課題申報(bào)書的研究設(shè)計(jì)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)演化機(jī)制與防控策略研究

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)目旨在針對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)演化的關(guān)鍵科學(xué)問(wèn)題，構(gòu)建多源數(shù)據(jù)融合的理論框架與實(shí)證模型，為系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)防控提供科學(xué)依據(jù)。研究聚焦于金融、能源、公共衛(wèi)生等典型復(fù)雜系統(tǒng)，通過(guò)整合高頻交易數(shù)據(jù)、社交媒體文本、傳感器網(wǎng)絡(luò)信息等多維度異構(gòu)數(shù)據(jù)，運(yùn)用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、時(shí)空深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)算法，解析風(fēng)險(xiǎn)因素間的非線性耦合關(guān)系及其演化路徑。項(xiàng)目將建立包含風(fēng)險(xiǎn)源識(shí)別、傳導(dǎo)機(jī)制模擬、預(yù)警閾值動(dòng)態(tài)調(diào)整的集成模型，結(jié)合Agent建模與系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方法，刻畫風(fēng)險(xiǎn)在不同主體間的跨層級(jí)傳播特征。預(yù)期成果包括：揭示復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)演化的普適性規(guī)律，開(kāi)發(fā)可解釋的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)系統(tǒng)，提出基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的分層分類防控策略，并形成一套適用于不同行業(yè)場(chǎng)景的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。研究成果將支撐金融機(jī)構(gòu)的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理、能源企業(yè)的供應(yīng)鏈韌性提升以及政府公共衛(wèi)生應(yīng)急決策，兼具理論創(chuàng)新與實(shí)踐價(jià)值，對(duì)提升國(guó)家風(fēng)險(xiǎn)防控能力具有重要支撐作用。

三.項(xiàng)目背景與研究意義

當(dāng)前，全球范圍內(nèi)的復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)呈現(xiàn)出前所未有的交織性與突發(fā)性特征。金融市場(chǎng)的劇烈波動(dòng)往往伴隨著地緣沖突、氣候變化事件的疊加影響，能源供應(yīng)鏈的脆弱性在極端天氣事件下暴露無(wú)遺，而公共衛(wèi)生系統(tǒng)的壓力則因人口流動(dòng)加速和全球化傳染病的快速擴(kuò)散而持續(xù)增大。這一系列事件凸顯了傳統(tǒng)線性、孤立的風(fēng)險(xiǎn)管理模式在應(yīng)對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)時(shí)的嚴(yán)重局限性。現(xiàn)有研究多聚焦于單一領(lǐng)域或簡(jiǎn)化模型下的風(fēng)險(xiǎn)分析，對(duì)于跨領(lǐng)域、跨層級(jí)風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)耦合機(jī)制與演化路徑的認(rèn)知尚不深入，缺乏對(duì)海量、多源、異構(gòu)數(shù)據(jù)中風(fēng)險(xiǎn)前兆信息的有效挖掘手段。特別是在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的背景下，物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、等技術(shù)為風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)提供了新的數(shù)據(jù)來(lái)源，但也對(duì)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性和全面性提出了更高要求。因此，構(gòu)建能夠融合多源數(shù)據(jù)、刻畫風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)演化過(guò)程、并支持精準(zhǔn)防控的理論框架與實(shí)證系統(tǒng)，已成為應(yīng)對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)的迫切需求，具有重大的理論創(chuàng)新價(jià)值和現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義。

本項(xiàng)目的開(kāi)展具有顯著的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)與學(xué)術(shù)價(jià)值。

在社會(huì)價(jià)值層面，本項(xiàng)目的研究成果將直接服務(wù)于國(guó)家治理體系和治理能力現(xiàn)代化建設(shè)。通過(guò)揭示復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)在規(guī)律與傳導(dǎo)機(jī)制，可以為政府制定更科學(xué)的風(fēng)險(xiǎn)防控政策提供決策依據(jù)。例如，在金融風(fēng)險(xiǎn)防控方面，基于本項(xiàng)目開(kāi)發(fā)的預(yù)測(cè)系統(tǒng)有助于監(jiān)管部門更早識(shí)別系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)積聚的信號(hào)，及時(shí)采取宏觀審慎措施，維護(hù)金融穩(wěn)定；在公共衛(wèi)生領(lǐng)域，通過(guò)對(duì)社交媒體、新聞報(bào)道等多源信息的實(shí)時(shí)分析，可以提升傳染病早期預(yù)警的敏感度和準(zhǔn)確性，為制定有效的防控策略贏得寶貴時(shí)間，減少疫情對(duì)公眾健康和社會(huì)經(jīng)濟(jì)的沖擊；在能源安全方面，基于本項(xiàng)目提出的韌性提升策略，有助于增強(qiáng)關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施抵御極端事件的能力，保障能源供應(yīng)的連續(xù)性和可靠性。這些應(yīng)用將顯著提升社會(huì)應(yīng)對(duì)突發(fā)風(fēng)險(xiǎn)的能力，增強(qiáng)公眾安全感，促進(jìn)社會(huì)和諧穩(wěn)定。

