實(shí)驗(yàn)班課題申報(bào)書格式一、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)動(dòng)態(tài)演化機(jī)理研究

申請(qǐng)人姓名及聯(lián)系方式：張明，研究郵箱：zhangming@

所屬單位：中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所復(fù)雜系統(tǒng)研究中心

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)目旨在探索復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演化的內(nèi)在機(jī)理，通過構(gòu)建多源數(shù)據(jù)融合與深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的分析框架，實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)非線性、時(shí)變特征的精準(zhǔn)刻畫與預(yù)測(cè)。項(xiàng)目核心聚焦于三類關(guān)鍵科學(xué)問題：一是多模態(tài)數(shù)據(jù)（如時(shí)間序列、空間圖像及傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)）的協(xié)同表征與特征提取，利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）與Transformer模型融合多源異構(gòu)信息；二是開發(fā)基于注意力機(jī)制和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的動(dòng)態(tài)演化模型，解決系統(tǒng)狀態(tài)空間的高維災(zāi)難與長(zhǎng)期依賴問題；三是通過對(duì)抗性實(shí)驗(yàn)與可解釋性分析，揭示系統(tǒng)演化中的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素與臨界閾值效應(yīng)。研究方法將結(jié)合高維統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論，采用交叉驗(yàn)證與貝葉斯優(yōu)化進(jìn)行模型超參數(shù)調(diào)優(yōu)。預(yù)期成果包括：形成一套適用于復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演化的數(shù)據(jù)融合算法庫；開發(fā)具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的深度學(xué)習(xí)分析平臺(tái)；發(fā)表SCI論文5篇，申請(qǐng)發(fā)明專利2項(xiàng)；為能源調(diào)度、城市交通優(yōu)化等領(lǐng)域提供量化決策支持工具。本項(xiàng)目的創(chuàng)新性在于將理論建模與工程應(yīng)用深度耦合，通過端到端的機(jī)器學(xué)習(xí)范式突破傳統(tǒng)分析方法的局限，為復(fù)雜系統(tǒng)科學(xué)提供新的研究范式與實(shí)用工具鏈。

三.項(xiàng)目背景與研究意義

當(dāng)前，復(fù)雜系統(tǒng)已成為自然科學(xué)與社會(huì)科學(xué)交叉研究的前沿領(lǐng)域，其動(dòng)態(tài)演化規(guī)律深刻影響著能源、環(huán)境、經(jīng)濟(jì)、公共衛(wèi)生等關(guān)鍵領(lǐng)域的決策與治理。隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、技術(shù)的飛速發(fā)展，我們能夠前所未有地獲取關(guān)于復(fù)雜系統(tǒng)運(yùn)行的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，為深入理解系統(tǒng)內(nèi)在機(jī)制提供了豐富的觀測(cè)基礎(chǔ)。然而，現(xiàn)有研究在處理復(fù)雜系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)演化問題上仍面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：一是多源數(shù)據(jù)的融合與協(xié)同分析能力不足，不同來源的數(shù)據(jù)在尺度、維度和噪聲特性上存在顯著差異，難以形成對(duì)系統(tǒng)整體狀態(tài)的全面認(rèn)知；二是復(fù)雜系統(tǒng)演化過程的非線性、時(shí)變性與不確定性特征難以被精確建模，傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)模型或確定性模型往往無法捕捉系統(tǒng)在臨界點(diǎn)附近的突變行為和長(zhǎng)期記憶效應(yīng)；三是系統(tǒng)演化機(jī)理的可解釋性較弱，深度學(xué)習(xí)模型雖然具有強(qiáng)大的擬合能力，但其“黑箱”特性限制了研究人員對(duì)系統(tǒng)內(nèi)在規(guī)律的物理詮釋，導(dǎo)致模型在實(shí)際應(yīng)用中的可信度與泛化能力受限。

復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演化機(jī)理研究的必要性源于其在應(yīng)對(duì)全球性挑戰(zhàn)中的核心作用。以能源系統(tǒng)為例，智能電網(wǎng)的運(yùn)行依賴于對(duì)發(fā)電、輸電、用電等多環(huán)節(jié)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的精確分析與預(yù)測(cè)，而可再生能源的隨機(jī)性、間歇性對(duì)電網(wǎng)穩(wěn)定性提出了極高要求。通過深入理解負(fù)荷演化模式、新能源波動(dòng)規(guī)律以及市場(chǎng)機(jī)制下的供需互動(dòng)，可以優(yōu)化能源調(diào)度策略，提升系統(tǒng)韌性。在交通領(lǐng)域，城市交通流呈現(xiàn)高度混沌特性，實(shí)時(shí)路況的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)與信號(hào)燈智能控制需要揭示車輛排隊(duì)、擁堵擴(kuò)散、人車交互的復(fù)雜機(jī)制。經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中的金融市場(chǎng)波動(dòng)、供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)等也均屬于復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演化的典型問題。當(dāng)前，這些領(lǐng)域的研究仍大量依賴經(jīng)驗(yàn)規(guī)則或簡(jiǎn)化模型，難以應(yīng)對(duì)日益增長(zhǎng)的系統(tǒng)復(fù)雜性，導(dǎo)致決策效率低下、風(fēng)險(xiǎn)控制能力不足。因此，開發(fā)能夠有效處理多源數(shù)據(jù)、精準(zhǔn)刻畫非線性演化過程、并提供可解釋性洞察的分析方法，已成為推動(dòng)相關(guān)領(lǐng)域科學(xué)進(jìn)步與技術(shù)革新的迫切需求。

本項(xiàng)目的研究具有顯著的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)與學(xué)術(shù)價(jià)值。從社會(huì)價(jià)值來看，通過揭示復(fù)雜系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)演化規(guī)律，可以為城市可持續(xù)發(fā)展、應(yīng)急管理、公共衛(wèi)生防控等提供科學(xué)依據(jù)。例如，在疫情防控中，利用多源數(shù)據(jù)（如社交媒體信息、交通流量、醫(yī)療資源分布）構(gòu)建傳染病傳播動(dòng)態(tài)模型，能夠精準(zhǔn)預(yù)測(cè)疫情發(fā)展趨勢(shì)，優(yōu)化資源分配，為政府制定防控策略提供決策支持。在應(yīng)急管理中，通過對(duì)自然災(zāi)害（如洪水、地震）前后多源遙感數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、社會(huì)輿情數(shù)據(jù)的分析，可以識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)隱患、評(píng)估災(zāi)后恢復(fù)能力，提升社會(huì)韌性。從經(jīng)濟(jì)價(jià)值來看，本項(xiàng)目成果可直接應(yīng)用于產(chǎn)業(yè)升級(jí)與優(yōu)化決策。在能源行業(yè)，基于動(dòng)態(tài)演化機(jī)理的智能調(diào)度系統(tǒng)可降低發(fā)電成本，提高可再生能源利用率，助力能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型；在金融領(lǐng)域，可構(gòu)建更精準(zhǔn)的資產(chǎn)定價(jià)模型與風(fēng)險(xiǎn)管理工具，服務(wù)普惠金融發(fā)展；在物流領(lǐng)域，通過優(yōu)化路徑規(guī)劃與庫存管理，可顯著降低運(yùn)營成本，提升供應(yīng)鏈效率。據(jù)估計(jì)，有效的復(fù)雜系統(tǒng)分析技術(shù)每年可為全球GDP貢獻(xiàn)超過千億美元的價(jià)值，尤其是在能源效率提升和風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避方面。從學(xué)術(shù)價(jià)值來看，本項(xiàng)目將推動(dòng)跨學(xué)科研究的深度融合，促進(jìn)復(fù)雜系統(tǒng)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、理論的協(xié)同發(fā)展。通過解決多源數(shù)據(jù)融合、動(dòng)態(tài)演化建模、可解釋性分析等核心科學(xué)問題，將形成一套全新的復(fù)雜系統(tǒng)研究范式，為后續(xù)研究提供方法論支撐。同時(shí)，項(xiàng)目成果也將豐富系統(tǒng)科學(xué)理論體系，深化對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)普適規(guī)律的認(rèn)識(shí)，培養(yǎng)一批兼具理論深度與實(shí)踐能力的復(fù)合型科研人才。

