù)據(jù)驅(qū)動方法相結(jié)合，在多源數(shù)據(jù)融合與時(shí)空動態(tài)預(yù)測方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。

***核心成員（王強(qiáng)）：**教授，北京大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系。長期從事深度學(xué)習(xí)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、可解釋等領(lǐng)域的研究。在頂級會議如NeurIPS、ICML、CVPR等發(fā)表多篇論文。在深度學(xué)習(xí)模型的可解釋性、魯棒性優(yōu)化方面具有深厚造詣，并負(fù)責(zé)開發(fā)多個開源深度學(xué)習(xí)框架。研究方向包括深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、生成模型、可解釋等。

***核心成員（趙敏）：**研究員，清華大學(xué)社會科學(xué)學(xué)院復(fù)雜系統(tǒng)研究中心。主要研究方向?yàn)樯鐣W(wǎng)絡(luò)分析、群體行為建模、大數(shù)據(jù)與社會治理。在《NatureHumanBehaviour》、《ScienceRobotics》等期刊發(fā)表論文30余篇。擅長結(jié)合社會理論與計(jì)算方法，研究復(fù)雜系統(tǒng)的演化規(guī)律和干預(yù)機(jī)制，在多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合與預(yù)測方面具有豐富經(jīng)驗(yàn)。

***青年骨干（劉偉）：**博士后，清華大學(xué)智能技術(shù)與系統(tǒng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室。研究方向?yàn)闀r(shí)空深度學(xué)習(xí)、交通流預(yù)測與優(yōu)化。在IEEETransactionsonIntelligentSystems等期刊發(fā)表多篇論文。負(fù)責(zé)項(xiàng)目中的實(shí)際應(yīng)用場景建模與算法實(shí)現(xiàn)，具備扎實(shí)的理論基礎(chǔ)和編程能力。

***青年骨干（陳靜）：**博士后，中國科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所。研究方向?yàn)槎嘣磾?shù)據(jù)融合、社會感知與預(yù)測。在ACMTransactionsonInformationandSystemSecurity等期