在經(jīng)濟(jì)價(jià)值層面，本項(xiàng)目的研究將推動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)進(jìn)步與模式創(chuàng)新。金融行業(yè)可以通過(guò)應(yīng)用本項(xiàng)目開(kāi)發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工具，優(yōu)化資產(chǎn)配置，開(kāi)發(fā)更具風(fēng)險(xiǎn)適應(yīng)性的金融產(chǎn)品，提升市場(chǎng)資源配置效率。能源企業(yè)可以將本項(xiàng)目提出的供應(yīng)鏈韌性策略應(yīng)用于運(yùn)營(yíng)管理，降低中斷風(fēng)險(xiǎn)帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)損失，提升企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力和可持續(xù)發(fā)展能力。此外，本項(xiàng)目的研究也將催生新的技術(shù)需求，帶動(dòng)大數(shù)據(jù)分析、、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域的技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用，形成新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)。通過(guò)為企業(yè)提供精準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)洞察和防控方案，有助于優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，提升產(chǎn)業(yè)鏈整體抗風(fēng)險(xiǎn)能力，為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供有力支撐。特別是在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，本項(xiàng)目的研究成果能夠幫助各類更好地理解和管理數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中伴隨的新風(fēng)險(xiǎn)，如數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)、算法歧視風(fēng)險(xiǎn)等，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展保駕護(hù)航。

在學(xué)術(shù)價(jià)值層面，本項(xiàng)目將深化對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)科學(xué)的理論認(rèn)知?，F(xiàn)有風(fēng)險(xiǎn)理論多基于簡(jiǎn)化假設(shè)，難以完全刻畫現(xiàn)實(shí)世界風(fēng)險(xiǎn)的復(fù)雜性、動(dòng)態(tài)性和涌現(xiàn)性。本項(xiàng)目通過(guò)融合多源數(shù)據(jù)，運(yùn)用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析方法，有望揭示風(fēng)險(xiǎn)因素間更精細(xì)的相互作用關(guān)系，發(fā)現(xiàn)新的風(fēng)險(xiǎn)演化模式，從而推動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)理論從靜態(tài)、孤立向動(dòng)態(tài)、系統(tǒng)方向發(fā)展。本項(xiàng)目的研究將促進(jìn)數(shù)據(jù)科學(xué)、復(fù)雜性科學(xué)、管理科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、社會(huì)學(xué)等多學(xué)科交叉融合，催生新的研究范式和方法論。例如，將圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、時(shí)空深度學(xué)習(xí)等前沿技術(shù)引入風(fēng)險(xiǎn)分析領(lǐng)域，將拓展風(fēng)險(xiǎn)建模的技術(shù)邊界；將Agent建模與系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)相結(jié)合，模擬不同主體在風(fēng)險(xiǎn)演化過(guò)程中的行為互動(dòng)，將為理解風(fēng)險(xiǎn)的社會(huì)放大效應(yīng)提供新的視角。本項(xiàng)目的理論創(chuàng)新將豐富和完善復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)理論體系，為后續(xù)相關(guān)研究奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，提升我國(guó)在該領(lǐng)域的國(guó)際學(xué)術(shù)影響力。

四.國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

在復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)演化與防控領(lǐng)域，國(guó)內(nèi)外學(xué)者已開(kāi)展了廣泛的研究，積累了豐碩的成果，但也存在明顯的局限性和待探索的空間。