此外，本研究的實(shí)施還將促進(jìn)產(chǎn)學(xué)研用協(xié)同創(chuàng)新。項(xiàng)目將聯(lián)合能源企業(yè)、交通管理部門、金融科技公司等產(chǎn)業(yè)伙伴，將研究成果轉(zhuǎn)化為實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，并通過建立開源數(shù)據(jù)平臺(tái)與算法庫，推動(dòng)相關(guān)技術(shù)生態(tài)的構(gòu)建。這種合作模式不僅能夠加速科研成果的轉(zhuǎn)化效率，還能夠通過產(chǎn)業(yè)反饋優(yōu)化研究方向，形成良性循環(huán)。在政策層面，項(xiàng)目成果可為政府制定行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、優(yōu)化資源配置、完善監(jiān)管政策提供科學(xué)依據(jù)，提升國家治理能力現(xiàn)代化水平。例如，在智慧城市建設(shè)中，基于復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演化機(jī)理的分析工具可助力打造更高效、更公平、更綠色的城市運(yùn)行體系。綜上所述，本項(xiàng)目的研究不僅具有重要的理論創(chuàng)新意義，更具備顯著的社會(huì)效益與經(jīng)濟(jì)效益，是應(yīng)對(duì)全球性挑戰(zhàn)、推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵支撐。

四.國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

在復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演化機(jī)理研究領(lǐng)域，國際學(xué)術(shù)界已形成較為豐富的研究分支，并在理論建模、數(shù)據(jù)分析與仿真實(shí)驗(yàn)等方面取得了顯著進(jìn)展。從理論研究層面看，以洛倫茨（EdwardLorenz）的混沌理論、霍普夫（HeinzvonFoerster）的指數(shù)增長(zhǎng)模型以及系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)（SystemDynamics）為代表的分析框架，為理解系統(tǒng)非線性反饋與長(zhǎng)期行為奠定了基礎(chǔ)。近年來，隨著計(jì)算能力的提升和數(shù)據(jù)規(guī)模的爆炸式增長(zhǎng)，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的復(fù)雜系統(tǒng)分析成為新的研究熱點(diǎn)。在方法論層面，時(shí)間序列分析（如ARIMA、LSTM）、網(wǎng)絡(luò)科學(xué)（如圖論、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)度量）、以及傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如支持向量機(jī)、決策樹）被廣泛應(yīng)用于系統(tǒng)狀態(tài)識(shí)別、趨勢(shì)預(yù)測(cè)與異常檢測(cè)。其中，LSTM等循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因其在處理時(shí)序數(shù)據(jù)方面的優(yōu)越性能，在金融市場(chǎng)預(yù)測(cè)、交通流量分析等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。與此同時(shí)，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）的發(fā)展為分析具有空間或關(guān)系結(jié)構(gòu)的復(fù)雜系統(tǒng)提供了新的工具，例如在電力網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浞治?、社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系挖掘等方面展現(xiàn)出獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。

國外在多源數(shù)據(jù)融合與分析方面也積累了大量研究成果。研究者們開始關(guān)注如何整合來自不同傳感器、不同模態(tài)的數(shù)據(jù)，以獲得對(duì)系統(tǒng)更全面的認(rèn)識(shí)。例如，在智慧城市研究中，利用車載GPS數(shù)據(jù)、移動(dòng)通信數(shù)據(jù)、環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)等多源信息，通過時(shí)空聚類算法分析城市交通流動(dòng)態(tài)、人群活動(dòng)模式等已成為常見方法。在環(huán)境科學(xué)領(lǐng)域，整合衛(wèi)星遙感影像、地面氣象站數(shù)據(jù)、水文監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)等，用于氣候變化影響評(píng)估、生態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)的研究也日益深入。此外，基于深度學(xué)習(xí)的可解釋性研究逐漸興起，如SHAP（SHapleyAdditiveexPlanations）和LIME（LocalInterpretableModel-agnosticExplanations）等解釋性工具被用于分析深度學(xué)習(xí)模型的決策依據(jù)，提升模型在復(fù)雜系統(tǒng)分析中的應(yīng)用可信度。然而，盡管取得上述進(jìn)展，現(xiàn)有研究仍面臨諸多挑戰(zhàn)，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：首先，多源數(shù)據(jù)融合方法在處理數(shù)據(jù)異構(gòu)性、缺失性和噪聲性方面仍顯不足，尤其是在融合高維時(shí)空序列數(shù)據(jù)與圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)時(shí)，如何有效保留不同類型信息的互補(bǔ)性仍是一個(gè)開放性問題；其次，現(xiàn)有模型在刻畫復(fù)雜系統(tǒng)長(zhǎng)期記憶效應(yīng)與臨界轉(zhuǎn)變行為方面存在局限，多數(shù)模型難以同時(shí)處理系統(tǒng)的短期波動(dòng)與長(zhǎng)期趨勢(shì)，對(duì)于系統(tǒng)從穩(wěn)定態(tài)到非穩(wěn)定態(tài)的演化路徑缺乏深入理解；再次，可解釋性研究多集中于模型輸出層面的解釋，對(duì)于系統(tǒng)內(nèi)在物理機(jī)制與數(shù)據(jù)特征之間的深層關(guān)聯(lián)挖掘不足，導(dǎo)致模型的可信度在復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景中受限。

國內(nèi)對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演化機(jī)理的研究起步相對(duì)較晚，但發(fā)展迅速，并在特定領(lǐng)域形成了特色優(yōu)勢(shì)。在能源系統(tǒng)分析方面，國內(nèi)學(xué)者利用時(shí)間序列模型和優(yōu)化算法，在電力負(fù)荷預(yù)測(cè)、新能源消納等方面取得了大量應(yīng)用成果。例如，針對(duì)風(fēng)電場(chǎng)出力波動(dòng)性問題，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)與氣象數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的混合模型被用于提升預(yù)測(cè)精度。在交通領(lǐng)域，基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的交通信號(hào)控制策略研究、利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析城市路網(wǎng)擁堵演化規(guī)律等成為熱點(diǎn)方向。在公共衛(wèi)生領(lǐng)域，特別是在COVID-19大流行期間，國內(nèi)團(tuán)隊(duì)利用移動(dòng)通信數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)等快速構(gòu)建傳播預(yù)測(cè)模型，為疫情防控提供了重要支撐。此外，國內(nèi)研究在結(jié)合中國國情開展應(yīng)用研究方面具有明顯優(yōu)勢(shì)，如針對(duì)中國特有的交通擁堵模式、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)等開發(fā)了定制化分析工具。然而，與國際前沿相比，國內(nèi)研究在基礎(chǔ)理論創(chuàng)新、跨學(xué)科交叉深度、以及高端研究工具開發(fā)方面仍存在差距。具體而言，國內(nèi)在復(fù)雜系統(tǒng)理論研究方面原創(chuàng)性成果相對(duì)較少，對(duì)系統(tǒng)演化基本規(guī)律的認(rèn)識(shí)仍依賴于引進(jìn)和改進(jìn)國外理論；在多源數(shù)據(jù)融合方法方面，針對(duì)高維、多模態(tài)數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)融合技術(shù)成熟度不足，尤其是在實(shí)時(shí)性要求高的應(yīng)用場(chǎng)景中，現(xiàn)有方法的計(jì)算效率與精度有待提升；在可解釋性分析方面，國內(nèi)研究多停留在應(yīng)用層面，缺乏對(duì)系統(tǒng)演化機(jī)理與數(shù)據(jù)特征之間深層物理關(guān)聯(lián)的理論挖掘，導(dǎo)致模型的可信度難以進(jìn)一步提升。同時(shí)，國內(nèi)研究在產(chǎn)學(xué)研用結(jié)合方面仍有提升空間，部分研究成果與實(shí)際應(yīng)用需求存在脫節(jié)，需要加強(qiáng)與企業(yè)、政府的合作，推動(dòng)科研成果的轉(zhuǎn)化落地。

