課題申報(bào)書對(duì)比分析表一、封面內(nèi)容

項(xiàng)目名稱：基于多源數(shù)據(jù)融合的復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估與預(yù)測(cè)模型研究

申請(qǐng)人姓名及聯(lián)系方式：張明，zhangming@

所屬單位：國(guó)家復(fù)雜系統(tǒng)研究所

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)建一套基于多源數(shù)據(jù)融合的復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估與預(yù)測(cè)模型，針對(duì)當(dāng)前復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中數(shù)據(jù)孤島、模型滯后和預(yù)測(cè)精度不足等關(guān)鍵問題，提出系統(tǒng)性解決方案。項(xiàng)目以能源供應(yīng)鏈、金融市場(chǎng)及城市交通系統(tǒng)為研究對(duì)象，整合結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如交易記錄、傳感器讀數(shù)）與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如新聞文本、社交媒體情緒），采用時(shí)空深度學(xué)習(xí)框架，結(jié)合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與注意力機(jī)制，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)因素的實(shí)時(shí)捕捉與傳導(dǎo)路徑的精準(zhǔn)解析。研究將重點(diǎn)突破三方面內(nèi)容：一是開發(fā)多模態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，解決異構(gòu)數(shù)據(jù)對(duì)齊與噪聲過濾難題；二是構(gòu)建動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)與深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)混合模型，量化風(fēng)險(xiǎn)演化過程中的不確定性；三是建立多尺度風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警閾值體系，通過回測(cè)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證模型在LSTM、Transformer等基準(zhǔn)模型上的性能提升。預(yù)期成果包括一套可部署的風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估系統(tǒng)原型、三篇SCI一區(qū)論文及三項(xiàng)軟件著作權(quán)，為關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的風(fēng)險(xiǎn)防控提供理論支撐與工程化工具。項(xiàng)目創(chuàng)新點(diǎn)在于將物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與情感計(jì)算技術(shù)引入風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，實(shí)現(xiàn)從“靜態(tài)診斷”到“動(dòng)態(tài)預(yù)判”的跨越，其成果將直接應(yīng)用于國(guó)家應(yīng)急管理平臺(tái)建設(shè)，具有顯著的社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益。

三.項(xiàng)目背景與研究意義

復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估與預(yù)測(cè)是當(dāng)代社會(huì)面臨的核心科學(xué)問題之一，其重要性在全球化、信息化和工業(yè)化深度融合的背景下愈發(fā)凸顯。能源、金融、交通、公共衛(wèi)生等關(guān)鍵領(lǐng)域均表現(xiàn)為典型的復(fù)雜系統(tǒng)特征，其內(nèi)部要素相互作用、非線性耦合，導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)呈現(xiàn)出高維性、時(shí)變性、突發(fā)性和擴(kuò)散性等特點(diǎn)。當(dāng)前，全球范圍內(nèi)的極端天氣事件頻發(fā)、金融市場(chǎng)劇烈波動(dòng)、城市交通擁堵加劇以及突發(fā)公共衛(wèi)生事件（如COVID-19）的沖擊，均深刻揭示了復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的嚴(yán)峻性及其對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)秩序的顛覆性影響。因此，如何有效識(shí)別、評(píng)估和預(yù)測(cè)復(fù)雜系統(tǒng)中的風(fēng)險(xiǎn)演變，已成為理論科學(xué)研究和工程實(shí)踐應(yīng)用的前沿與熱點(diǎn)。

**1.研究領(lǐng)域現(xiàn)狀與存在的問題**

傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)管理模式往往基于歷史數(shù)據(jù)和靜態(tài)假設(shè)，難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)演化特性。在學(xué)術(shù)界，早期的研究主要依賴統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，如馬爾可夫鏈、灰色預(yù)測(cè)模型等，這些方法在處理小樣本、強(qiáng)非線性和不確定性問題時(shí)顯得力不從心。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的興起，機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如隨機(jī)森林、支持向量機(jī)）被引入風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估領(lǐng)域，雖在一定程度上提升了預(yù)測(cè)精度，但其“黑箱”特性導(dǎo)致模型可解釋性差，難以揭示風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)的內(nèi)在機(jī)制。近年來，深度學(xué)習(xí)模型（如LSTM、GRU）因其在時(shí)序數(shù)據(jù)處理方面的優(yōu)勢(shì)而受到關(guān)注，但多數(shù)研究仍局限于單一數(shù)據(jù)源或簡(jiǎn)化系統(tǒng)環(huán)境，未能充分捕捉多源異構(gòu)信息對(duì)風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)的耦合影響。

現(xiàn)有研究存在以下突出問題：首先，數(shù)據(jù)融合層面存在嚴(yán)重鴻溝。復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的表征需要整合來自不同領(lǐng)域、不同層次、不同形式的多元數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如傳感器讀數(shù)、交易記錄）、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如XML文件、數(shù)據(jù)庫(kù)日志）和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如文本、圖像、音頻）。然而，現(xiàn)有研究往往僅依賴單一類型的數(shù)據(jù)，或采用簡(jiǎn)單拼接方式融合數(shù)據(jù)，未能有效處理數(shù)據(jù)間的時(shí)空依賴性和語(yǔ)義關(guān)聯(lián)性，導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估信息損失嚴(yán)重。其次，模型構(gòu)建層面存在局限。多數(shù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型將系統(tǒng)視為靜態(tài)黑箱，忽略了風(fēng)險(xiǎn)因素的動(dòng)態(tài)演化過程和系統(tǒng)內(nèi)部的非線性反饋機(jī)制。例如，在金融風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域，傳統(tǒng)的VaR（ValueatRisk）模型假設(shè)資產(chǎn)收益服從正態(tài)分布，但實(shí)際市場(chǎng)波動(dòng)常表現(xiàn)出“肥尾”特性，導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)低估。在供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域，靜態(tài)的脆弱性評(píng)估難以應(yīng)對(duì)供應(yīng)商網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)斷裂、需求突變等突發(fā)事件。此外，模型的可解釋性不足，難以為企業(yè)決策者提供直觀的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和干預(yù)建議。

進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)制研究尚處于初級(jí)階段。復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)往往通過多路徑、多層次擴(kuò)散，形成“牽一發(fā)而動(dòng)全身”的連鎖反應(yīng)。例如，能源供應(yīng)中斷可能引發(fā)工業(yè)停工、交通癱瘓乃至社會(huì)恐慌；金融市場(chǎng)恐慌情緒可通過社交媒體快速蔓延，觸發(fā)系統(tǒng)性危機(jī)。然而，現(xiàn)有研究對(duì)風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)的具體路徑、關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和放大機(jī)制缺乏系統(tǒng)性刻畫，難以有效識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)鏈條，為風(fēng)險(xiǎn)防控提供精準(zhǔn)靶向。此外，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)測(cè)的時(shí)效性不足。傳統(tǒng)模型依賴定期數(shù)據(jù)更新，無法實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和早期預(yù)警。在快速變化的復(fù)雜系統(tǒng)中，決策窗口期極短，延遲的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估可能導(dǎo)致錯(cuò)失最佳干預(yù)時(shí)機(jī)，造成巨大損失。

**2.研究的必要性**

面對(duì)上述問題，開展基于多源數(shù)據(jù)融合的復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估與預(yù)測(cè)模型研究具有緊迫性和必要性。從理論層面看，復(fù)雜系統(tǒng)科學(xué)的發(fā)展要求我們必須突破傳統(tǒng)還原論思維的束縛，建立能夠刻畫系統(tǒng)整體性、動(dòng)態(tài)性和涌現(xiàn)性的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估框架。本項(xiàng)目擬通過多源數(shù)據(jù)融合，揭示風(fēng)險(xiǎn)因素的復(fù)雜交互關(guān)系，為復(fù)雜系統(tǒng)理論的深化提供實(shí)證支持。同時(shí)，結(jié)合深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，探索風(fēng)險(xiǎn)演化的內(nèi)在規(guī)律，推動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)變。

從實(shí)踐層面看，當(dāng)前復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)管理面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。能源安全、金融穩(wěn)定、城市韌性等國(guó)家安全戰(zhàn)略的實(shí)施，迫切需要先進(jìn)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)測(cè)技術(shù)支撐。例如，在能源領(lǐng)域，全球能源轉(zhuǎn)型加速，新能源占比提升帶來新的供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)（如鋰礦資源地緣沖突），傳統(tǒng)評(píng)估方法難以應(yīng)對(duì)；在金融領(lǐng)域，數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代金融創(chuàng)新層出不窮，系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染速度加快，需要更精準(zhǔn)的實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)；在城市管理領(lǐng)域，極端天氣事件頻發(fā)對(duì)城市基礎(chǔ)設(shè)施提出更高要求，需建立動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系以提升城市韌性。本項(xiàng)目的研究成果將直接回應(yīng)這些現(xiàn)實(shí)需求，為關(guān)鍵領(lǐng)域風(fēng)險(xiǎn)防控提供科學(xué)依據(jù)和技術(shù)支撐。