從國(guó)際研究現(xiàn)狀來(lái)看，西方發(fā)達(dá)國(guó)家在該領(lǐng)域的研究起步較早，理論體系相對(duì)成熟。在風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與評(píng)估方面，基于概率統(tǒng)計(jì)的傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)度量方法，如VaR（ValueatRisk）、CVaR（ConditionalValueatRisk）等在金融風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，為量化風(fēng)險(xiǎn)提供了初步框架。隨后，壓力測(cè)試、情景分析等方法被用于模擬極端事件下的系統(tǒng)響應(yīng)，增強(qiáng)了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的穩(wěn)健性。進(jìn)入21世紀(jì)，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的興起，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法受到高度重視。機(jī)器學(xué)習(xí)，特別是隨機(jī)森林、支持向量機(jī)等算法，被用于金融欺詐檢測(cè)、信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等領(lǐng)域，展示了強(qiáng)大的模式識(shí)別能力。在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論視角下，學(xué)者們開(kāi)始將復(fù)雜系統(tǒng)視為網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)分析工具研究風(fēng)險(xiǎn)在節(jié)點(diǎn)間的傳播路徑與關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識(shí)別問(wèn)題，如金融網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)結(jié)構(gòu)分析、傳染病的網(wǎng)絡(luò)傳播模型等。近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)方法，尤其是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變種長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），在處理時(shí)序數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)出色，被應(yīng)用于金融市場(chǎng)波動(dòng)預(yù)測(cè)、極端天氣事件預(yù)警等方面。同時(shí)，基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的仿真方法也被用于模擬風(fēng)險(xiǎn)因素的相互作用及其對(duì)系統(tǒng)整體的影響，為理解風(fēng)險(xiǎn)演化的非線性機(jī)制提供了途徑。在風(fēng)險(xiǎn)防控策略方面，基于保險(xiǎn)的市場(chǎng)化風(fēng)險(xiǎn)分散機(jī)制、基于監(jiān)管的宏觀審慎政策工具（如資本充足率要求、杠桿率限制）等是主要的研究方向。此外，行為金融學(xué)的發(fā)展也為理解風(fēng)險(xiǎn)中的主體非理性行為及其影響提供了新的視角。國(guó)際研究的特點(diǎn)在于注重量化建模、強(qiáng)調(diào)技術(shù)驅(qū)動(dòng)，并在金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展，但在多源數(shù)據(jù)融合、跨領(lǐng)域風(fēng)險(xiǎn)耦合、防控策略的動(dòng)態(tài)優(yōu)化等方面仍面臨挑戰(zhàn)。

國(guó)內(nèi)研究在借鑒國(guó)際先進(jìn)成果的同時(shí)，也結(jié)合中國(guó)國(guó)情和具體實(shí)踐開(kāi)展了富有特色的研究。特別是在應(yīng)用研究方面，國(guó)內(nèi)學(xué)者在金融風(fēng)險(xiǎn)防控、能源安全、公共衛(wèi)生應(yīng)急等領(lǐng)域取得了積極進(jìn)展。例如，針對(duì)中國(guó)股市波動(dòng)特性，學(xué)者們運(yùn)用ARIMA、GARCH等模型進(jìn)行了深入分析，并結(jié)合政策因素進(jìn)行解釋；在信用風(fēng)險(xiǎn)方面，基于中國(guó)征信數(shù)據(jù)的信用評(píng)分模型得到了廣泛應(yīng)用；在能源領(lǐng)域，針對(duì)電力市場(chǎng)、石油供應(yīng)鏈的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與保障研究日益增多；在公共衛(wèi)生領(lǐng)域，SARS、H1N1、COVID-19等重大疫情應(yīng)對(duì)經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的研究積累了豐富成果。國(guó)內(nèi)研究更加注重結(jié)合中國(guó)金融市場(chǎng)的獨(dú)特性，如政策市特征、散戶占比較高、監(jiān)管干預(yù)頻繁等，開(kāi)發(fā)更具針對(duì)性的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。在風(fēng)險(xiǎn)防控實(shí)踐方面，中國(guó)建立了較為完善的金融監(jiān)管體系，并近年來(lái)不斷強(qiáng)化宏觀審慎管理；在能源安全方面，強(qiáng)調(diào)立足國(guó)內(nèi)、多元發(fā)展，構(gòu)建能源安全保障體系；在公共衛(wèi)生領(lǐng)域，強(qiáng)調(diào)預(yù)防為主、聯(lián)防聯(lián)控，提升了應(yīng)急響應(yīng)能力。國(guó)內(nèi)研究的特點(diǎn)在于緊密結(jié)合實(shí)踐需求，政策導(dǎo)向性強(qiáng)，并在大數(shù)據(jù)應(yīng)用方面展現(xiàn)出較強(qiáng)能力，如利用高頻交易數(shù)據(jù)、社會(huì)媒體數(shù)據(jù)等進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)。然而，國(guó)內(nèi)研究在基礎(chǔ)理論創(chuàng)新、跨學(xué)科融合深度、前沿方法應(yīng)用廣度等方面與國(guó)際頂尖水平尚有差距，特別是在融合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)、揭示風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)演化微觀機(jī)制、構(gòu)建智能化防控決策支持系統(tǒng)等方面仍需加強(qiáng)。