綜合國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，當(dāng)前復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演化機(jī)理研究面臨的主要問題與空白包括：第一，多源數(shù)據(jù)融合的理論框架與算法體系尚未完善，特別是在融合高維時(shí)序數(shù)據(jù)與圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)時(shí)，如何有效提取多源信息的互補(bǔ)性特征、處理數(shù)據(jù)時(shí)空依賴性仍缺乏系統(tǒng)解決方案；第二，現(xiàn)有模型在刻畫復(fù)雜系統(tǒng)長(zhǎng)期記憶效應(yīng)、臨界轉(zhuǎn)變行為與突變機(jī)制方面存在局限，難以同時(shí)處理系統(tǒng)的短期波動(dòng)與長(zhǎng)期趨勢(shì)，對(duì)于系統(tǒng)演化路徑的預(yù)測(cè)精度不足；第三，可解釋性分析仍停留在表面層次，缺乏對(duì)系統(tǒng)內(nèi)在物理機(jī)制與數(shù)據(jù)特征之間深層關(guān)聯(lián)的理論挖掘方法，導(dǎo)致模型的可信度在復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景中受限；第四，跨學(xué)科交叉研究有待加強(qiáng)，特別是在復(fù)雜系統(tǒng)理論、數(shù)據(jù)科學(xué)、、社會(huì)科學(xué)等領(lǐng)域的深度融合仍顯不足，制約了研究范式的創(chuàng)新；第五，產(chǎn)學(xué)研用結(jié)合不夠緊密，部分研究成果與實(shí)際應(yīng)用需求存在脫節(jié)，需要加強(qiáng)與企業(yè)、政府的合作，推動(dòng)科研成果的轉(zhuǎn)化落地。上述問題與空白既是本項(xiàng)目研究的切入點(diǎn)，也為未來復(fù)雜系統(tǒng)科學(xué)的發(fā)展指明了方向。通過解決這些問題，不僅能夠推動(dòng)相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步，更能為應(yīng)對(duì)全球性挑戰(zhàn)提供科學(xué)支撐。

五.研究目標(biāo)與內(nèi)容

本項(xiàng)目旨在通過構(gòu)建多源數(shù)據(jù)融合與深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的分析框架，揭示復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演化的內(nèi)在機(jī)理，解決現(xiàn)有研究在數(shù)據(jù)處理、模型建模和可解釋性方面的關(guān)鍵瓶頸。項(xiàng)目以能源-交通協(xié)同系統(tǒng)、金融市場(chǎng)波動(dòng)系統(tǒng)以及城市交通流系統(tǒng)為具體研究對(duì)象，致力于開發(fā)一套適用于復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演化的數(shù)據(jù)融合算法庫、動(dòng)態(tài)演化模型與可解釋性分析工具，為相關(guān)領(lǐng)域的科學(xué)研究和工程應(yīng)用提供理論支撐與實(shí)用工具。項(xiàng)目研究目標(biāo)如下：

1.構(gòu)建多源數(shù)據(jù)融合的理論框架與算法體系，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)多模態(tài)數(shù)據(jù)的協(xié)同表征與特征提取。

2.開發(fā)基于深度學(xué)習(xí)的復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演化模型，精準(zhǔn)刻畫系統(tǒng)非線性、時(shí)變特征與臨界閾值效應(yīng)。

3.建立可解釋性分析機(jī)制，揭示系統(tǒng)演化中的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素與物理機(jī)制。

4.形成一套適用于復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演化的深度學(xué)習(xí)分析平臺(tái)，推動(dòng)相關(guān)領(lǐng)域的理論創(chuàng)新與應(yīng)用轉(zhuǎn)化。

項(xiàng)目研究?jī)?nèi)容主要包括以下幾個(gè)方面：

1.多源數(shù)據(jù)融合方法研究

具體研究問題：如何有效融合高維時(shí)空序列數(shù)據(jù)（如時(shí)間序列、遙感影像）與圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)（如交通網(wǎng)絡(luò)、社交網(wǎng)絡(luò)），以獲得對(duì)系統(tǒng)整體狀態(tài)的全面認(rèn)知？

研究假設(shè)：通過構(gòu)建基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）與Transformer模型的融合框架，能夠有效保留不同類型數(shù)據(jù)的互補(bǔ)性特征，提升系統(tǒng)狀態(tài)表征的準(zhǔn)確性與魯棒性。

研究?jī)?nèi)容：首先，研究多源數(shù)據(jù)的時(shí)空依賴性與關(guān)系結(jié)構(gòu)特征，設(shè)計(jì)多模態(tài)數(shù)據(jù)的協(xié)同表征方法；其次，開發(fā)基于GNN與Transformer模型的融合算法，解決數(shù)據(jù)異構(gòu)性、缺失性和噪聲性問題；最后，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證融合方法在系統(tǒng)狀態(tài)識(shí)別、趨勢(shì)預(yù)測(cè)等方面的性能優(yōu)勢(shì)。具體研究任務(wù)包括：設(shè)計(jì)多源數(shù)據(jù)預(yù)處理流程，構(gòu)建時(shí)空?qǐng)D表示學(xué)習(xí)模型，開發(fā)基于注意力機(jī)制的融合算法，評(píng)估融合模型在不同應(yīng)用場(chǎng)景下的性能。

2.復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演化模型研究

具體研究問題：如何構(gòu)建能夠精準(zhǔn)刻畫復(fù)雜系統(tǒng)非線性、時(shí)變特征與臨界閾值效應(yīng)的深度學(xué)習(xí)模型？

研究假設(shè)：通過結(jié)合長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）與注意力機(jī)制，能夠有效捕捉系統(tǒng)的長(zhǎng)期記憶效應(yīng)與短期波動(dòng)特征；通過引入突變論與分形分析，能夠揭示系統(tǒng)演化中的臨界閾值效應(yīng)與自相似結(jié)構(gòu)。

研究?jī)?nèi)容：首先，研究復(fù)雜系統(tǒng)的時(shí)序演化特征與非線性動(dòng)力學(xué)規(guī)律，設(shè)計(jì)基于LSTM與注意力機(jī)制的動(dòng)態(tài)演化模型；其次，結(jié)合突變論與分形分析，識(shí)別系統(tǒng)演化中的關(guān)鍵閾值與自相似結(jié)構(gòu)；最后，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證模型在系統(tǒng)狀態(tài)預(yù)測(cè)、臨界點(diǎn)識(shí)別等方面的性能。具體研究任務(wù)包括：設(shè)計(jì)時(shí)序演化模型架構(gòu)，開發(fā)基于注意力機(jī)制的關(guān)鍵特征提取方法，結(jié)合突變論與分形分析識(shí)別系統(tǒng)演化臨界點(diǎn)，評(píng)估模型在不同應(yīng)用場(chǎng)景下的預(yù)測(cè)精度與泛化能力。

3.可解釋性分析機(jī)制研究

具體研究問題：如何揭示系統(tǒng)演化中的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素與物理機(jī)制，提升深度學(xué)習(xí)模型的可信度？

研究假設(shè)：通過結(jié)合可解釋性（X）技術(shù)，如SHAP與LIME，能夠有效解釋深度學(xué)習(xí)模型的決策依據(jù)，揭示系統(tǒng)演化中的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素與物理機(jī)制。

研究?jī)?nèi)容：首先，研究系統(tǒng)演化機(jī)理與數(shù)據(jù)特征之間的關(guān)聯(lián)規(guī)律，設(shè)計(jì)基于X的可解釋性分析框架；其次，開發(fā)基于物理機(jī)制約束的深度學(xué)習(xí)模型，提升模型的可解釋性；最后，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證可解釋性分析框架在揭示系統(tǒng)演化規(guī)律方面的有效性。具體研究任務(wù)包括：設(shè)計(jì)可解釋性分析框架，開發(fā)基于物理機(jī)制約束的深度學(xué)習(xí)模型，結(jié)合SHAP與LIME解釋模型決策依據(jù)，評(píng)估可解釋性分析框架在系統(tǒng)演化機(jī)理研究中的應(yīng)用效果。

4.深度學(xué)習(xí)分析平臺(tái)開發(fā)

具體研究問題：如何開發(fā)一套適用于復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演化的深度學(xué)習(xí)分析平臺(tái)，推動(dòng)相關(guān)領(lǐng)域的理論創(chuàng)新與應(yīng)用轉(zhuǎn)化？

研究假設(shè)：通過開發(fā)開源的深度學(xué)習(xí)分析平臺(tái)，能夠?yàn)橄嚓P(guān)領(lǐng)域的科研人員和工程師提供實(shí)用工具，推動(dòng)科研成果的轉(zhuǎn)化落地。

研究?jī)?nèi)容：首先，設(shè)計(jì)平臺(tái)的技術(shù)架構(gòu)與功能模塊，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、結(jié)果可視化等；其次，集成多源數(shù)據(jù)融合方法、動(dòng)態(tài)演化模型與可解釋性分析工具，形成完整的分析流程；最后，通過實(shí)際應(yīng)用案例驗(yàn)證平臺(tái)的實(shí)用性與易用性。具體研究任務(wù)包括：設(shè)計(jì)平臺(tái)技術(shù)架構(gòu)，開發(fā)數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，集成多源數(shù)據(jù)融合方法、動(dòng)態(tài)演化模型與可解釋性分析工具，開發(fā)結(jié)果可視化模塊，形成完整的分析平臺(tái)。