此外，本研究的開展有助于推動(dòng)跨學(xué)科交叉融合。復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估涉及數(shù)據(jù)科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、管理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、社會(huì)學(xué)等多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域，本項(xiàng)目將促進(jìn)跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)的合作，形成新的研究范式和方法論。例如，將物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，實(shí)現(xiàn)物理規(guī)律與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型的結(jié)合；將情感計(jì)算技術(shù)應(yīng)用于輿情風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，探索社會(huì)心理因素對(duì)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的量化影響。這種跨學(xué)科交叉不僅能夠拓展研究的廣度和深度，還能培養(yǎng)復(fù)合型創(chuàng)新人才，為復(fù)雜系統(tǒng)研究提供新的智力支持。

**3.項(xiàng)目研究的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)或?qū)W術(shù)價(jià)值**

**社會(huì)價(jià)值**方面，本項(xiàng)目的研究成果將顯著提升社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)防控能力，保障國(guó)家安全和社會(huì)穩(wěn)定。通過構(gòu)建多源數(shù)據(jù)融合的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)能源供應(yīng)中斷、金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)、城市重大事故等關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和早期預(yù)警，為政府決策部門提供科學(xué)依據(jù)。例如，在能源領(lǐng)域，模型可預(yù)測(cè)鋰、鈷等關(guān)鍵礦產(chǎn)供應(yīng)鏈中斷風(fēng)險(xiǎn)，為我國(guó)能源安全戰(zhàn)略提供支撐；在公共衛(wèi)生領(lǐng)域，通過融合社交媒體情緒、傳染病傳播數(shù)據(jù)等多源信息，可更早發(fā)現(xiàn)疫情爆發(fā)苗頭，為疫情防控贏得寶貴時(shí)間。此外，研究成果還將推動(dòng)社會(huì)公眾風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)的提升，通過可視化風(fēng)險(xiǎn)傳播路徑和影響范圍，增強(qiáng)社會(huì)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)管理的理解和參與。

**經(jīng)濟(jì)價(jià)值**方面，本項(xiàng)目的研究成果將為企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)和投資決策提供重要參考，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。通過精準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和預(yù)測(cè)，企業(yè)可以優(yōu)化資源配置，降低運(yùn)營(yíng)成本，提升市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。例如，在供應(yīng)鏈管理領(lǐng)域，模型可動(dòng)態(tài)評(píng)估供應(yīng)商風(fēng)險(xiǎn)，幫助企業(yè)構(gòu)建更具韌性的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)；在金融市場(chǎng)領(lǐng)域，模型可為企業(yè)提供更精準(zhǔn)的投資組合管理建議，降低投資風(fēng)險(xiǎn)。此外，本項(xiàng)目還將催生新的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，如基于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的保險(xiǎn)產(chǎn)品創(chuàng)新、風(fēng)險(xiǎn)管理的SaaS服務(wù)等，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的新業(yè)態(tài)發(fā)展注入動(dòng)力。

**學(xué)術(shù)價(jià)值**方面，本項(xiàng)目將推動(dòng)復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估理論的創(chuàng)新和發(fā)展。通過多源數(shù)據(jù)融合和深度學(xué)習(xí)模型的引入，本項(xiàng)目將突破傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法的局限，構(gòu)建更全面、更精準(zhǔn)、更動(dòng)態(tài)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估框架。具體而言，本項(xiàng)目將在以下方面做出學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)：一是提出多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的新方法，解決復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的數(shù)據(jù)異構(gòu)性問題；二是發(fā)展動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的新模型，揭示風(fēng)險(xiǎn)因素的復(fù)雜交互和動(dòng)態(tài)演化規(guī)律；三是探索風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)制的新理論，為復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)防控提供理論指導(dǎo)。此外，本項(xiàng)目的研究成果還將促進(jìn)相關(guān)學(xué)科領(lǐng)域的發(fā)展，如數(shù)據(jù)科學(xué)、、管理學(xué)等，為復(fù)雜系統(tǒng)研究提供新的理論視角和方法工具。

四.國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估與預(yù)測(cè)作為一門交叉學(xué)科，近年來受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注，并在理論方法、應(yīng)用場(chǎng)景和工具開發(fā)等方面取得了顯著進(jìn)展?？傮w而言，國(guó)際研究在理論探索和前沿技術(shù)布局上具有先發(fā)優(yōu)勢(shì)，而國(guó)內(nèi)研究則在應(yīng)用實(shí)踐和大規(guī)模數(shù)據(jù)處理方面展現(xiàn)出活力。然而，兩方均面臨數(shù)據(jù)融合深度不足、模型動(dòng)態(tài)性欠缺、風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)制解析模糊以及跨學(xué)科整合不充分等共同挑戰(zhàn)，構(gòu)成了當(dāng)前研究亟待突破的瓶頸。

**1.國(guó)外研究現(xiàn)狀**

國(guó)外對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的研究起步較早，形成了較為完善的理論體系和方法論框架。在理論層面，早期研究主要借鑒系統(tǒng)論、控制論和混沌理論等，強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)整體性和非線性特性對(duì)風(fēng)險(xiǎn)形成的影響。例如，Perrow的“社會(huì)技術(shù)系統(tǒng)”理論分析了結(jié)構(gòu)與技術(shù)因素對(duì)事故風(fēng)險(xiǎn)的耦合作用；Holling的“適應(yīng)性循環(huán)”理論則揭示了生態(tài)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的自演化規(guī)律。這些理論為理解復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)提供了基礎(chǔ)框架，但難以直接應(yīng)用于實(shí)證分析。

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，國(guó)外學(xué)者開始探索數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法。在金融風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域，Bllie等人(2006)提出的GARCH模型在波動(dòng)率預(yù)測(cè)方面取得經(jīng)典成果；Christoffersen(2009)等則利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法改進(jìn)VaR模型。然而，這些方法大多基于單一數(shù)據(jù)源和簡(jiǎn)化模型，難以捕捉復(fù)雜系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)演化。近年來，深度學(xué)習(xí)方法在金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)中得到應(yīng)用，如LSTM模型被用于預(yù)測(cè)市場(chǎng)波動(dòng)(Chenetal.,2018)，但模型可解釋性仍不足。

在數(shù)據(jù)融合方面，國(guó)外研究側(cè)重于多源數(shù)據(jù)集成技術(shù)。例如，Zhang等人(2017)提出基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通流風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，整合了交通傳感器數(shù)據(jù)、導(dǎo)航APP數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)；Papadopoulos等人(2019)開發(fā)了多源數(shù)據(jù)融合平臺(tái)，用于城市安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)，整合了攝像頭視頻、社交媒體和報(bào)警系統(tǒng)數(shù)據(jù)。這些研究展示了多源數(shù)據(jù)融合的潛力，但尚未形成系統(tǒng)化的理論框架，尤其在處理時(shí)空關(guān)聯(lián)性數(shù)據(jù)方面存在局限。

在模型動(dòng)態(tài)性方面，國(guó)外學(xué)者嘗試將動(dòng)態(tài)模型引入風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。例如，Ding等人(2020)提出基于動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，捕捉了供應(yīng)商風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)的時(shí)序依賴性；Huang等人(2021)開發(fā)了深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，用于動(dòng)態(tài)調(diào)整金融投資組合風(fēng)險(xiǎn)暴露。這些研究為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的動(dòng)態(tài)化提供了新思路，但模型復(fù)雜度較高，計(jì)算效率有待提升。

盡管取得顯著進(jìn)展，國(guó)外研究仍存在以下局限：一是數(shù)據(jù)融合方法同質(zhì)化嚴(yán)重，多數(shù)研究集中于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的利用不足；二是模型解釋性差，深度學(xué)習(xí)模型常被視為“黑箱”，難以揭示風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)的內(nèi)在機(jī)制；三是跨學(xué)科整合不足，風(fēng)險(xiǎn)研究仍偏重于單一學(xué)科視角，未能充分融合社會(huì)科學(xué)與自然科學(xué)的理論方法。

**2.國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀**

國(guó)內(nèi)對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的研究起步相對(duì)較晚，但發(fā)展迅速，特別是在應(yīng)用實(shí)踐和工程化方面具有特色。在能源領(lǐng)域，中國(guó)石油大學(xué)(北京)王鐵冠團(tuán)隊(duì)(2018)構(gòu)建了油氣管道風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，整合了管道運(yùn)行數(shù)據(jù)、地理信息數(shù)據(jù)和社會(huì)工程數(shù)據(jù)；清華大學(xué)劉偉團(tuán)隊(duì)(2020)開發(fā)了基于多源數(shù)據(jù)的電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警平臺(tái)。這些研究緊密結(jié)合我國(guó)能源行業(yè)實(shí)際，為能源安全提供了重要支撐。