盡管國(guó)內(nèi)外在復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域已取得諸多進(jìn)展，但仍存在顯著的研究空白和待解決的問(wèn)題。首先，現(xiàn)有研究大多基于單一類型的數(shù)據(jù)源，如金融研究中主要依賴交易數(shù)據(jù)和宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，公共衛(wèi)生研究中主要依賴病例報(bào)告和醫(yī)療記錄，對(duì)于能夠反映社會(huì)情緒、輿情動(dòng)態(tài)、物理狀態(tài)等多維度異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合利用不足。如何有效融合交易數(shù)據(jù)、社交媒體文本、物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)、新聞報(bào)道、專家意見(jiàn)等多種來(lái)源的信息，構(gòu)建統(tǒng)一的風(fēng)險(xiǎn)表征體系，是當(dāng)前面臨的重要挑戰(zhàn)。其次，現(xiàn)有風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型往往側(cè)重于風(fēng)險(xiǎn)因素的靜態(tài)關(guān)聯(lián)或簡(jiǎn)化動(dòng)態(tài)過(guò)程，難以充分刻畫復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)演化中非線性、突變性、涌現(xiàn)性等特征。特別是在風(fēng)險(xiǎn)因素的跨領(lǐng)域、跨層級(jí)傳導(dǎo)機(jī)制方面，現(xiàn)有研究認(rèn)知有限，缺乏對(duì)風(fēng)險(xiǎn)如何在不同系統(tǒng)間、不同主體間傳遞擴(kuò)散的精細(xì)刻畫。再次，現(xiàn)有防控策略研究多側(cè)重于事后應(yīng)對(duì)或基于規(guī)則的靜態(tài)干預(yù)，缺乏對(duì)風(fēng)險(xiǎn)演化過(guò)程的動(dòng)態(tài)感知和自適應(yīng)調(diào)整能力。如何基于實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，動(dòng)態(tài)優(yōu)化資源配置，實(shí)施差異化、精準(zhǔn)化的防控措施，形成“監(jiān)測(cè)-評(píng)估-預(yù)警-響應(yīng)-反饋”的閉環(huán)防控機(jī)制，是亟待解決的關(guān)鍵問(wèn)題。此外，現(xiàn)有研究在模型的可解釋性方面也存在不足，許多基于深度學(xué)習(xí)的模型如同“黑箱”，難以揭示風(fēng)險(xiǎn)演化的內(nèi)在邏輯，限制了模型在實(shí)際決策中的應(yīng)用。最后，缺乏針對(duì)不同行業(yè)、不同場(chǎng)景的普適性風(fēng)險(xiǎn)防控框架和標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)防控措施的有效性和適應(yīng)性受限。因此，圍繞多源數(shù)據(jù)融合、動(dòng)態(tài)演化機(jī)制、智能化防控策略、模型可解釋性以及跨領(lǐng)域適用性等關(guān)鍵問(wèn)題開(kāi)展深入研究，具有重要的理論創(chuàng)新價(jià)值和實(shí)踐緊迫性。

五.研究目標(biāo)與內(nèi)容

本項(xiàng)目旨在系統(tǒng)性地解決復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)演化與防控中的關(guān)鍵科學(xué)問(wèn)題，核心研究目標(biāo)與具體內(nèi)容如下：

研究目標(biāo)：

1.構(gòu)建多源數(shù)據(jù)融合的理論框架與實(shí)現(xiàn)方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)因素的全面、動(dòng)態(tài)感知。

2.揭示復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)演化的內(nèi)在機(jī)制與傳導(dǎo)路徑，刻畫風(fēng)險(xiǎn)因素間的非線性耦合關(guān)系及其時(shí)空演化特征。

3.開(kāi)發(fā)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)與智能防控模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的早期預(yù)警、精準(zhǔn)評(píng)估和自適應(yīng)干預(yù)。

4.形成一套適用于不同行業(yè)場(chǎng)景的風(fēng)險(xiǎn)防控策略體系，為提升國(guó)家風(fēng)險(xiǎn)防控能力提供科學(xué)依據(jù)和技術(shù)支撐。

研究?jī)?nèi)容：

1.多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合理論與方法研究：

*研究問(wèn)題：如何有效融合金融交易數(shù)據(jù)、社交媒體文本數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)、新聞報(bào)道數(shù)據(jù)、政府公開(kāi)數(shù)據(jù)等多源、異構(gòu)、高維、時(shí)序數(shù)據(jù)的特性與信息？

*假設(shè)：通過(guò)構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)表征空間和融合算法，可以顯著提升風(fēng)險(xiǎn)因素識(shí)別的全面性和動(dòng)態(tài)性，克服單一數(shù)據(jù)源帶來(lái)的信息片面性和滯后性。

*具體研究任務(wù)：開(kāi)發(fā)基于圖論、嵌入技術(shù)（如Word2Vec,BERT）和時(shí)空統(tǒng)計(jì)模型的數(shù)據(jù)預(yù)處理與融合方法，研究數(shù)據(jù)沖突檢測(cè)與校準(zhǔn)技術(shù)，構(gòu)建多源數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)因素綜合指標(biāo)體系，實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)根源的深度挖掘和早期信號(hào)捕捉。重點(diǎn)研究如何從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如文本、圖像）中提取風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)知識(shí)與情感傾向，并將其與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)有效融合。