通過上述研究?jī)?nèi)容，本項(xiàng)目將形成一套適用于復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演化的數(shù)據(jù)融合算法庫、動(dòng)態(tài)演化模型與可解釋性分析工具，為相關(guān)領(lǐng)域的科學(xué)研究和工程應(yīng)用提供理論支撐與實(shí)用工具，推動(dòng)復(fù)雜系統(tǒng)科學(xué)的理論創(chuàng)新與應(yīng)用轉(zhuǎn)化。

六.研究方法與技術(shù)路線

本項(xiàng)目將采用理論分析、模型構(gòu)建、仿真實(shí)驗(yàn)與實(shí)證分析相結(jié)合的研究方法，結(jié)合多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)、深度學(xué)習(xí)建模技術(shù)、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)以及可解釋性技術(shù)，系統(tǒng)研究復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演化機(jī)理。具體研究方法、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)收集與分析方法如下：

1.研究方法

（1）多源數(shù)據(jù)融合方法：采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）與Transformer模型融合多模態(tài)數(shù)據(jù)。GNN用于建模數(shù)據(jù)中的圖結(jié)構(gòu)關(guān)系，如交通網(wǎng)絡(luò)、社交網(wǎng)絡(luò)等；Transformer模型用于捕捉數(shù)據(jù)的時(shí)空依賴性。通過注意力機(jī)制，實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的協(xié)同表征與特征提取。

（2）深度學(xué)習(xí)建模方法：采用長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）與注意力機(jī)制構(gòu)建動(dòng)態(tài)演化模型，捕捉系統(tǒng)的長(zhǎng)期記憶效應(yīng)與短期波動(dòng)特征。結(jié)合突變論與分形分析，識(shí)別系統(tǒng)演化中的關(guān)鍵閾值與自相似結(jié)構(gòu)。

（3）可解釋性分析方法：采用可解釋性（X）技術(shù)，如SHAP與LIME，解釋深度學(xué)習(xí)模型的決策依據(jù)，揭示系統(tǒng)演化中的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素與物理機(jī)制。

（4）復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析方法：采用圖論、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)度量等方法，分析系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)特征與演化規(guī)律。

2.實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

（1）數(shù)據(jù)收集：收集能源-交通協(xié)同系統(tǒng)、金融市場(chǎng)波動(dòng)系統(tǒng)以及城市交通流系統(tǒng)的多源數(shù)據(jù)，包括時(shí)間序列數(shù)據(jù)、空間圖像數(shù)據(jù)、傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)等。

（2）數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、歸一化、缺失值填充等預(yù)處理操作。

（3）模型訓(xùn)練：采用深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow、PyTorch）訓(xùn)練多源數(shù)據(jù)融合模型、動(dòng)態(tài)演化模型與可解釋性分析模型。

（4）模型評(píng)估：采用交叉驗(yàn)證、留一法等方法評(píng)估模型的性能，包括預(yù)測(cè)精度、泛化能力、可解釋性等。

（5）結(jié)果分析：分析模型輸出結(jié)果，揭示系統(tǒng)演化規(guī)律與關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素。

3.數(shù)據(jù)收集與分析方法

（1）數(shù)據(jù)收集：收集能源-交通協(xié)同系統(tǒng)、金融市場(chǎng)波動(dòng)系統(tǒng)以及城市交通流系統(tǒng)的多源數(shù)據(jù)。能源-交通協(xié)同系統(tǒng)數(shù)據(jù)包括電力負(fù)荷數(shù)據(jù)、交通流量數(shù)據(jù)、能源價(jià)格數(shù)據(jù)等；金融市場(chǎng)波動(dòng)系統(tǒng)數(shù)據(jù)包括價(jià)格數(shù)據(jù)、交易量數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)等；城市交通流系統(tǒng)數(shù)據(jù)包括GPS數(shù)據(jù)、交通攝像頭數(shù)據(jù)、移動(dòng)通信數(shù)據(jù)等。

（2）數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、歸一化、缺失值填充等預(yù)處理操作。具體包括：去除異常值、填補(bǔ)缺失值、歸一化數(shù)據(jù)到[0,1]區(qū)間等。

（3）數(shù)據(jù)分析：采用多源數(shù)據(jù)融合方法、深度學(xué)習(xí)建模方法、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析方法和可解釋性分析方法，分析系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)演化機(jī)理。

（4）結(jié)果可視化：采用可視化工具（如Matplotlib、Seaborn）將分析結(jié)果可視化，包括系統(tǒng)狀態(tài)演化圖、關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素圖等。

技術(shù)路線如下：

1.研究流程

（1）問題定義與文獻(xiàn)綜述：明確研究問題，進(jìn)行文獻(xiàn)綜述，確定研究方法與技術(shù)路線。

（2）數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理：收集多源數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。

（3）多源數(shù)據(jù)融合模型構(gòu)建：構(gòu)建基于GNN與Transformer模型的多源數(shù)據(jù)融合模型。

（4）動(dòng)態(tài)演化模型構(gòu)建：構(gòu)建基于LSTM與注意力機(jī)制的動(dòng)態(tài)演化模型，結(jié)合突變論與分形分析識(shí)別系統(tǒng)演化臨界點(diǎn)。

（5）可解釋性分析模型構(gòu)建：構(gòu)建基于X的可解釋性分析模型，解釋模型決策依據(jù)。

（6）模型訓(xùn)練與評(píng)估：訓(xùn)練模型，評(píng)估模型性能。

（7）結(jié)果分析與可視化：分析模型輸出結(jié)果，進(jìn)行結(jié)果可視化。

（8）平臺(tái)開發(fā)與應(yīng)用：開發(fā)深度學(xué)習(xí)分析平臺(tái)，進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用案例驗(yàn)證。

2.關(guān)鍵步驟

（1）多源數(shù)據(jù)融合模型構(gòu)建：設(shè)計(jì)GNN與Transformer模型的融合架構(gòu)，開發(fā)多源數(shù)據(jù)融合算法。

（2）動(dòng)態(tài)演化模型構(gòu)建：設(shè)計(jì)LSTM與注意力機(jī)制的動(dòng)態(tài)演化模型架構(gòu)，開發(fā)基于突變論與分形分析的臨界點(diǎn)識(shí)別方法。

（3）可解釋性分析模型構(gòu)建：設(shè)計(jì)基于SHAP與LIME的可解釋性分析框架，開發(fā)基于物理機(jī)制約束的深度學(xué)習(xí)模型。

（4）模型訓(xùn)練與評(píng)估：采用深度學(xué)習(xí)框架訓(xùn)練模型，采用交叉驗(yàn)證、留一法等方法評(píng)估模型性能。

（5）平臺(tái)開發(fā)與應(yīng)用：開發(fā)深度學(xué)習(xí)分析平臺(tái)，進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用案例驗(yàn)證。

通過上述研究方法與技術(shù)路線，本項(xiàng)目將系統(tǒng)研究復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演化機(jī)理，開發(fā)一套適用于復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演化的數(shù)據(jù)融合算法庫、動(dòng)態(tài)演化模型與可解釋性分析工具，為相關(guān)領(lǐng)域的科學(xué)研究和工程應(yīng)用提供理論支撐與實(shí)用工具。

七．創(chuàng)新點(diǎn)

本項(xiàng)目在理論、方法與應(yīng)用三個(gè)層面均具有顯著的創(chuàng)新性，旨在突破現(xiàn)有復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演化機(jī)理研究的瓶頸，為相關(guān)領(lǐng)域提供新的研究范式與實(shí)用工具。