在金融風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域，復(fù)旦大學(xué)陸正飛團(tuán)隊(duì)(2019)提出基于機(jī)器學(xué)習(xí)的銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型；浙江大學(xué)馬光遠(yuǎn)團(tuán)隊(duì)(2021)開發(fā)了金融風(fēng)險(xiǎn)傳染網(wǎng)絡(luò)分析系統(tǒng)，整合了上市公司關(guān)聯(lián)交易數(shù)據(jù)、新聞報(bào)道和社交媒體數(shù)據(jù)。這些研究展示了國(guó)內(nèi)在金融風(fēng)險(xiǎn)量化方面的實(shí)力，但模型對(duì)極端事件的預(yù)測(cè)能力有待加強(qiáng)。

在城市安全領(lǐng)域，同濟(jì)大學(xué)孫健團(tuán)隊(duì)(2017)構(gòu)建了城市交通風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，整合了交通流量數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)和交通事故數(shù)據(jù)；中山大學(xué)周銳團(tuán)隊(duì)(2020)開發(fā)了基于多源數(shù)據(jù)的城市公共安全態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)。這些研究緊密結(jié)合我國(guó)城鎮(zhèn)化進(jìn)程中的風(fēng)險(xiǎn)防控需求，為智慧城市建設(shè)提供了技術(shù)支撐。

在研究方法方面，國(guó)內(nèi)學(xué)者積極探索深度學(xué)習(xí)等新技術(shù)的應(yīng)用。例如，西安交通大學(xué)黃文江團(tuán)隊(duì)(2021)提出基于圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型；南京大學(xué)王永利團(tuán)隊(duì)(2022)開發(fā)了深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的應(yīng)急資源調(diào)度優(yōu)化系統(tǒng)。這些研究展示了國(guó)內(nèi)在復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)智能化方面的探索，但模型泛化能力仍需提升。

盡管取得顯著進(jìn)展，國(guó)內(nèi)研究仍存在以下不足：一是理論原創(chuàng)性相對(duì)薄弱，多數(shù)研究仍基于國(guó)外模型和方法，缺乏本土化理論創(chuàng)新；二是數(shù)據(jù)融合深度不足，對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的利用和跨模態(tài)信息融合能力有待提升；三是模型動(dòng)態(tài)性欠缺，多數(shù)研究仍基于靜態(tài)模型，難以捕捉風(fēng)險(xiǎn)因素的動(dòng)態(tài)演化；四是跨學(xué)科整合不充分，風(fēng)險(xiǎn)研究仍偏重于技術(shù)層面，未能充分融合社會(huì)科學(xué)與自然科學(xué)的理論方法。

**3.研究空白與挑戰(zhàn)**

綜合國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀，當(dāng)前復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估與預(yù)測(cè)領(lǐng)域仍存在以下研究空白：一是多源數(shù)據(jù)深度融合的理論方法缺失?，F(xiàn)有研究多采用簡(jiǎn)單拼接方式融合多源數(shù)據(jù)，未能有效處理數(shù)據(jù)間的時(shí)空依賴性和語(yǔ)義關(guān)聯(lián)性，導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估信息損失嚴(yán)重。如何建立系統(tǒng)化的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合理論框架，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)在多尺度、多維度上的深度協(xié)同，是當(dāng)前研究面臨的重要挑戰(zhàn)。

二是動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的構(gòu)建方法亟待突破?，F(xiàn)有研究多基于靜態(tài)模型或簡(jiǎn)單時(shí)序模型，難以捕捉風(fēng)險(xiǎn)因素的動(dòng)態(tài)演化過程和系統(tǒng)內(nèi)部的非線性反饋機(jī)制。如何開發(fā)能夠?qū)崟r(shí)捕捉風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)演化的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，是當(dāng)前研究面臨的核心難題。

三是風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)制解析的理論方法不足?，F(xiàn)有研究對(duì)風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)的具體路徑、關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和放大機(jī)制缺乏系統(tǒng)性刻畫，難以有效識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)鏈條，為風(fēng)險(xiǎn)防控提供精準(zhǔn)靶向。如何建立能夠解析風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)制的理論模型，是當(dāng)前研究面臨的重要任務(wù)。

四是跨學(xué)科整合的研究范式尚未形成。復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)研究涉及數(shù)據(jù)科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、管理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、社會(huì)學(xué)等多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域，但現(xiàn)有研究仍偏重于單一學(xué)科視角，未能充分融合不同學(xué)科的理論方法。如何建立跨學(xué)科整合的研究范式，是當(dāng)前研究面臨的重要方向。

針對(duì)上述研究空白和挑戰(zhàn)，本項(xiàng)目擬開展系統(tǒng)性研究，通過多源數(shù)據(jù)融合、深度學(xué)習(xí)模型構(gòu)建和跨學(xué)科方法整合，推動(dòng)復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估與預(yù)測(cè)理論的創(chuàng)新和發(fā)展。

五.研究目標(biāo)與內(nèi)容

**1.研究目標(biāo)**

本項(xiàng)目旨在構(gòu)建一套基于多源數(shù)據(jù)融合的復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估與預(yù)測(cè)模型，解決當(dāng)前復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中數(shù)據(jù)孤島、模型滯后和預(yù)測(cè)精度不足等關(guān)鍵問題。具體研究目標(biāo)如下：

第一，構(gòu)建多源數(shù)據(jù)融合的理論框架與方法體系。針對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)特性，研究數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、時(shí)空對(duì)齊與融合的理論方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在多尺度、多維度上的深度協(xié)同，形成一套系統(tǒng)化的多源數(shù)據(jù)融合理論體系。

第二，開發(fā)動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的深度學(xué)習(xí)模型?；跁r(shí)空深度學(xué)習(xí)框架，結(jié)合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與注意力機(jī)制，開發(fā)能夠?qū)崟r(shí)捕捉風(fēng)險(xiǎn)因素動(dòng)態(tài)演化過程和系統(tǒng)內(nèi)部非線性反饋機(jī)制的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)動(dòng)態(tài)評(píng)估與預(yù)測(cè)。

第三，解析風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)的內(nèi)在機(jī)制與路徑。通過構(gòu)建多源數(shù)據(jù)融合的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)分析模型，識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)、路徑和放大機(jī)制，形成一套系統(tǒng)化的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)制解析理論方法，為復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)防控提供精準(zhǔn)靶向。

第四，建立風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估與預(yù)測(cè)的應(yīng)用系統(tǒng)?；谏鲜隼碚摲椒?，開發(fā)一套可部署的風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估與預(yù)測(cè)系統(tǒng)原型，并在能源供應(yīng)鏈、金融市場(chǎng)及城市交通系統(tǒng)等關(guān)鍵領(lǐng)域進(jìn)行應(yīng)用驗(yàn)證，為復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)防控提供工程化工具。

**2.研究?jī)?nèi)容**

**（1）多源數(shù)據(jù)融合的理論方法研究**

具體研究問題：如何構(gòu)建系統(tǒng)化的多源數(shù)據(jù)融合理論框架，實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)在多尺度、多維度上的深度協(xié)同？

假設(shè)：通過引入圖論、時(shí)空幾何和注意力機(jī)制等方法，可以有效地融合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，提升復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的精度和魯棒性。

研究?jī)?nèi)容包括：

a.多源數(shù)據(jù)預(yù)處理方法研究。研究面向復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的異構(gòu)數(shù)據(jù)清洗、歸一化、降噪和缺失值填充方法，解決不同數(shù)據(jù)源之間的量綱不一、格式差異和數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。具體包括：開發(fā)基于物理信息約束的數(shù)據(jù)清洗方法，去除傳感器數(shù)據(jù)中的異常值和噪聲；設(shè)計(jì)基于時(shí)空平滑的缺失值填充算法，提高數(shù)據(jù)完整性。

b.多模態(tài)數(shù)據(jù)特征提取方法研究。研究面向復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的多模態(tài)數(shù)據(jù)特征提取方法，從結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取具有代表性的風(fēng)險(xiǎn)特征。具體包括：開發(fā)基于圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)特征提取方法，從社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中提取用戶行為特征；設(shè)計(jì)基于注意力機(jī)制的文本特征提取方法，從新聞報(bào)道和社交媒體文本中提取情感傾向和風(fēng)險(xiǎn)事件信息；構(gòu)建基于時(shí)空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)域特征提取方法，從地理信息數(shù)據(jù)中提取區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)特征。

c.多尺度數(shù)據(jù)時(shí)空對(duì)齊方法研究。研究多尺度多源數(shù)據(jù)的時(shí)空對(duì)齊方法，解決不同數(shù)據(jù)源之間的時(shí)間尺度差異和空間位置偏差問題。具體包括：開發(fā)基于時(shí)間序列同步的時(shí)序數(shù)據(jù)對(duì)齊算法，實(shí)現(xiàn)不同時(shí)間分辨率數(shù)據(jù)之間的對(duì)齊；設(shè)計(jì)基于空間幾何約束的空間數(shù)據(jù)對(duì)齊方法，實(shí)現(xiàn)不同空間分辨率數(shù)據(jù)之間的對(duì)齊；構(gòu)建基于時(shí)空?qǐng)D嵌入的多尺度數(shù)據(jù)時(shí)空對(duì)齊模型，實(shí)現(xiàn)多尺度多源數(shù)據(jù)的時(shí)空協(xié)同。

d.多源數(shù)據(jù)融合方法研究。研究多源數(shù)據(jù)融合的理論方法，實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)在多尺度、多維度上的深度協(xié)同。具體包括：開發(fā)基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多源數(shù)據(jù)融合模型，實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的跨模態(tài)特征融合；設(shè)計(jì)基于注意力機(jī)制的融合學(xué)習(xí)算法，動(dòng)態(tài)調(diào)整不同數(shù)據(jù)源的權(quán)重；構(gòu)建基于時(shí)空貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的多源數(shù)據(jù)融合框架，實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的貝葉斯推理和融合。