2.復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)演化機(jī)制研究：

*研究問(wèn)題：復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)因素之間如何相互作用、演化？風(fēng)險(xiǎn)如何在系統(tǒng)中傳播擴(kuò)散？哪些因素是影響風(fēng)險(xiǎn)演化的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力？

*假設(shè)：復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)演化遵循特定的非線性動(dòng)力學(xué)規(guī)律，存在明顯的閾值效應(yīng)和突變點(diǎn)，風(fēng)險(xiǎn)傳播呈現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)化、層次化特征，關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)（如核心金融機(jī)構(gòu)、關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施）的異常對(duì)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)演化具有決定性影響。

*具體研究任務(wù)：運(yùn)用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析、系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)建模、Agent-BasedModeling等方法，研究風(fēng)險(xiǎn)因素間的耦合關(guān)系、反饋機(jī)制和放大效應(yīng)，模擬風(fēng)險(xiǎn)在多主體、多網(wǎng)絡(luò)中的傳播路徑與演化過(guò)程。開(kāi)發(fā)基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）、時(shí)空深度學(xué)習(xí)（ST-LSTM,ST-GCN）等先進(jìn)算法的風(fēng)險(xiǎn)演化預(yù)測(cè)模型，捕捉風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)序動(dòng)態(tài)和空間依賴性。識(shí)別系統(tǒng)中的風(fēng)險(xiǎn)源、傳導(dǎo)節(jié)點(diǎn)和脆弱環(huán)節(jié)，揭示風(fēng)險(xiǎn)演化的關(guān)鍵路徑和閾值觸發(fā)條件。

3.基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)與智能防控模型開(kāi)發(fā)：

*研究問(wèn)題：如何構(gòu)建能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)、動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的模型？如何根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果設(shè)計(jì)有效的、自適應(yīng)的防控策略？

*假設(shè)：結(jié)合物理約束（如經(jīng)濟(jì)規(guī)律、傳播規(guī)律）與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法（如深度學(xué)習(xí)），可以構(gòu)建更準(zhǔn)確、更魯棒的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型；基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)、多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)等智能優(yōu)化算法，可以設(shè)計(jì)能夠動(dòng)態(tài)調(diào)整、適應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)演化的防控策略。

*具體研究任務(wù)：開(kāi)發(fā)融合多源數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)早期預(yù)警系統(tǒng)，建立包含風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)、趨勢(shì)預(yù)測(cè)、情景模擬、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、預(yù)警發(fā)布等功能模塊的綜合平臺(tái)。研究基于可解釋（X）的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，增強(qiáng)模型結(jié)果的可信度和決策支持能力。探索基于預(yù)測(cè)結(jié)果和實(shí)時(shí)反饋的智能防控策略生成機(jī)制，研究如何動(dòng)態(tài)優(yōu)化資源分配、調(diào)整干預(yù)措施（如流動(dòng)性支持、隔離措施、基礎(chǔ)設(shè)施調(diào)度），實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)防控的精準(zhǔn)化和高效化。開(kāi)發(fā)防控策略效果評(píng)估與優(yōu)化模型，形成“預(yù)測(cè)-決策-執(zhí)行-評(píng)估-反饋”的智能防控閉環(huán)。

4.面向不同場(chǎng)景的風(fēng)險(xiǎn)防控策略體系研究與應(yīng)用驗(yàn)證：

*研究問(wèn)題：如何將研究成果轉(zhuǎn)化為適用于不同行業(yè)（金融、能源、公共衛(wèi)生等）和不同場(chǎng)景（市場(chǎng)波動(dòng)、供應(yīng)鏈中斷、疫情爆發(fā)等）的實(shí)用防控策略？

*假設(shè)：基于共性理論框架和模塊化方法開(kāi)發(fā)的防控策略體系，具有良好的適應(yīng)性和可擴(kuò)展性，能夠有效應(yīng)對(duì)不同領(lǐng)域面臨的復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)。

*具體研究任務(wù)：針對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)、能源安全、公共衛(wèi)生等典型復(fù)雜系統(tǒng)，結(jié)合其具體特點(diǎn)和風(fēng)險(xiǎn)特征，定制化設(shè)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)防控策略。選擇代表性行業(yè)或場(chǎng)景，開(kāi)展實(shí)證研究與應(yīng)用驗(yàn)證，評(píng)估策略的有效性和可行性?？偨Y(jié)不同場(chǎng)景下風(fēng)險(xiǎn)防控的成功經(jīng)驗(yàn)和失敗教訓(xùn)，提煉普適性的防控原則和方法，形成一套包含理論指導(dǎo)、技術(shù)支撐、策略庫(kù)和實(shí)施指南的綜合性風(fēng)險(xiǎn)防控解決方案，為相關(guān)部門和企業(yè)提供決策參考。