1.理論層面的創(chuàng)新

（1）多源數(shù)據(jù)融合理論的拓展：現(xiàn)有研究在多源數(shù)據(jù)融合方面多集中于簡(jiǎn)單特征拼接或線性組合，未能有效處理多源數(shù)據(jù)的高維性、異構(gòu)性以及時(shí)空依賴性。本項(xiàng)目提出的基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）與Transformer模型的融合框架，從理論上突破了傳統(tǒng)融合方法的局限。GNN能夠顯式建模數(shù)據(jù)間的圖結(jié)構(gòu)關(guān)系，適用于交通網(wǎng)絡(luò)、社交網(wǎng)絡(luò)等多關(guān)系系統(tǒng)；Transformer模型則擅長(zhǎng)捕捉數(shù)據(jù)的高維時(shí)空依賴性，尤其適用于處理長(zhǎng)序列時(shí)間序列數(shù)據(jù)。通過注意力機(jī)制，本項(xiàng)目創(chuàng)新性地設(shè)計(jì)了多源信息的動(dòng)態(tài)加權(quán)融合策略，能夠根據(jù)數(shù)據(jù)特征與系統(tǒng)狀態(tài)自適應(yīng)調(diào)整不同源信息的貢獻(xiàn)度，從而實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)、更魯棒的系統(tǒng)表征。此外，本項(xiàng)目將物理機(jī)制約束引入數(shù)據(jù)融合過程，通過構(gòu)建基于能量守恒、信息傳播等物理原理的融合模型，提升了融合結(jié)果的理論一致性，為復(fù)雜系統(tǒng)多源數(shù)據(jù)融合理論提供了新的研究方向。

（2）動(dòng)態(tài)演化模型的深化：現(xiàn)有研究在刻畫復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演化時(shí)，往往采用單一的時(shí)序模型（如LSTM）或基于淺層動(dòng)力學(xué)理論的模型，難以同時(shí)捕捉系統(tǒng)的長(zhǎng)期記憶效應(yīng)、短期波動(dòng)特征以及臨界閾值效應(yīng)。本項(xiàng)目提出的基于LSTM與注意力機(jī)制的動(dòng)態(tài)演化模型，通過注意力機(jī)制自適應(yīng)捕捉系統(tǒng)演化過程中的關(guān)鍵時(shí)間窗口與重要影響因素，有效提升了模型對(duì)短期波動(dòng)的響應(yīng)能力。更重要的是，本項(xiàng)目創(chuàng)新性地將突變論與分形分析引入深度學(xué)習(xí)模型，通過理論分析識(shí)別系統(tǒng)演化中的關(guān)鍵閾值點(diǎn)，并利用分形維數(shù)等指標(biāo)量化系統(tǒng)狀態(tài)空間的復(fù)雜度與自相似性。這種理論模型與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法的結(jié)合，為理解復(fù)雜系統(tǒng)從穩(wěn)定態(tài)到非穩(wěn)定態(tài)的演化路徑提供了新的理論視角，深化了對(duì)系統(tǒng)臨界行為動(dòng)態(tài)演化機(jī)理的認(rèn)識(shí)。

（3）可解釋性分析機(jī)制的完善：現(xiàn)有研究在可解釋性分析方面多集中于模型輸出層面的解釋（如SHAP值、LIME局部解釋），缺乏對(duì)系統(tǒng)內(nèi)在物理機(jī)制與數(shù)據(jù)特征之間深層關(guān)聯(lián)的理論挖掘。本項(xiàng)目提出構(gòu)建基于物理機(jī)制約束的可解釋性分析框架，通過將已知的物理定律、統(tǒng)計(jì)規(guī)律或領(lǐng)域知識(shí)作為先驗(yàn)約束，引導(dǎo)深度學(xué)習(xí)模型學(xué)習(xí)符合物理直覺的演化規(guī)律，并通過反向傳播機(jī)制將可解釋性要求融入模型訓(xùn)練過程。同時(shí)，本項(xiàng)目創(chuàng)新性地結(jié)合全局解釋（如模型權(quán)重分析）與局部解釋（如SHAP值、LIME），從系統(tǒng)整體與局部?jī)蓚€(gè)層面揭示系統(tǒng)演化中的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素。通過建立數(shù)據(jù)特征、模型參數(shù)與物理機(jī)制之間的映射關(guān)系，本項(xiàng)目旨在實(shí)現(xiàn)從“黑箱”模型到“白箱”模型的理論跨越，為復(fù)雜系統(tǒng)科學(xué)提供更可靠、更可信的分析工具，推動(dòng)可解釋在復(fù)雜系統(tǒng)研究中的應(yīng)用。

2.方法層面的創(chuàng)新

（1）多源數(shù)據(jù)融合方法的創(chuàng)新：本項(xiàng)目提出的多源數(shù)據(jù)融合方法，創(chuàng)新性地將GNN與Transformer模型相結(jié)合，通過注意力機(jī)制實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的協(xié)同表征與特征提取。具體而言，本項(xiàng)目設(shè)計(jì)了時(shí)空?qǐng)D注意力網(wǎng)絡(luò)（STGAT），該網(wǎng)絡(luò)首先利用GNN對(duì)具有空間結(jié)構(gòu)的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，然后利用Transformer捕捉數(shù)據(jù)的時(shí)空依賴性，最后通過注意力機(jī)制融合時(shí)空?qǐng)D表示與Transformer編碼表示。這種方法在理論上能夠有效保留不同類型數(shù)據(jù)的互補(bǔ)性特征，提升系統(tǒng)狀態(tài)表征的準(zhǔn)確性與魯棒性。

（2）動(dòng)態(tài)演化模型的創(chuàng)新：本項(xiàng)目提出的動(dòng)態(tài)演化模型，創(chuàng)新性地將LSTM與注意力機(jī)制相結(jié)合，并引入突變論與分形分析，能夠同時(shí)捕捉系統(tǒng)的長(zhǎng)期記憶效應(yīng)、短期波動(dòng)特征以及臨界閾值效應(yīng)。具體而言，本項(xiàng)目設(shè)計(jì)了基于注意力機(jī)制的LSTM網(wǎng)絡(luò)（AT-LSTM），該網(wǎng)絡(luò)通過注意力機(jī)制自適應(yīng)捕捉系統(tǒng)演化過程中的關(guān)鍵時(shí)間窗口與重要影響因素，有效提升了模型對(duì)短期波動(dòng)的響應(yīng)能力。同時(shí)，本項(xiàng)目利用突變論識(shí)別系統(tǒng)演化中的關(guān)鍵閾值點(diǎn)，并利用分形維數(shù)等指標(biāo)量化系統(tǒng)狀態(tài)空間的復(fù)雜度與自相似性。

（3）可解釋性分析方法的創(chuàng)新：本項(xiàng)目提出的可解釋性分析方法，創(chuàng)新性地將物理機(jī)制約束引入可解釋性分析過程，通過構(gòu)建基于物理機(jī)制的深度學(xué)習(xí)模型，實(shí)現(xiàn)從“黑箱”模型到“白箱”模型的理論跨越。具體而言，本項(xiàng)目設(shè)計(jì)了基于物理機(jī)制約束的深度學(xué)習(xí)模型（PM-DNN），該模型通過將物理定律、統(tǒng)計(jì)規(guī)律或領(lǐng)域知識(shí)作為先驗(yàn)約束，引導(dǎo)深度學(xué)習(xí)模型學(xué)習(xí)符合物理直覺的演化規(guī)律，并通過反向傳播機(jī)制將可解釋性要求融入模型訓(xùn)練過程。同時(shí)，本項(xiàng)目創(chuàng)新性地結(jié)合全局解釋與局部解釋，從系統(tǒng)整體與局部?jī)蓚€(gè)層面揭示系統(tǒng)演化中的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素。

3.應(yīng)用層面的創(chuàng)新

（1）能源-交通協(xié)同系統(tǒng)：本項(xiàng)目提出的分析方法，能夠有效解決能源-交通協(xié)同系統(tǒng)中的能源調(diào)度優(yōu)化、交通流量預(yù)測(cè)等問題。通過多源數(shù)據(jù)融合方法，能夠有效整合電力負(fù)荷數(shù)據(jù)、交通流量數(shù)據(jù)、能源價(jià)格數(shù)據(jù)等，構(gòu)建能源-交通協(xié)同系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)演化模型，為能源調(diào)度優(yōu)化、交通流量預(yù)測(cè)提供科學(xué)依據(jù)。

（2）金融市場(chǎng)波動(dòng)系統(tǒng)：本項(xiàng)目提出的分析方法，能夠有效解決金融市場(chǎng)波動(dòng)系統(tǒng)中的資產(chǎn)定價(jià)、風(fēng)險(xiǎn)管理等問題。通過多源數(shù)據(jù)融合方法，能夠有效整合價(jià)格數(shù)據(jù)、交易量數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)等，構(gòu)建金融市場(chǎng)波動(dòng)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)演化模型，為資產(chǎn)定價(jià)、風(fēng)險(xiǎn)管理提供科學(xué)依據(jù)。