**（2）動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的深度學(xué)習(xí)模型開發(fā)**

具體研究問題：如何開發(fā)能夠?qū)崟r(shí)捕捉風(fēng)險(xiǎn)因素動(dòng)態(tài)演化過程和系統(tǒng)內(nèi)部非線性反饋機(jī)制的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型？

假設(shè)：通過引入時(shí)空深度學(xué)習(xí)框架，結(jié)合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與注意力機(jī)制，可以構(gòu)建能夠?qū)崟r(shí)捕捉風(fēng)險(xiǎn)因素動(dòng)態(tài)演化過程和系統(tǒng)內(nèi)部非線性反饋機(jī)制的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，提升復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的精度和魯棒性。

研究?jī)?nèi)容包括：

a.時(shí)空深度學(xué)習(xí)模型框架研究。研究面向復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)空深度學(xué)習(xí)模型框架，結(jié)合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、時(shí)空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制等方法，構(gòu)建能夠捕捉風(fēng)險(xiǎn)因素動(dòng)態(tài)演化過程和系統(tǒng)內(nèi)部非線性反饋機(jī)制的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。具體包括：開發(fā)基于圖時(shí)空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GTSCNN）的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)因素的時(shí)空特征提取和傳播模擬；設(shè)計(jì)基于注意力機(jī)制的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，動(dòng)態(tài)調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)因素的權(quán)重；構(gòu)建基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的風(fēng)險(xiǎn)演化控制模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素的動(dòng)態(tài)干預(yù)。

b.風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)演化機(jī)制建模。研究復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)演化的內(nèi)在機(jī)制，建立風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)演化模型。具體包括：開發(fā)基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)演化模型，模擬風(fēng)險(xiǎn)因素的相互作用和系統(tǒng)反饋；設(shè)計(jì)基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的risk傳播模型，分析風(fēng)險(xiǎn)在系統(tǒng)中的傳播路徑和影響范圍；構(gòu)建基于agent-based模型的風(fēng)險(xiǎn)演化仿真模型，模擬個(gè)體行為對(duì)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的影響。

c.深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化方法研究。研究深度學(xué)習(xí)模型的優(yōu)化方法，提升模型的預(yù)測(cè)精度和計(jì)算效率。具體包括：開發(fā)基于對(duì)抗訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型，提高模型對(duì)噪聲數(shù)據(jù)和異常事件的魯棒性；設(shè)計(jì)基于元學(xué)習(xí)的深度學(xué)習(xí)模型，提升模型的泛化能力；構(gòu)建基于模型壓縮的深度學(xué)習(xí)模型，降低模型的計(jì)算復(fù)雜度。

**（3）風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)制解析的理論方法研究**

具體研究問題：如何構(gòu)建多源數(shù)據(jù)融合的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)分析模型，識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)、路徑和放大機(jī)制？

假設(shè)：通過構(gòu)建多源數(shù)據(jù)融合的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)分析模型，可以有效地識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)、路徑和放大機(jī)制，為復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)防控提供精準(zhǔn)靶向。

研究?jī)?nèi)容包括：

a.風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法研究。研究面向復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法，從多源數(shù)據(jù)中提取風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)節(jié)點(diǎn)和邊的信息，構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)。具體包括：開發(fā)基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)聚類方法，識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)；設(shè)計(jì)基于時(shí)空關(guān)聯(lián)分析的網(wǎng)絡(luò)邊構(gòu)建方法，提取風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)中的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)路徑；構(gòu)建基于多源數(shù)據(jù)融合的網(wǎng)絡(luò)權(quán)重分配方法，量化風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)中邊的風(fēng)險(xiǎn)強(qiáng)度。

b.風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)路徑分析方法研究。研究風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)路徑分析方法，識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)中的高風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)路徑。具體包括：開發(fā)基于最短路徑算法的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)路徑分析方法，識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)中的最短風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)路徑；設(shè)計(jì)基于風(fēng)險(xiǎn)強(qiáng)度排序的路徑分析方法，識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)中的高風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)路徑；構(gòu)建基于時(shí)空動(dòng)態(tài)演化的路徑分析方法，模擬風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)路徑的動(dòng)態(tài)演化過程。

c.風(fēng)險(xiǎn)放大機(jī)制解析方法研究。研究風(fēng)險(xiǎn)放大機(jī)制解析方法，識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)中的風(fēng)險(xiǎn)放大節(jié)點(diǎn)和邊。具體包括：開發(fā)基于節(jié)點(diǎn)中心性指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)放大節(jié)點(diǎn)分析方法，識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)中的風(fēng)險(xiǎn)放大節(jié)點(diǎn)；設(shè)計(jì)基于邊權(quán)重變化的風(fēng)險(xiǎn)放大邊分析方法，識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)中的風(fēng)險(xiǎn)放大邊；構(gòu)建基于多源數(shù)據(jù)融合的風(fēng)險(xiǎn)放大機(jī)制解析模型，量化風(fēng)險(xiǎn)放大機(jī)制的影響程度。

**（4）風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估與預(yù)測(cè)的應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)**

具體研究問題：如何開發(fā)一套可部署的風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估與預(yù)測(cè)系統(tǒng)原型，并在能源供應(yīng)鏈、金融市場(chǎng)及城市交通系統(tǒng)等關(guān)鍵領(lǐng)域進(jìn)行應(yīng)用驗(yàn)證？

假設(shè)：基于上述理論方法，可以開發(fā)一套可部署的風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估與預(yù)測(cè)系統(tǒng)原型，并在能源供應(yīng)鏈、金融市場(chǎng)及城市交通系統(tǒng)等關(guān)鍵領(lǐng)域進(jìn)行應(yīng)用驗(yàn)證，為復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)防控提供工程化工具。

研究?jī)?nèi)容包括：

a.系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)。研究風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估與預(yù)測(cè)系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計(jì)，包括數(shù)據(jù)層、模型層和應(yīng)用層。具體包括：設(shè)計(jì)基于微服務(wù)架構(gòu)的系統(tǒng)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的模塊化和可擴(kuò)展性；開發(fā)基于云計(jì)算的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理平臺(tái)，提高系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理能力；構(gòu)建基于Web前端和移動(dòng)端的應(yīng)用接口，方便用戶使用系統(tǒng)。

b.系統(tǒng)功能開發(fā)。研究風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估與預(yù)測(cè)系統(tǒng)的功能開發(fā)，包括數(shù)據(jù)管理、模型訓(xùn)練、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和預(yù)測(cè)預(yù)警等功能。具體包括：開發(fā)基于多源數(shù)據(jù)融合的數(shù)據(jù)管理模塊，實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)和管理；設(shè)計(jì)基于深度學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練模塊，實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估模型的訓(xùn)練和優(yōu)化；構(gòu)建基于動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)時(shí)評(píng)估；開發(fā)基于預(yù)測(cè)預(yù)警的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模塊，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)預(yù)警。

c.應(yīng)用驗(yàn)證。研究風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估與預(yù)測(cè)系統(tǒng)的應(yīng)用驗(yàn)證，在能源供應(yīng)鏈、金融市場(chǎng)及城市交通系統(tǒng)等關(guān)鍵領(lǐng)域進(jìn)行應(yīng)用驗(yàn)證。具體包括：在能源供應(yīng)鏈領(lǐng)域，驗(yàn)證系統(tǒng)對(duì)能源供應(yīng)中斷風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)評(píng)估和預(yù)測(cè)能力；在金融市場(chǎng)領(lǐng)域，驗(yàn)證系統(tǒng)對(duì)金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)評(píng)估和預(yù)測(cè)能力；在城市交通系統(tǒng)領(lǐng)域，驗(yàn)證系統(tǒng)對(duì)城市重大事故風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)評(píng)估和預(yù)測(cè)能力。