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、實(shí)證檢驗(yàn)與案例研究相結(jié)合的研究方法，結(jié)合先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理與分析技術(shù)，系統(tǒng)開(kāi)展復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)演化機(jī)制與防控策略的研究。技術(shù)路線將遵循“數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與融合-機(jī)制分析與模型構(gòu)建-智能防控策略開(kāi)發(fā)-應(yīng)用驗(yàn)證與策略優(yōu)化”的遞進(jìn)邏輯。

研究方法：

1.數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理方法：

*數(shù)據(jù)來(lái)源：項(xiàng)目將整合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，包括但不限于：金融領(lǐng)域的高頻交易數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、信貸數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、新聞報(bào)道、社交媒體（如Twitter,微博）文本數(shù)據(jù)；能源領(lǐng)域的電力負(fù)荷數(shù)據(jù)、油氣運(yùn)輸數(shù)據(jù)、能源價(jià)格數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)設(shè)施傳感器數(shù)據(jù)（如溫度、壓力、振動(dòng)）、相關(guān)新聞報(bào)道與政策文件；公共衛(wèi)生領(lǐng)域的病例報(bào)告數(shù)據(jù)、醫(yī)院就診數(shù)據(jù)、社交媒體輿情數(shù)據(jù)、人口流動(dòng)數(shù)據(jù)、環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)（如空氣污染指數(shù)）、公共衛(wèi)生政策文件等。

*數(shù)據(jù)收集：通過(guò)公開(kāi)數(shù)據(jù)接口、數(shù)據(jù)庫(kù)、網(wǎng)絡(luò)爬蟲、合作機(jī)構(gòu)共享等方式獲取所需數(shù)據(jù)。確保數(shù)據(jù)的時(shí)效性、代表性和合規(guī)性。

*數(shù)據(jù)預(yù)處理：采用數(shù)據(jù)清洗、缺失值填充、異常值檢測(cè)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化/歸一化、文本數(shù)據(jù)分詞與向量化、時(shí)序數(shù)據(jù)對(duì)齊等方法，統(tǒng)一不同來(lái)源數(shù)據(jù)的格式和尺度，構(gòu)建高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集。針對(duì)文本數(shù)據(jù)，將運(yùn)用自然語(yǔ)言處理（NLP）技術(shù)提取關(guān)鍵詞、情感傾向、主題信息等特征。

2.多源數(shù)據(jù)融合方法：

*特征層融合：通過(guò)主成分分析（PCA）、因子分析等方法，提取各數(shù)據(jù)源中的公共風(fēng)險(xiǎn)因子。利用機(jī)器學(xué)習(xí)特征選擇算法，篩選跨數(shù)據(jù)源的關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)特征。

*模型層融合：采用加權(quán)平均、加權(quán)模型輸出投票、堆疊（Stacking）、混合模型（如基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合模型）等方法，融合基于不同數(shù)據(jù)源或模型的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)結(jié)果。

*圖論融合：構(gòu)建包含不同類型節(jié)點(diǎn)（如金融機(jī)構(gòu)、地區(qū)、個(gè)體）和邊的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，將多源數(shù)據(jù)信息融入網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和節(jié)點(diǎn)屬性中，利用網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)進(jìn)行融合與推斷。

3.風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)演化機(jī)制分析模型：

*時(shí)空深度學(xué)習(xí)模型：運(yùn)用時(shí)空?qǐng)D卷積網(wǎng)絡(luò)（ST-GCN）、時(shí)空長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（ST-LSTM）等模型，捕捉風(fēng)險(xiǎn)因素的時(shí)空依賴性和動(dòng)態(tài)演化規(guī)律。模型將輸入融合后的多源數(shù)據(jù)，輸出風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)和空間分布預(yù)測(cè)。

*系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)（SD）模型：構(gòu)建反映風(fēng)險(xiǎn)因素相互作用、系統(tǒng)反饋循環(huán)的存量流量圖，模擬風(fēng)險(xiǎn)在系統(tǒng)內(nèi)的積累、擴(kuò)散和消退過(guò)程。將深度學(xué)習(xí)模型或代理主體的行為結(jié)果輸入SD模型，增強(qiáng)模型的動(dòng)態(tài)響應(yīng)能力。

*Agent-BasedModeling（ABM）：創(chuàng)建包含具有不同屬性和行為策略的代理主體的仿真環(huán)境，模擬代理主體在風(fēng)險(xiǎn)沖擊下的互動(dòng)行為以及由此產(chǎn)生的宏觀風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)象。結(jié)合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，研究風(fēng)險(xiǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的傳播動(dòng)力學(xué)。