（3）城市交通流系統(tǒng)：本項(xiàng)目提出的分析方法，能夠有效解決城市交通流系統(tǒng)中的交通擁堵預(yù)測(cè)、信號(hào)燈優(yōu)化等問題。通過多源數(shù)據(jù)融合方法，能夠有效整合GPS數(shù)據(jù)、交通攝像頭數(shù)據(jù)、移動(dòng)通信數(shù)據(jù)等，構(gòu)建城市交通流系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)演化模型，為交通擁堵預(yù)測(cè)、信號(hào)燈優(yōu)化提供科學(xué)依據(jù)。

（4）深度學(xué)習(xí)分析平臺(tái)：本項(xiàng)目開發(fā)的深度學(xué)習(xí)分析平臺(tái)，能夠?yàn)橄嚓P(guān)領(lǐng)域的科研人員和工程師提供實(shí)用工具，推動(dòng)科研成果的轉(zhuǎn)化落地。該平臺(tái)集成了多源數(shù)據(jù)融合方法、動(dòng)態(tài)演化模型與可解釋性分析工具，形成完整的分析流程，能夠幫助用戶快速構(gòu)建復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演化模型，并進(jìn)行結(jié)果可視化與分析。

綜上所述，本項(xiàng)目在理論、方法與應(yīng)用三個(gè)層面均具有顯著的創(chuàng)新性，旨在突破現(xiàn)有復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演化機(jī)理研究的瓶頸，為相關(guān)領(lǐng)域提供新的研究范式與實(shí)用工具。通過本項(xiàng)目的實(shí)施，將推動(dòng)復(fù)雜系統(tǒng)科學(xué)的理論創(chuàng)新與應(yīng)用轉(zhuǎn)化，為應(yīng)對(duì)全球性挑戰(zhàn)提供科學(xué)支撐。

八．預(yù)期成果

本項(xiàng)目旨在通過系統(tǒng)研究復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演化機(jī)理，預(yù)期在理論、方法、平臺(tái)與應(yīng)用等多個(gè)層面取得標(biāo)志性成果，為相關(guān)領(lǐng)域的科學(xué)研究和工程實(shí)踐提供有力支撐。

1.理論貢獻(xiàn)

（1）多源數(shù)據(jù)融合理論的創(chuàng)新：預(yù)期建立一套基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）與Transformer模型融合多模態(tài)數(shù)據(jù)的理論框架，明確模型架構(gòu)設(shè)計(jì)原則、注意力機(jī)制優(yōu)化方法以及融合算法的理論基礎(chǔ)。通過理論推導(dǎo)與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，揭示多源數(shù)據(jù)融合過程中信息交互的內(nèi)在機(jī)制，為復(fù)雜系統(tǒng)多源數(shù)據(jù)融合理論提供新的理論視角與數(shù)學(xué)表達(dá)。預(yù)期發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文3-5篇，闡述時(shí)空?qǐng)D注意力網(wǎng)絡(luò)（STGAT）的理論特性與性能邊界，為多源數(shù)據(jù)融合領(lǐng)域提供新的理論工具與分析方法。

（2）動(dòng)態(tài)演化模型的深化：預(yù)期構(gòu)建能夠同時(shí)刻畫復(fù)雜系統(tǒng)長(zhǎng)期記憶效應(yīng)、短期波動(dòng)特征以及臨界閾值效應(yīng)的深度學(xué)習(xí)模型理論體系。通過結(jié)合突變論與分形分析，預(yù)期提出基于理論模型指導(dǎo)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)分析方法，為理解復(fù)雜系統(tǒng)從穩(wěn)定態(tài)到非穩(wěn)定態(tài)的演化路徑提供新的理論框架。預(yù)期發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文3-5篇，系統(tǒng)闡述基于注意力機(jī)制的LSTM網(wǎng)絡(luò)（AT-LSTM）的理論特性、臨界點(diǎn)識(shí)別方法以及模型泛化能力，為復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演化理論研究提供新的理論工具與分析方法。

（3）可解釋性分析機(jī)制的完善：預(yù)期建立一套基于物理機(jī)制約束的可解釋性分析框架，為理解數(shù)據(jù)特征、模型參數(shù)與物理機(jī)制之間的深層關(guān)聯(lián)提供理論方法。預(yù)期發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文2-3篇，系統(tǒng)闡述物理機(jī)制約束的深度學(xué)習(xí)模型（PM-DNN）的設(shè)計(jì)原理、訓(xùn)練方法以及可解釋性分析技術(shù)，為復(fù)雜系統(tǒng)科學(xué)提供更可靠、更可信的分析工具，推動(dòng)可解釋在復(fù)雜系統(tǒng)研究中的應(yīng)用。

2.方法創(chuàng)新

（1）多源數(shù)據(jù)融合方法的創(chuàng)新：預(yù)期開發(fā)基于時(shí)空?qǐng)D注意力網(wǎng)絡(luò)（STGAT）的多源數(shù)據(jù)融合算法庫，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、GNN模型訓(xùn)練模塊、Transformer模型訓(xùn)練模塊以及注意力機(jī)制融合模塊。該算法庫將能夠有效融合高維時(shí)空序列數(shù)據(jù)與圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，為復(fù)雜系統(tǒng)多源數(shù)據(jù)融合提供實(shí)用工具。

（2）動(dòng)態(tài)演化模型的創(chuàng)新：預(yù)期開發(fā)基于注意力機(jī)制的LSTM網(wǎng)絡(luò)（AT-LSTM）和基于突變論與分形分析的臨界點(diǎn)識(shí)別方法，形成一套完整的動(dòng)態(tài)演化模型構(gòu)建流程。預(yù)期開發(fā)相關(guān)模型訓(xùn)練與評(píng)估工具，為復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演化建模提供實(shí)用工具。

（3）可解釋性分析方法的創(chuàng)新：預(yù)期開發(fā)基于物理機(jī)制約束的深度學(xué)習(xí)模型（PM-DNN）訓(xùn)練與解釋工具，形成一套完整的可解釋性分析流程。預(yù)期開發(fā)相關(guān)SHAP值、LIME解釋工具，為復(fù)雜系統(tǒng)可解釋性分析提供實(shí)用工具。

3.平臺(tái)開發(fā)

（1）深度學(xué)習(xí)分析平臺(tái)：預(yù)期開發(fā)一套適用于復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演化的深度學(xué)習(xí)分析平臺(tái)，該平臺(tái)集成了多源數(shù)據(jù)融合方法、動(dòng)態(tài)演化模型與可解釋性分析工具，形成完整的分析流程。平臺(tái)將提供數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、結(jié)果可視化等功能模塊，為用戶提供友好的操作界面與實(shí)用工具。

（2）開源數(shù)據(jù)集：預(yù)期構(gòu)建能源-交通協(xié)同系統(tǒng)、金融市場(chǎng)波動(dòng)系統(tǒng)以及城市交通流系統(tǒng)等領(lǐng)域的開源數(shù)據(jù)集，為相關(guān)領(lǐng)域的研究提供數(shù)據(jù)支撐。

4.應(yīng)用價(jià)值

（1）能源-交通協(xié)同系統(tǒng)：預(yù)期將本項(xiàng)目提出的分析方法應(yīng)用于能源-交通協(xié)同系統(tǒng)，為能源調(diào)度優(yōu)化、交通流量預(yù)測(cè)提供科學(xué)依據(jù)。預(yù)期開發(fā)能源調(diào)度優(yōu)化模型與交通流量預(yù)測(cè)模型，為相關(guān)企業(yè)提供決策支持工具。

（2）金融市場(chǎng)波動(dòng)系統(tǒng)：預(yù)期將本項(xiàng)目提出的分析方法應(yīng)用于金融市場(chǎng)波動(dòng)系統(tǒng)，為資產(chǎn)定價(jià)、風(fēng)險(xiǎn)管理提供科學(xué)依據(jù)。預(yù)期開發(fā)資產(chǎn)定價(jià)模型與風(fēng)險(xiǎn)管理工具，為金融機(jī)構(gòu)提供決策支持工具。

（3）城市交通流系統(tǒng)：預(yù)期將本項(xiàng)目提出的分析方法應(yīng)用于城市交通流系統(tǒng)，為交通擁堵預(yù)測(cè)、信號(hào)燈優(yōu)化提供科學(xué)依據(jù)。預(yù)期開發(fā)交通擁堵預(yù)測(cè)模型與信號(hào)燈優(yōu)化模型，為交通管理部門提供決策支持工具。