通過上述研究?jī)?nèi)容，本項(xiàng)目將構(gòu)建一套基于多源數(shù)據(jù)融合的復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估與預(yù)測(cè)模型，為復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)防控提供理論方法、技術(shù)工具和應(yīng)用示范。

六.研究方法與技術(shù)路線

**1.研究方法**

本項(xiàng)目將采用理論分析、模型構(gòu)建、實(shí)證檢驗(yàn)和系統(tǒng)開發(fā)相結(jié)合的研究方法，系統(tǒng)研究復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估與預(yù)測(cè)問題。具體研究方法包括：

a.**文獻(xiàn)研究法**：系統(tǒng)梳理國(guó)內(nèi)外復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)、多源數(shù)據(jù)融合、深度學(xué)習(xí)模型和風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)制等相關(guān)領(lǐng)域的文獻(xiàn)，掌握研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)，為項(xiàng)目研究提供理論基礎(chǔ)和方法借鑒。

b.**理論分析法**：基于復(fù)雜系統(tǒng)理論、控制論、信息論和博弈論等，分析復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的生成機(jī)理、演化規(guī)律和傳導(dǎo)機(jī)制，構(gòu)建多源數(shù)據(jù)融合的理論框架和風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估的理論模型。

c.**模型構(gòu)建法**：基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、時(shí)空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、注意力機(jī)制和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)等深度學(xué)習(xí)方法，構(gòu)建多源數(shù)據(jù)融合的風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估與預(yù)測(cè)模型，并通過理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證模型的有效性和魯棒性。

d.**實(shí)證檢驗(yàn)法**：收集能源供應(yīng)鏈、金融市場(chǎng)和城市交通系統(tǒng)等領(lǐng)域的真實(shí)數(shù)據(jù)，對(duì)構(gòu)建的多源數(shù)據(jù)融合的風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估與預(yù)測(cè)模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，評(píng)估模型的預(yù)測(cè)精度和應(yīng)用價(jià)值。

e.**系統(tǒng)開發(fā)法**：基于上述理論方法，開發(fā)一套可部署的風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估與預(yù)測(cè)系統(tǒng)原型，并在能源供應(yīng)鏈、金融市場(chǎng)和城市交通系統(tǒng)等關(guān)鍵領(lǐng)域進(jìn)行應(yīng)用驗(yàn)證，為復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)防控提供工程化工具。

f.**多學(xué)科交叉法**：組建跨學(xué)科研究團(tuán)隊(duì)，融合數(shù)據(jù)科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、管理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)和社會(huì)學(xué)等多學(xué)科的理論方法，推動(dòng)復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)研究的理論創(chuàng)新和方法突破。

**2.實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)**

本項(xiàng)目將設(shè)計(jì)以下實(shí)驗(yàn)：

a.**數(shù)據(jù)融合實(shí)驗(yàn)**：收集能源供應(yīng)鏈、金融市場(chǎng)和城市交通系統(tǒng)等領(lǐng)域的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、時(shí)空對(duì)齊和融合的實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證多源數(shù)據(jù)融合方法的有效性。

b.**模型對(duì)比實(shí)驗(yàn)**：設(shè)計(jì)基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估模型的對(duì)比實(shí)驗(yàn)，比較不同模型的預(yù)測(cè)精度和計(jì)算效率，驗(yàn)證深度學(xué)習(xí)模型的優(yōu)勢(shì)。

c.**風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)實(shí)驗(yàn)**：構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)，設(shè)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)路徑分析和風(fēng)險(xiǎn)放大機(jī)制解析的實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)制解析方法的有效性。

d.**系統(tǒng)驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)**：在能源供應(yīng)鏈、金融市場(chǎng)和城市交通系統(tǒng)等關(guān)鍵領(lǐng)域，設(shè)計(jì)系統(tǒng)驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)，評(píng)估系統(tǒng)的實(shí)用性和應(yīng)用價(jià)值。

**3.數(shù)據(jù)收集與分析方法**

本項(xiàng)目將采用以下數(shù)據(jù)收集與分析方法：

a.**數(shù)據(jù)收集**：通過公開數(shù)據(jù)平臺(tái)、企業(yè)合作和傳感器網(wǎng)絡(luò)等方式，收集能源供應(yīng)鏈、金融市場(chǎng)和城市交通系統(tǒng)等領(lǐng)域的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

b.**數(shù)據(jù)分析**：采用統(tǒng)計(jì)分析、時(shí)空分析、網(wǎng)絡(luò)分析和深度學(xué)習(xí)等方法，對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取風(fēng)險(xiǎn)特征，構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估與預(yù)測(cè)模型。

c.**數(shù)據(jù)可視化**：采用數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，將風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估與預(yù)測(cè)結(jié)果以圖表、地圖和動(dòng)畫等形式進(jìn)行展示，方便用戶理解和使用。

**4.技術(shù)路線**

本項(xiàng)目的技術(shù)路線如下：

第一步，**文獻(xiàn)調(diào)研與理論分析**（1-6個(gè)月）：系統(tǒng)梳理國(guó)內(nèi)外復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)、多源數(shù)據(jù)融合、深度學(xué)習(xí)模型和風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)制等相關(guān)領(lǐng)域的文獻(xiàn)，掌握研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)；基于復(fù)雜系統(tǒng)理論、控制論、信息論和博弈論等，分析復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的生成機(jī)理、演化規(guī)律和傳導(dǎo)機(jī)制，構(gòu)建多源數(shù)據(jù)融合的理論框架和風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估的理論模型。

第二步，**多源數(shù)據(jù)融合方法研究**（7-18個(gè)月）：研究多源數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、時(shí)空對(duì)齊和融合的理論方法，開發(fā)基于圖論、時(shí)空幾何和注意力機(jī)制等多源數(shù)據(jù)融合模型，并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證方法的有效性。

第三步，**動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型開發(fā)**（19-30個(gè)月）：基于時(shí)空深度學(xué)習(xí)框架，結(jié)合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與注意力機(jī)制，開發(fā)能夠?qū)崟r(shí)捕捉風(fēng)險(xiǎn)因素動(dòng)態(tài)演化過程和系統(tǒng)內(nèi)部非線性反饋機(jī)制的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證模型的有效性和魯棒性。

第四步，**風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)制解析方法研究**（31-42個(gè)月）：構(gòu)建多源數(shù)據(jù)融合的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)分析模型，識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)、路徑和放大機(jī)制，并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證方法的有效性。

第五步，**系統(tǒng)開發(fā)與應(yīng)用驗(yàn)證**（43-48個(gè)月）：基于上述理論方法，開發(fā)一套可部署的風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估與預(yù)測(cè)系統(tǒng)原型，并在能源供應(yīng)鏈、金融市場(chǎng)和城市交通系統(tǒng)等關(guān)鍵領(lǐng)域進(jìn)行應(yīng)用驗(yàn)證，評(píng)估系統(tǒng)的實(shí)用性和應(yīng)用價(jià)值。

第六步，**總結(jié)與成果推廣**（49-52個(gè)月）：總結(jié)項(xiàng)目研究成果，撰寫論文和專著，申請(qǐng)專利，并進(jìn)行成果推廣和應(yīng)用示范。

通過上述技術(shù)路線，本項(xiàng)目將構(gòu)建一套基于多源數(shù)據(jù)融合的復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估與預(yù)測(cè)模型，為復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)防控提供理論方法、技術(shù)工具和應(yīng)用示范。

七．創(chuàng)新點(diǎn)

本項(xiàng)目針對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估與預(yù)測(cè)中的關(guān)鍵科學(xué)問題，提出了一系列創(chuàng)新性的研究思路和方法，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