*復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析：對(duì)風(fēng)險(xiǎn)演化過(guò)程中的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行刻畫，識(shí)別關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)（風(fēng)險(xiǎn)源、傳播樞紐、脆弱點(diǎn)），分析風(fēng)險(xiǎn)傳播路徑和社區(qū)結(jié)構(gòu)。

4.智能防控策略模型：

*強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）：設(shè)計(jì)以風(fēng)險(xiǎn)損失最小化或系統(tǒng)韌性最大化為目標(biāo)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架，訓(xùn)練智能體（Agent）學(xué)習(xí)最優(yōu)的防控策略（如資源分配、干預(yù)時(shí)機(jī)與力度、信息發(fā)布策略）。研究多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)，模擬不同主體間的策略協(xié)同。

*決策樹(shù)、隨機(jī)森林等：用于構(gòu)建基于規(guī)則的、可解釋性較強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)防控策略模型，適用于特定場(chǎng)景下的快速?zèng)Q策支持。

*最優(yōu)化方法：結(jié)合預(yù)測(cè)模型，運(yùn)用線性規(guī)劃、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、隨機(jī)規(guī)劃等優(yōu)化算法，設(shè)計(jì)資源約束下的最優(yōu)防控策略。

5.實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)分析方法：

*回歸分析、時(shí)序分析：用于分析風(fēng)險(xiǎn)因素與風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)之間的關(guān)系，評(píng)估模型預(yù)測(cè)精度。

*統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)：用于驗(yàn)證模型假設(shè)和策略效果。

*案例研究：選取典型事件或場(chǎng)景，深入剖析風(fēng)險(xiǎn)演化過(guò)程和防控措施的有效性。

*效率評(píng)價(jià)：采用如夏普比率、赫芬達(dá)爾指數(shù)、網(wǎng)絡(luò)效率等指標(biāo)，評(píng)價(jià)防控策略的經(jīng)濟(jì)或社會(huì)效率。

技術(shù)路線：

1.第一階段：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與融合框架構(gòu)建（第1-6個(gè)月）

*詳細(xì)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)需求，確定具體數(shù)據(jù)源和采集方案。

*實(shí)施數(shù)據(jù)采集，構(gòu)建多源數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理平臺(tái)。

*開(kāi)展數(shù)據(jù)預(yù)處理與清洗工作，處理缺失值、異常值。

*運(yùn)用NLP技術(shù)處理文本數(shù)據(jù)，提取特征。

*初步探索并選擇合適的數(shù)據(jù)融合方法（特征層、模型層、圖論方法），構(gòu)建多源數(shù)據(jù)融合的初步框架。

2.第二階段：風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)演化機(jī)制模型研發(fā)（第7-18個(gè)月）

*基于融合數(shù)據(jù)，選擇并構(gòu)建時(shí)空深度學(xué)習(xí)模型（ST-GNN/ST-LSTM）、SD模型、ABM模型。

*利用歷史數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和參數(shù)調(diào)優(yōu)。

*通過(guò)回測(cè)和交叉驗(yàn)證評(píng)估模型的預(yù)測(cè)性能和穩(wěn)定性。

*運(yùn)用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析方法，識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)傳播的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和路徑。

*深入分析風(fēng)險(xiǎn)演化的時(shí)空規(guī)律和內(nèi)在機(jī)制。

3.第三階段：智能防控策略模型開(kāi)發(fā)（第19-30個(gè)月）

*設(shè)計(jì)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)、決策樹(shù)等方法的智能防控策略模型框架。

*將風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型輸出作為防控策略模型的輸入，構(gòu)建“預(yù)測(cè)-決策”閉環(huán)。

*開(kāi)發(fā)防控策略效果評(píng)估模型。

*進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，測(cè)試和優(yōu)化防控策略模型。

4.第四階段：應(yīng)用驗(yàn)證與策略優(yōu)化（第31-42個(gè)月）

*選擇金融、能源、公共衛(wèi)生等領(lǐng)域的具體案例或場(chǎng)景。

*將研發(fā)的模型和策略應(yīng)用于案例，進(jìn)行模擬推演或?qū)嶋H應(yīng)用測(cè)試。

*評(píng)估模型在實(shí)際場(chǎng)景下的表現(xiàn)和防控策略的有效性。

*根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果，對(duì)模型和策略進(jìn)行迭代優(yōu)化。

*形成針對(duì)不同行業(yè)場(chǎng)景的定制化風(fēng)險(xiǎn)防控策略建議。

5.第五階段：總結(jié)與成果凝練（第43-48個(gè)月）

*整理研究過(guò)程中的數(shù)據(jù)、代碼、模型和文檔。

*撰寫研究報(bào)告、學(xué)術(shù)論文和專利。

*提煉研究成果的理論貢獻(xiàn)和實(shí)踐價(jià)值。

*成果交流活動(dòng)，推動(dòng)研究成果的轉(zhuǎn)化與應(yīng)用。

七．創(chuàng)新點(diǎn)