5.人才培養(yǎng)

（1）培養(yǎng)高層次科研人才：預(yù)期培養(yǎng)一批兼具理論深度與實(shí)踐能力的復(fù)合型科研人才，為復(fù)雜系統(tǒng)科學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展提供人才支撐。

（2）促進(jìn)產(chǎn)學(xué)研用合作：預(yù)期加強(qiáng)與企業(yè)、政府的合作，推動(dòng)科研成果的轉(zhuǎn)化落地，為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展提供智力支持。

綜上所述，本項(xiàng)目預(yù)期在理論、方法、平臺(tái)與應(yīng)用等多個(gè)層面取得標(biāo)志性成果，為相關(guān)領(lǐng)域的科學(xué)研究和工程實(shí)踐提供有力支撐。通過本項(xiàng)目的實(shí)施，將推動(dòng)復(fù)雜系統(tǒng)科學(xué)的理論創(chuàng)新與應(yīng)用轉(zhuǎn)化，為應(yīng)對(duì)全球性挑戰(zhàn)提供科學(xué)支撐。

九.項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃

本項(xiàng)目計(jì)劃執(zhí)行周期為三年，分為四個(gè)主要階段：準(zhǔn)備階段、研究階段、應(yīng)用驗(yàn)證階段與總結(jié)階段。每個(gè)階段均有明確的任務(wù)分配與進(jìn)度安排，確保項(xiàng)目按計(jì)劃順利推進(jìn)。

1.時(shí)間規(guī)劃

（1）準(zhǔn)備階段（第1-6個(gè)月）

任務(wù)分配：

*文獻(xiàn)綜述與理論分析（負(fù)責(zé)人：張三）：完成國內(nèi)外研究現(xiàn)狀梳理，明確項(xiàng)目研究框架與理論創(chuàng)新點(diǎn)。

*數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理（負(fù)責(zé)人：李四）：收集能源-交通協(xié)同系統(tǒng)、金融市場(chǎng)波動(dòng)系統(tǒng)以及城市交通流系統(tǒng)等領(lǐng)域的多源數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、歸一化、缺失值填充等預(yù)處理操作。

*研究平臺(tái)搭建（負(fù)責(zé)人：王五）：搭建深度學(xué)習(xí)分析平臺(tái)框架，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、模型訓(xùn)練模塊、結(jié)果可視化模塊等。

進(jìn)度安排：

*第1-2個(gè)月：完成文獻(xiàn)綜述與理論分析，明確項(xiàng)目研究框架與理論創(chuàng)新點(diǎn)。

*第3-4個(gè)月：收集多源數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、歸一化、缺失值填充等預(yù)處理操作。

*第5-6個(gè)月：搭建深度學(xué)習(xí)分析平臺(tái)框架，完成數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、模型訓(xùn)練模塊、結(jié)果可視化模塊的開發(fā)。

（2）研究階段（第7-30個(gè)月）

任務(wù)分配：

*多源數(shù)據(jù)融合方法研究（負(fù)責(zé)人：趙六）：設(shè)計(jì)時(shí)空?qǐng)D注意力網(wǎng)絡(luò)（STGAT），開發(fā)多源數(shù)據(jù)融合算法。

*動(dòng)態(tài)演化模型研究（負(fù)責(zé)人：孫七）：設(shè)計(jì)基于注意力機(jī)制的LSTM網(wǎng)絡(luò)（AT-LSTM），開發(fā)基于突變論與分形分析的臨界點(diǎn)識(shí)別方法。

*可解釋性分析機(jī)制研究（負(fù)責(zé)人：周八）：設(shè)計(jì)基于物理機(jī)制約束的深度學(xué)習(xí)模型（PM-DNN），開發(fā)SHAP與LIME解釋工具。

*模型訓(xùn)練與評(píng)估（負(fù)責(zé)人：吳九）：訓(xùn)練多源數(shù)據(jù)融合模型、動(dòng)態(tài)演化模型與可解釋性分析模型，評(píng)估模型性能。

進(jìn)度安排：

*第7-12個(gè)月：完成時(shí)空?qǐng)D注意力網(wǎng)絡(luò)（STGAT）的設(shè)計(jì)與開發(fā)，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

*第13-18個(gè)月：完成基于注意力機(jī)制的LSTM網(wǎng)絡(luò)（AT-LSTM）的設(shè)計(jì)與開發(fā)，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

*第19-24個(gè)月：完成基于突變論與分形分析的臨界點(diǎn)識(shí)別方法的設(shè)計(jì)與開發(fā)，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

*第25-30個(gè)月：完成基于物理機(jī)制約束的深度學(xué)習(xí)模型（PM-DNN）的設(shè)計(jì)與開發(fā)，完成SHAP與LIME解釋工具的開發(fā)，進(jìn)行模型訓(xùn)練與評(píng)估。

（3）應(yīng)用驗(yàn)證階段（第31-42個(gè)月）

任務(wù)分配：

*能源-交通協(xié)同系統(tǒng)應(yīng)用（負(fù)責(zé)人：鄭十）：將本項(xiàng)目提出的分析方法應(yīng)用于能源-交通協(xié)同系統(tǒng)，開發(fā)能源調(diào)度優(yōu)化模型與交通流量預(yù)測(cè)模型。

*金融市場(chǎng)波動(dòng)系統(tǒng)應(yīng)用（負(fù)責(zé)人：馮十一）：將本項(xiàng)目提出的分析方法應(yīng)用于金融市場(chǎng)波動(dòng)系統(tǒng)，開發(fā)資產(chǎn)定價(jià)模型與風(fēng)險(xiǎn)管理工具。

*城市交通流系統(tǒng)應(yīng)用（負(fù)責(zé)人：陳十二）：將本項(xiàng)目提出的分析方法應(yīng)用于城市交通流系統(tǒng)，開發(fā)交通擁堵預(yù)測(cè)模型與信號(hào)燈優(yōu)化模型。

*深度學(xué)習(xí)分析平臺(tái)完善（負(fù)責(zé)人：楚十三）：完善深度學(xué)習(xí)分析平臺(tái)，增加用戶友好的操作界面與實(shí)用工具。

進(jìn)度安排：

*第31-36個(gè)月：將本項(xiàng)目提出的分析方法應(yīng)用于能源-交通協(xié)同系統(tǒng)，開發(fā)能源調(diào)度優(yōu)化模型與交通流量預(yù)測(cè)模型，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

*第37-42個(gè)月：將本項(xiàng)目提出的分析方法應(yīng)用于金融市場(chǎng)波動(dòng)系統(tǒng)、城市交通流系統(tǒng)，開發(fā)資產(chǎn)定價(jià)模型、風(fēng)險(xiǎn)管理工具、交通擁堵預(yù)測(cè)模型與信號(hào)燈優(yōu)化模型，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，完善深度學(xué)習(xí)分析平臺(tái)。

（4）總結(jié)階段（第43-48個(gè)月）

任務(wù)分配：

*論文撰寫與發(fā)表（負(fù)責(zé)人：張三）：完成項(xiàng)目研究報(bào)告，撰寫高水平學(xué)術(shù)論文，投稿至國內(nèi)外核心期刊。

*成果總結(jié)與推廣（負(fù)責(zé)人：李四）：總結(jié)項(xiàng)目研究成果，形成技術(shù)文檔與用戶手冊(cè)，進(jìn)行成果推廣與應(yīng)用轉(zhuǎn)化。

*項(xiàng)目驗(yàn)收與結(jié)題（負(fù)責(zé)人：王五）：完成項(xiàng)目驗(yàn)收，進(jìn)行項(xiàng)目結(jié)題。

進(jìn)度安排：

*第43-46個(gè)月：完成項(xiàng)目研究報(bào)告，撰寫高水平學(xué)術(shù)論文，投稿至國內(nèi)外核心期刊。

*第47-48個(gè)月：總結(jié)項(xiàng)目研究成果，形成技術(shù)文檔與用戶手冊(cè)，進(jìn)行成果推廣與應(yīng)用轉(zhuǎn)化，完成項(xiàng)目驗(yàn)收，進(jìn)行項(xiàng)目結(jié)題。

2.風(fēng)險(xiǎn)管理策略

（1）技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)：本項(xiàng)目涉及多源數(shù)據(jù)融合、深度學(xué)習(xí)建模、可解釋性分析等多個(gè)技術(shù)領(lǐng)域，技術(shù)難度較大。應(yīng)對(duì)策略包括：加強(qiáng)技術(shù)預(yù)研，選擇成熟的技術(shù)路線；組建高水平研究團(tuán)隊(duì)，開展跨學(xué)科合作；建立完善的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證體系，及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題并進(jìn)行調(diào)整。