**1.理論層面的創(chuàng)新**

a.**構(gòu)建多源數(shù)據(jù)融合的風(fēng)險(xiǎn)表征理論框架**。現(xiàn)有研究多關(guān)注單一類型數(shù)據(jù)的融合或簡(jiǎn)單拼接，未能有效處理多源異構(gòu)數(shù)據(jù)在時(shí)空維度、語(yǔ)義層次和不確定性等方面的復(fù)雜性。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地提出基于時(shí)空幾何和物理信息約束的多源數(shù)據(jù)融合理論框架，將空間鄰近性、時(shí)間連續(xù)性和物理規(guī)律嵌入數(shù)據(jù)融合過程，實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)在多尺度、多維度上的深度協(xié)同與深度融合。這一理論框架突破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)融合方法的局限，為復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)表征提供了新的理論視角，推動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)表征理論從單一模態(tài)向多模態(tài)、從靜態(tài)向動(dòng)態(tài)的跨越。

b.**發(fā)展動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的風(fēng)險(xiǎn)演化機(jī)制理論**?，F(xiàn)有研究多基于靜態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型或簡(jiǎn)單時(shí)序模型，難以捕捉風(fēng)險(xiǎn)因素的動(dòng)態(tài)演化過程和系統(tǒng)內(nèi)部的非線性反饋機(jī)制。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地將系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)等理論方法相結(jié)合，構(gòu)建動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的風(fēng)險(xiǎn)演化機(jī)制理論，揭示風(fēng)險(xiǎn)因素相互作用、系統(tǒng)反饋和風(fēng)險(xiǎn)演化的內(nèi)在規(guī)律。這一理論框架突破了傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法的局限，為理解復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)演化提供了新的理論工具，推動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估理論從靜態(tài)診斷向動(dòng)態(tài)預(yù)判的轉(zhuǎn)變。

c.**建立風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)制解析的風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)散理論**?，F(xiàn)有研究對(duì)風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)的具體路徑、關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和放大機(jī)制缺乏系統(tǒng)性刻畫，難以有效識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)鏈條。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地提出基于多源數(shù)據(jù)融合的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)分析理論，將風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)過程建模為時(shí)空動(dòng)態(tài)演化的網(wǎng)絡(luò)過程，通過節(jié)點(diǎn)聚類、邊權(quán)重分析和路徑挖掘等方法，解析風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)的內(nèi)在機(jī)制與路徑。這一理論框架突破了傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)研究的局限，為風(fēng)險(xiǎn)防控提供精準(zhǔn)靶向，推動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)理論從定性分析向定量模擬、從靜態(tài)描述向動(dòng)態(tài)演化的跨越。

**2.方法層面的創(chuàng)新**

a.**提出基于時(shí)空?qǐng)D嵌入的多源數(shù)據(jù)融合方法**?，F(xiàn)有研究多關(guān)注單一類型數(shù)據(jù)的融合或簡(jiǎn)單拼接，未能有效處理多源異構(gòu)數(shù)據(jù)在時(shí)空維度和語(yǔ)義層次上的復(fù)雜性。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地提出基于時(shí)空?qǐng)D嵌入的多源數(shù)據(jù)融合方法，將多源異構(gòu)數(shù)據(jù)映射到統(tǒng)一的時(shí)空?qǐng)D嵌入空間，通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)捕捉數(shù)據(jù)間的時(shí)空依賴性和語(yǔ)義關(guān)聯(lián)性，實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的深度融合。這一方法突破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)融合方法的局限，為復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)表征提供了新的技術(shù)手段，推動(dòng)數(shù)據(jù)融合方法從單一模態(tài)向多模態(tài)、從靜態(tài)向動(dòng)態(tài)的跨越。

b.**開發(fā)基于圖時(shí)空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型**?，F(xiàn)有研究多基于傳統(tǒng)時(shí)序模型或簡(jiǎn)單的深度學(xué)習(xí)模型，難以捕捉風(fēng)險(xiǎn)因素的動(dòng)態(tài)演化過程和系統(tǒng)內(nèi)部的非線性反饋機(jī)制。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地開發(fā)基于圖時(shí)空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，將圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和時(shí)空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，捕捉風(fēng)險(xiǎn)因素的時(shí)空特征提取和傳播模擬，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)動(dòng)態(tài)評(píng)估與預(yù)測(cè)。這一模型突破了傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法的局限，為復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)評(píng)估與預(yù)測(cè)提供了新的技術(shù)工具，推動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法從靜態(tài)診斷向動(dòng)態(tài)預(yù)判的轉(zhuǎn)變。

c.**構(gòu)建基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的風(fēng)險(xiǎn)演化控制方法**?，F(xiàn)有研究多關(guān)注風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和預(yù)測(cè)，較少關(guān)注風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)干預(yù)和控制。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地構(gòu)建基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的風(fēng)險(xiǎn)演化控制方法，將風(fēng)險(xiǎn)演化過程建模為馬爾可夫決策過程，通過深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法動(dòng)態(tài)調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)干預(yù)策略，實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素的動(dòng)態(tài)干預(yù)和控制。這一方法突破了傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)管理方法的局限，為復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的防控提供了新的技術(shù)手段，推動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)管理方法從被動(dòng)應(yīng)對(duì)向主動(dòng)干預(yù)的轉(zhuǎn)變。

**3.應(yīng)用層面的創(chuàng)新**

a.**開發(fā)可部署的風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估與預(yù)測(cè)系統(tǒng)原型**?，F(xiàn)有研究多停留在理論模型和仿真實(shí)驗(yàn)階段，缺乏實(shí)際應(yīng)用示范。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地開發(fā)一套可部署的風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估與預(yù)測(cè)系統(tǒng)原型，并在能源供應(yīng)鏈、金融市場(chǎng)和城市交通系統(tǒng)等關(guān)鍵領(lǐng)域進(jìn)行應(yīng)用驗(yàn)證，為復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)防控提供工程化工具。這一系統(tǒng)突破了傳統(tǒng)研究方法的局限，為復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)防控提供了新的技術(shù)支撐，推動(dòng)研究成果從理論向?qū)嵺`的轉(zhuǎn)化。

b.**構(gòu)建多領(lǐng)域復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)防控的應(yīng)用示范**。本項(xiàng)目將研究成果應(yīng)用于能源供應(yīng)鏈、金融市場(chǎng)和城市交通系統(tǒng)等關(guān)鍵領(lǐng)域，構(gòu)建多領(lǐng)域復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)防控的應(yīng)用示范，為國(guó)家安全和社會(huì)穩(wěn)定提供科技支撐。這一應(yīng)用示范突破了傳統(tǒng)研究方法的局限，為復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)防控提供了新的實(shí)踐案例，推動(dòng)研究成果在多領(lǐng)域的推廣應(yīng)用。

c.**推動(dòng)跨學(xué)科交叉融合的風(fēng)險(xiǎn)防控體系建設(shè)**。本項(xiàng)目將數(shù)據(jù)科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、管理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)和社會(huì)學(xué)等多學(xué)科的理論方法相結(jié)合，推動(dòng)跨學(xué)科交叉融合的風(fēng)險(xiǎn)防控體系建設(shè)。這一體系建設(shè)突破了傳統(tǒng)研究方法的局限，為復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)防控提供了新的理論視角和技術(shù)手段，推動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)防控體系從單一學(xué)科向多學(xué)科、從被動(dòng)應(yīng)對(duì)向主動(dòng)干預(yù)的轉(zhuǎn)變。

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(dòng)復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估與預(yù)測(cè)領(lǐng)域的理論創(chuàng)新和方法突破，為復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)防控提供新的理論方法、技術(shù)工具和應(yīng)用示范，具有重要的學(xué)術(shù)價(jià)值和社會(huì)意義。

八．預(yù)期成果

本項(xiàng)目旨在通過系統(tǒng)研究，突破復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估與預(yù)測(cè)中的關(guān)鍵科學(xué)問題，預(yù)期在理論、方法、應(yīng)用和技術(shù)成果等方面取得一系列創(chuàng)新性成果，具體如下：

**1.理論貢獻(xiàn)**

a.**構(gòu)建多源數(shù)據(jù)融合的風(fēng)險(xiǎn)表征理論框架**。預(yù)期提出基于時(shí)空幾何和物理信息約束的多源數(shù)據(jù)融合理論框架，闡釋多源異構(gòu)數(shù)據(jù)在時(shí)空維度、語(yǔ)義層次和不確定性等方面的融合機(jī)理，豐富和完善復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)表征理論。該理論框架將為理解復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的生成機(jī)理和演化規(guī)律提供新的理論視角，推動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)表征理論從單一模態(tài)向多模態(tài)、從靜態(tài)向動(dòng)態(tài)的跨越，為復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)研究提供新的理論指導(dǎo)。

b.**發(fā)展動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的風(fēng)險(xiǎn)演化機(jī)制理論**。預(yù)期建立基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)等理論方法相結(jié)合的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)演化機(jī)制理論，揭示風(fēng)險(xiǎn)因素相互作用、系統(tǒng)反饋和風(fēng)險(xiǎn)演化的內(nèi)在規(guī)律。該理論將為理解復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)演化過程提供新的理論工具，推動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估理論從靜態(tài)診斷向動(dòng)態(tài)預(yù)判的轉(zhuǎn)變，為復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)防控提供新的理論支撐。

c.**建立風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)制解析的風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)散理論**。預(yù)期提出基于多源數(shù)據(jù)融合的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)分析理論，闡釋風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)過程建模為時(shí)空動(dòng)態(tài)演化的網(wǎng)絡(luò)過程的機(jī)理，解析風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)的內(nèi)在機(jī)制與路徑。該理論將為識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)鏈條提供新的理論方法，推動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)理論從定性分析向定量模擬、從靜態(tài)描述向動(dòng)態(tài)演化的跨越，為復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)防控提供新的理論指導(dǎo)。

**2.方法創(chuàng)新**

a.**提出基于時(shí)空?qǐng)D嵌入的多源數(shù)據(jù)融合方法**。預(yù)期開發(fā)基于時(shí)空?qǐng)D嵌入的多源數(shù)據(jù)融合方法，實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)在時(shí)空維度和語(yǔ)義層次上的深度融合，解決現(xiàn)有數(shù)據(jù)融合方法難以處理多源異構(gòu)數(shù)據(jù)復(fù)雜性的問題。該方法將為復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)表征提供新的技術(shù)手段，推動(dòng)數(shù)據(jù)融合方法從單一模態(tài)向多模態(tài)、從靜態(tài)向動(dòng)態(tài)的跨越。

b.**開發(fā)基于圖時(shí)空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型**。預(yù)期開發(fā)基于圖時(shí)空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)動(dòng)態(tài)評(píng)估與預(yù)測(cè)，解決現(xiàn)有風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法難以捕捉風(fēng)險(xiǎn)因素的動(dòng)態(tài)演化過程和系統(tǒng)內(nèi)部的非線性反饋機(jī)制的問題。該模型將為復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)評(píng)估與預(yù)測(cè)提供新的技術(shù)工具，推動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法從靜態(tài)診斷向動(dòng)態(tài)預(yù)判的轉(zhuǎn)變。

c.**構(gòu)建基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的風(fēng)險(xiǎn)演化控制方法**。預(yù)期構(gòu)建基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的風(fēng)險(xiǎn)演化控制方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素的動(dòng)態(tài)干預(yù)和控制，解決現(xiàn)有風(fēng)險(xiǎn)管理方法多關(guān)注風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和預(yù)測(cè)、較少關(guān)注風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)干預(yù)和控制的問題。該方法將為復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的防控提供新的技術(shù)手段，推動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)管理方法從被動(dòng)應(yīng)對(duì)向主動(dòng)干預(yù)的轉(zhuǎn)變。

**3.實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值**

a.**開發(fā)可部署的風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估與預(yù)測(cè)系統(tǒng)原型**。預(yù)期開發(fā)一套可部署的風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估與預(yù)測(cè)系統(tǒng)原型，并在能源供應(yīng)鏈、金融市場(chǎng)和城市交通系統(tǒng)等關(guān)鍵領(lǐng)域進(jìn)行應(yīng)用驗(yàn)證，為復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)防控提供工程化工具。該系統(tǒng)將為復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)防控提供新的技術(shù)支撐，推動(dòng)研究成果從理論向?qū)嵺`的轉(zhuǎn)化。

b.**構(gòu)建多領(lǐng)域復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)防控的應(yīng)用示范**。預(yù)期將研究成果應(yīng)用于能源供應(yīng)鏈、金融市場(chǎng)和城市交通系統(tǒng)等關(guān)鍵領(lǐng)域，構(gòu)建多領(lǐng)域復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)防控的應(yīng)用示范，為國(guó)家安全和社會(huì)穩(wěn)定提供科技支撐。該應(yīng)用示范將為復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)防控提供新的實(shí)踐案例，推動(dòng)研究成果在多領(lǐng)域的推廣應(yīng)用。

c.**推動(dòng)跨學(xué)科交叉融合的風(fēng)險(xiǎn)防控體系建設(shè)**。預(yù)期推動(dòng)數(shù)據(jù)科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、管理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)和社會(huì)學(xué)等多學(xué)科的理論方法相結(jié)合，推動(dòng)跨學(xué)科交叉融合的風(fēng)險(xiǎn)防控體系建設(shè)。該體系建設(shè)將為復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)防控提供新的理論視角和技術(shù)手段，推動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)防控體系從單一學(xué)科向多學(xué)科、從被動(dòng)應(yīng)對(duì)向主動(dòng)干預(yù)的轉(zhuǎn)變。

**4.技術(shù)成果**

a.**發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文**。預(yù)期發(fā)表SCI一區(qū)論文3篇，EI論文5篇，核心期刊論文2篇，其中代表性論文將發(fā)表于《Nature》、《Science》等國(guó)際頂級(jí)期刊或《管理科學(xué)學(xué)報(bào)》、《系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐》等國(guó)內(nèi)頂級(jí)期刊。

b.**申請(qǐng)發(fā)明專利**。預(yù)期申請(qǐng)發(fā)明專利5項(xiàng)，其中涉及多源數(shù)據(jù)融合方法、動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型和風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)制解析方法等核心技術(shù)。

c.**培養(yǎng)高層次人才**。預(yù)期培養(yǎng)博士研究生3名，碩士研究生5名，培養(yǎng)一批具有國(guó)際視野和創(chuàng)新能力的復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)研究人才。

d.**形成研究報(bào)告和專著**。預(yù)期形成項(xiàng)目研究報(bào)告1份，撰寫專著1部，總結(jié)項(xiàng)目研究成果，為復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)研究提供新的理論和方法指導(dǎo)。

本項(xiàng)目預(yù)期成果豐富，具有顯著的理論創(chuàng)新性和實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值，將為復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)防控提供新的理論方法、技術(shù)工具和應(yīng)用示范，推動(dòng)復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)研究領(lǐng)域的理論創(chuàng)新和方法突破，為國(guó)家安全和社會(huì)穩(wěn)定提供科技支撐，具有重要的學(xué)術(shù)價(jià)值和社會(huì)意義。

九.項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃

**1.項(xiàng)目時(shí)間規(guī)劃**

本項(xiàng)目總研究周期為48個(gè)月，分為六個(gè)階段實(shí)施，具體規(guī)劃如下：

**第一階段：文獻(xiàn)調(diào)研與理論分析（1-6個(gè)月）**

***任務(wù)分配**：

*組建跨學(xué)科研究團(tuán)隊(duì)，明確分工，制定詳細(xì)研究計(jì)劃。

*系統(tǒng)梳理國(guó)內(nèi)外復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)、多源數(shù)據(jù)融合、深度學(xué)習(xí)模型和風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)制等相關(guān)領(lǐng)域的文獻(xiàn)，掌握研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)。

*基于復(fù)雜系統(tǒng)理論、控制論、信息論和博弈論等，分析復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的生成機(jī)理、演化規(guī)律和傳導(dǎo)機(jī)制，構(gòu)建多源數(shù)據(jù)融合的理論框架和風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估的理論模型。

*初步設(shè)計(jì)項(xiàng)目研究方案，確定關(guān)鍵技術(shù)路線和實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。

***進(jìn)度安排**：

*第1-2個(gè)月：組建研究團(tuán)隊(duì)，明確分工，制定詳細(xì)研究計(jì)劃。

*第3-4個(gè)月：系統(tǒng)梳理國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)，撰寫文獻(xiàn)綜述。

*第5-6個(gè)月：完成理論框架構(gòu)建，初步設(shè)計(jì)研究方案，完成開題報(bào)告。

**第二階段：多源數(shù)據(jù)融合方法研究（7-18個(gè)月）**

***任務(wù)分配**：

*收集能源供應(yīng)鏈、金融市場(chǎng)和城市交通系統(tǒng)等領(lǐng)域的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，構(gòu)建數(shù)據(jù)集。

*研究多源數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，開發(fā)數(shù)據(jù)清洗、歸一化、降噪和缺失值填充算法。

*研究多模態(tài)數(shù)據(jù)特征提取方法，開發(fā)基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、注意力機(jī)制等特征提取算法。

*研究多尺度數(shù)據(jù)時(shí)空對(duì)齊方法，開發(fā)時(shí)間序列同步算法和空間數(shù)據(jù)對(duì)齊方法。

*研究多源數(shù)據(jù)融合方法，開發(fā)基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、注意力機(jī)制等融合模型。

*開展數(shù)據(jù)融合實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證方法的有效性。

***進(jìn)度安排**：

*第7-8個(gè)月：收集數(shù)據(jù)集，完成數(shù)據(jù)預(yù)處理方法研究。

*第9-10個(gè)月：完成多模態(tài)數(shù)據(jù)特征提取方法研究。

*第11-12個(gè)月：完成多尺度數(shù)據(jù)時(shí)空對(duì)齊方法研究。

*第13-15個(gè)月：完成多源數(shù)據(jù)融合方法研究。

*第16-18個(gè)月：開展數(shù)據(jù)融合實(shí)驗(yàn)，分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果，完成階段性報(bào)告。

**第三階段：動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型開發(fā)（19-30個(gè)月）**

***任務(wù)分配**：

*研究時(shí)空深度學(xué)習(xí)模型框架，結(jié)合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、時(shí)空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制等方法，構(gòu)建動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。

*研究風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)演化機(jī)制，開發(fā)基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)等風(fēng)險(xiǎn)演化模型。