（2）數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)：本項(xiàng)目需要收集能源-交通協(xié)同系統(tǒng)、金融市場(chǎng)波動(dòng)系統(tǒng)以及城市交通流系統(tǒng)等領(lǐng)域的多源數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)獲取難度較大。應(yīng)對(duì)策略包括：提前與相關(guān)企業(yè)、政府部門建立聯(lián)系，爭(zhēng)取數(shù)據(jù)支持；開發(fā)數(shù)據(jù)收集工具，自動(dòng)化獲取數(shù)據(jù)；建立數(shù)據(jù)共享機(jī)制，與其他研究機(jī)構(gòu)合作獲取數(shù)據(jù)。

（3）進(jìn)度風(fēng)險(xiǎn)：本項(xiàng)目執(zhí)行周期較長(zhǎng)，存在進(jìn)度滯后的風(fēng)險(xiǎn)。應(yīng)對(duì)策略包括：制定詳細(xì)的項(xiàng)目計(jì)劃，明確每個(gè)階段的任務(wù)分配與進(jìn)度安排；建立項(xiàng)目監(jiān)控機(jī)制，定期檢查項(xiàng)目進(jìn)度，及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題并進(jìn)行調(diào)整；建立應(yīng)急預(yù)案，應(yīng)對(duì)突發(fā)事件，確保項(xiàng)目按計(jì)劃推進(jìn)。

（4）應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)：本項(xiàng)目成果的應(yīng)用轉(zhuǎn)化存在不確定性。應(yīng)對(duì)策略包括：加強(qiáng)與相關(guān)企業(yè)、政府的合作，了解實(shí)際應(yīng)用需求；開發(fā)用戶友好的操作界面與實(shí)用工具，提升成果的應(yīng)用價(jià)值；建立成果推廣機(jī)制，通過學(xué)術(shù)會(huì)議、技術(shù)培訓(xùn)等方式推廣成果。

通過上述風(fēng)險(xiǎn)管理策略，本項(xiàng)目將有效應(yīng)對(duì)各種風(fēng)險(xiǎn)，確保項(xiàng)目按計(jì)劃順利推進(jìn)，取得預(yù)期成果。

十.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)

本項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)由來自中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所、清華大學(xué)、北京大學(xué)等單位的資深研究人員和青年骨干組成，團(tuán)隊(duì)成員在復(fù)雜系統(tǒng)理論、數(shù)據(jù)科學(xué)、、能源系統(tǒng)、交通工程、金融數(shù)學(xué)等領(lǐng)域具有豐富的研究經(jīng)驗(yàn)和深厚的學(xué)術(shù)造詣，能夠?yàn)轫?xiàng)目的順利實(shí)施提供全方位的技術(shù)支持和智力保障。

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

（1）張三（項(xiàng)目負(fù)責(zé)人）：研究員，中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所復(fù)雜系統(tǒng)研究中心主任。長(zhǎng)期從事復(fù)雜系統(tǒng)理論研究與實(shí)證分析，在非線性動(dòng)力學(xué)、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域取得了系列創(chuàng)新性成果。曾主持國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目“復(fù)雜系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)演化機(jī)理研究”，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文100余篇，其中SCI收錄80余篇，單篇最高影響因子20余。擁有豐富的項(xiàng)目管理和團(tuán)隊(duì)領(lǐng)導(dǎo)經(jīng)驗(yàn)，曾指導(dǎo)多項(xiàng)國家級(jí)科研項(xiàng)目順利實(shí)施。

（2）李四（數(shù)據(jù)科學(xué)負(fù)責(zé)人）：教授，清華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系。專注于大數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)研究，在多源數(shù)據(jù)融合、時(shí)空序列分析、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域具有深厚的學(xué)術(shù)造詣。曾主持國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目“基于大數(shù)據(jù)的城市交通智能管控系統(tǒng)研發(fā)”，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文50余篇，其中SCI收錄30余篇。擁有多項(xiàng)發(fā)明專利，曾獲得教育部自然科學(xué)一等獎(jiǎng)。

（3）王五（深度學(xué)習(xí)負(fù)責(zé)人）：副研究員，北京大學(xué)研究院。專注于深度學(xué)習(xí)理論研究與應(yīng)用，在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、注意力機(jī)制、可解釋等領(lǐng)域取得了系列創(chuàng)新性成果。曾主持國家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項(xiàng)目“基于深度學(xué)習(xí)的復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演化機(jī)理研究”，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文40余篇，其中SCI收錄25余篇。擁有多項(xiàng)軟件著作權(quán)，曾獲得中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)優(yōu)秀論文獎(jiǎng)。

（4）趙六（能源系統(tǒng)負(fù)責(zé)人）：教授，中國石油大學(xué)（北京）能源與機(jī)械工程學(xué)院。長(zhǎng)期從事能源系統(tǒng)優(yōu)化與能源經(jīng)濟(jì)研究，在能源-交通協(xié)同系統(tǒng)、電力系統(tǒng)規(guī)劃與運(yùn)行等領(lǐng)域具有豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。曾主持國家能源局科技項(xiàng)目“能源-交通協(xié)同發(fā)展研究”，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文30余篇，其中EI收錄20余篇。擁有多項(xiàng)實(shí)用新型專利，曾獲得中國石油大學(xué)（北京）科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)。

（5）孫七（交通工程負(fù)責(zé)人）：研究員，交通運(yùn)輸部公路科學(xué)研究院。專注于城市交通規(guī)劃與交通流理論，在城市交通流建模、交通信號(hào)控制、智能交通系統(tǒng)等領(lǐng)域具有豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。曾主持交通運(yùn)輸部科技項(xiàng)目“城市交通智能管控系統(tǒng)研發(fā)”，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文20余篇，其中EI收錄15余篇。擁有多項(xiàng)實(shí)用新型專利，曾獲得交通運(yùn)輸部科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)。

（6）周八（金融數(shù)學(xué)負(fù)責(zé)人）：副教授，復(fù)旦大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院。專注于金融數(shù)學(xué)與量化投資研究，在金融市場(chǎng)波動(dòng)分析、資產(chǎn)定價(jià)、風(fēng)險(xiǎn)管理等領(lǐng)域具有深厚的學(xué)術(shù)造詣。曾主持上海市自然科學(xué)基金項(xiàng)目“基于深度學(xué)習(xí)的金融市場(chǎng)波動(dòng)預(yù)測(cè)研究”，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文25余篇，其中SCI收錄15余篇。擁有多項(xiàng)軟件著作權(quán)，曾獲得上海市哲學(xué)社會(huì)科學(xué)優(yōu)秀論文獎(jiǎng)。

（7）吳九（模型開發(fā)負(fù)責(zé)人）：博士，中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所復(fù)雜系統(tǒng)研究中心。專注于深度學(xué)習(xí)模型開發(fā)與算法優(yōu)化，在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、注意力機(jī)制、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域具有豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。曾參與國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目“復(fù)雜系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)演化機(jī)理研究”，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文20余篇，其中SCI收錄10余篇。擁有多項(xiàng)軟件著作權(quán)，曾獲得中國科學(xué)院青年創(chuàng)新獎(jiǎng)。

2.團(tuán)隊(duì)成員的角色分配與合作模式

（1）角色分配

*張三（項(xiàng)目負(fù)責(zé)人）：負(fù)責(zé)項(xiàng)目整體規(guī)劃與管理，協(xié)調(diào)團(tuán)隊(duì)工作，確保項(xiàng)目按計(jì)劃順利推進(jìn)；負(fù)責(zé)項(xiàng)目研究報(bào)告的撰寫與總結(jié)，以及高水平學(xué)術(shù)論文的投稿與發(fā)表。

*李四（數(shù)據(jù)科學(xué)負(fù)責(zé)人）：負(fù)責(zé)多源數(shù)據(jù)融合方法研究，設(shè)計(jì)時(shí)空?qǐng)D注意力網(wǎng)絡(luò)（STGAT），開發(fā)多源數(shù)據(jù)融合算法，并負(fù)責(zé)相關(guān)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

*王五（深度學(xué)習(xí)負(fù)責(zé)人）：負(fù)責(zé)動(dòng)態(tài)演化模