*開發(fā)深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化方法，提升模型的預(yù)測(cè)精度和計(jì)算效率。

*開展模型對(duì)比實(shí)驗(yàn)，比較不同模型的預(yù)測(cè)精度和計(jì)算效率。

***進(jìn)度安排**：

*第19-21個(gè)月：完成時(shí)空深度學(xué)習(xí)模型框架研究。

*第22-24個(gè)月：完成風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)演化機(jī)制研究。

*第25-27個(gè)月：完成深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化方法研究。

*第28-29個(gè)月：開展模型對(duì)比實(shí)驗(yàn)，分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

*第30個(gè)月：完成動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型開發(fā)，提交階段性報(bào)告。

**第四階段：風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)制解析方法研究（31-42個(gè)月）**

***任務(wù)分配**：

*構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)，開發(fā)基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)聚類方法和基于時(shí)空關(guān)聯(lián)分析的網(wǎng)絡(luò)邊構(gòu)建方法。

*研究風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)路徑分析方法，開發(fā)基于最短路徑算法、風(fēng)險(xiǎn)強(qiáng)度排序和時(shí)空動(dòng)態(tài)演化的路徑分析方法。

*研究風(fēng)險(xiǎn)放大機(jī)制解析方法，開發(fā)基于節(jié)點(diǎn)中心性指標(biāo)、邊權(quán)重變化和多源數(shù)據(jù)融合的風(fēng)險(xiǎn)放大機(jī)制解析模型。

*開展風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證方法的有效性。

***進(jìn)度安排**：

*第31-32個(gè)月：構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)，完成節(jié)點(diǎn)聚類方法和網(wǎng)絡(luò)邊構(gòu)建方法研究。

*第33-34個(gè)月：完成風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)路徑分析方法研究。

*第35-37個(gè)月：完成風(fēng)險(xiǎn)放大機(jī)制解析方法研究。

*第38-40個(gè)月：開展風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)實(shí)驗(yàn)，分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

*第41-42個(gè)月：完成風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)制解析方法研究，提交階段性報(bào)告。

**第五階段：系統(tǒng)開發(fā)與應(yīng)用驗(yàn)證（43-48個(gè)月）**

***任務(wù)分配**：

*設(shè)計(jì)系統(tǒng)架構(gòu)，包括數(shù)據(jù)層、模型層和應(yīng)用層。

*開發(fā)基于微服務(wù)架構(gòu)的系統(tǒng)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的模塊化和可擴(kuò)展性。

*開發(fā)基于云計(jì)算的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理平臺(tái)，提高系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理能力。

*構(gòu)建基于Web前端和移動(dòng)端的應(yīng)用接口，方便用戶使用系統(tǒng)。

*開發(fā)基于多源數(shù)據(jù)融合的數(shù)據(jù)管理模塊、基于深度學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練模塊、基于動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊和基于預(yù)測(cè)預(yù)警的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模塊。

*在能源供應(yīng)鏈、金融市場(chǎng)和城市交通系統(tǒng)等關(guān)鍵領(lǐng)域，進(jìn)行系統(tǒng)應(yīng)用驗(yàn)證，評(píng)估系統(tǒng)的實(shí)用性和應(yīng)用價(jià)值。

***進(jìn)度安排**：

*第43-44個(gè)月：設(shè)計(jì)系統(tǒng)架構(gòu)，完成系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)。

*第45-46個(gè)月：完成系統(tǒng)功能開發(fā)，開發(fā)數(shù)據(jù)管理模塊、模型訓(xùn)練模塊、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模塊。

*第47-48個(gè)月：進(jìn)行系統(tǒng)應(yīng)用驗(yàn)證，分析系統(tǒng)性能，提交項(xiàng)目結(jié)題報(bào)告。

**第六階段：總結(jié)與成果推廣（49-52個(gè)月）**

***任務(wù)分配**：

*總結(jié)項(xiàng)目研究成果，撰寫論文和專著。

*申請(qǐng)發(fā)明專利。

*培養(yǎng)高層次人才。

*構(gòu)建多領(lǐng)域復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)防控的應(yīng)用示范。

*推動(dòng)跨學(xué)科交叉融合的風(fēng)險(xiǎn)防控體系建設(shè)。

***進(jìn)度安排**：

*第49個(gè)月：總結(jié)項(xiàng)目研究成果，撰寫論文和專著。

*第50個(gè)月：申請(qǐng)發(fā)明專利。

*第51個(gè)月：培養(yǎng)高層次人才。

*第52個(gè)月：構(gòu)建多領(lǐng)域復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)防控的應(yīng)用示范，推動(dòng)跨學(xué)科交叉融合的風(fēng)險(xiǎn)防控體系建設(shè)，完成項(xiàng)目總結(jié)報(bào)告。

**2.風(fēng)險(xiǎn)管理策略**

本項(xiàng)目可能面臨以下風(fēng)險(xiǎn)：

***技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)**：深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練難度大、數(shù)據(jù)獲取受限、模型泛化能力不足等。

***進(jìn)度風(fēng)險(xiǎn)**：項(xiàng)目進(jìn)度滯后、關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)無法按時(shí)突破等。

***應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)**：研究成果難以落地、用戶接受度低等。

針對(duì)上述風(fēng)險(xiǎn)，制定以下管理策略：

**技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略**：

*建立健全的技術(shù)研發(fā)機(jī)制，加強(qiáng)技術(shù)預(yù)研，提前布局關(guān)鍵技術(shù)。

*積極探索新技術(shù)應(yīng)用，如遷移學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等，降低數(shù)據(jù)獲取難度。

*通過交叉驗(yàn)證、對(duì)抗訓(xùn)練等方法提升模型泛化能力。

**進(jìn)度風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略**：

*制定詳細(xì)的項(xiàng)目計(jì)劃，明確各階段任務(wù)和目標(biāo)。

*建立有效的進(jìn)度監(jiān)控機(jī)制，定期評(píng)估項(xiàng)目進(jìn)展。

*建立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決進(jìn)度偏差。

**應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略**：

*加強(qiáng)與潛在應(yīng)用單位的合作，深入了解應(yīng)用需求。

*開發(fā)用戶友好的應(yīng)用界面，提升用戶接受度。

*建立應(yīng)用反饋機(jī)制，持續(xù)改進(jìn)系統(tǒng)功能。

通過上述風(fēng)險(xiǎn)管理策略，有效識(shí)別、評(píng)估和應(yīng)對(duì)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)，確保項(xiàng)目順利實(shí)施。

十.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)

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

本項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)由來自國(guó)內(nèi)頂尖高校和科研機(jī)構(gòu)的15名專家學(xué)者組成，涵蓋數(shù)據(jù)科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、管理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)和工程學(xué)等多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域，形成了一支結(jié)構(gòu)合理、優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的跨學(xué)科研究團(tuán)隊(duì)。團(tuán)隊(duì)成員均具有博士學(xué)位，在復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)、多源數(shù)據(jù)融合、深度學(xué)習(xí)模型和風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)制解析等領(lǐng)域積累了豐富的理論研究經(jīng)驗(yàn)，并取得了顯著的研究成果。團(tuán)隊(duì)核心成員包括：

a.**首席科學(xué)家李明（復(fù)雜系統(tǒng)科學(xué)博士，國(guó)家復(fù)雜系統(tǒng)研究所研究員）**：長(zhǎng)期從事復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)演化機(jī)理研究，主持國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目2項(xiàng)，在《Nature》、《Science》等頂級(jí)期刊發(fā)表論文20余篇，擅長(zhǎng)將復(fù)雜系統(tǒng)理論與深度學(xué)習(xí)方法相結(jié)合，在風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估與預(yù)測(cè)領(lǐng)域具有深厚的學(xué)術(shù)造詣。

b.**數(shù)據(jù)科學(xué)負(fù)責(zé)人王紅（計(jì)算科學(xué)博士，清華大學(xué)教授）**：在多源數(shù)據(jù)融合與機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域具有豐富的研究經(jīng)驗(yàn)，開發(fā)的數(shù)據(jù)融合算法被廣泛應(yīng)用于金融風(fēng)控、智能交通等領(lǐng)域，擁有多項(xiàng)發(fā)明專利。

c.**模型開發(fā)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人張強(qiáng)（博士，中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所研究員）**：專注于時(shí)空深度學(xué)習(xí)模型研究，在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、注意力機(jī)制和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方面取得了一系列創(chuàng)新性成果，發(fā)表IEEETransactions系列論文30余篇。

d.**風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人趙靜（復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)科學(xué)博士，北京大學(xué)教授）**：在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論與風(fēng)險(xiǎn)傳播動(dòng)力學(xué)方面具有深入研究，構(gòu)建的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)模型被應(yīng)用于公共衛(wèi)生、能源安全等領(lǐng)域，出版專著《復(fù)