本項(xiàng)目在復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)演化機(jī)制與防控策略研究領(lǐng)域，擬在理論、方法與應(yīng)用三個(gè)層面實(shí)現(xiàn)顯著的創(chuàng)新：

1.理論層面的創(chuàng)新：

*構(gòu)建融合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知框架：突破傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)研究中單一數(shù)據(jù)源或簡(jiǎn)化模型的局限，建立一套系統(tǒng)性的理論框架，用以整合金融、社會(huì)、物理等多維度、高維、動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)因素的全面、縱深、動(dòng)態(tài)感知。該框架將不僅關(guān)注風(fēng)險(xiǎn)因素的靜態(tài)關(guān)聯(lián)，更強(qiáng)調(diào)在數(shù)據(jù)層面捕捉風(fēng)險(xiǎn)演化的動(dòng)態(tài)前兆和復(fù)雜互動(dòng)，為理解“黑天鵝”事件的發(fā)生機(jī)制提供新的理論視角。

*揭示跨領(lǐng)域、跨層級(jí)的風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)演化網(wǎng)絡(luò)機(jī)制：超越單一領(lǐng)域或系統(tǒng)內(nèi)部的風(fēng)險(xiǎn)分析，致力于揭示不同復(fù)雜系統(tǒng)（如金融與能源、金融與公共衛(wèi)生）風(fēng)險(xiǎn)因素之間通過(guò)經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、物理依賴等路徑形成的跨領(lǐng)域耦合與傳導(dǎo)機(jī)制。通過(guò)構(gòu)建多層網(wǎng)絡(luò)模型，刻畫風(fēng)險(xiǎn)在宏觀、中觀、微觀不同層級(jí)間的傳播擴(kuò)散特征及其閾值效應(yīng)，深化對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)整體性的科學(xué)認(rèn)知。

*發(fā)展基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與物理約束相結(jié)合的風(fēng)險(xiǎn)演化理論：探索將數(shù)據(jù)智能（如深度學(xué)習(xí)）與領(lǐng)域知識(shí)（如經(jīng)濟(jì)規(guī)律、傳播動(dòng)力學(xué)）深度融合的新理論范式。提出在風(fēng)險(xiǎn)建模中融入物理約束或機(jī)理先驗(yàn)的方法，以提高數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型的預(yù)測(cè)精度和可解釋性，克服純數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型可能存在的“黑箱”問(wèn)題和泛化能力不足的挑戰(zhàn)，形成更符合現(xiàn)實(shí)規(guī)律的復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)演化理論。

2.方法層面的創(chuàng)新：

*創(chuàng)新多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)：研發(fā)面向風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)演化分析的新型數(shù)據(jù)融合算法，例如，結(jié)合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)，利用時(shí)空注意力機(jī)制聚焦關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)信息，或者開(kāi)發(fā)基于知識(shí)圖譜的融合方法，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)層、特征層和模型層融合的有機(jī)結(jié)合，有效處理多源數(shù)據(jù)間的沖突與互補(bǔ)信息，提升風(fēng)險(xiǎn)感知的準(zhǔn)確性和及時(shí)性。

*創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)演化預(yù)測(cè)模型：提出適用于復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)演化預(yù)測(cè)的新型機(jī)器學(xué)習(xí)與計(jì)算模型。例如，設(shè)計(jì)能夠捕捉長(zhǎng)時(shí)序依賴和復(fù)雜非線性關(guān)系的時(shí)空深度學(xué)習(xí)混合模型（如ST-LSTM與GNN的結(jié)合），或者開(kāi)發(fā)基于異常檢測(cè)和擴(kuò)散模型的風(fēng)險(xiǎn)早期預(yù)警算法，以實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)萌芽和爆發(fā)窗口的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。

*創(chuàng)新智能防控策略生成與優(yōu)化方法：引入多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)、自適應(yīng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃等先進(jìn)智能優(yōu)化技術(shù)，開(kāi)發(fā)能夠根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)結(jié)果實(shí)時(shí)調(diào)整、自學(xué)習(xí)、自優(yōu)化的智能防控策略生成機(jī)制。研究考慮多目標(biāo)（如成本最低、損失最小、社會(huì)影響最小）、多約束（如資源限制、時(shí)間限制）的防控策略優(yōu)化算法，并探索人機(jī)協(xié)同的防控決策支持方法，提升防控策略的智能化水平和實(shí)戰(zhàn)效果。

*發(fā)展風(fēng)險(xiǎn)演化機(jī)制的可解釋分析技術(shù)：結(jié)合可解釋（X）方法，如LIME、SHAP、注意力機(jī)制可視化等，對(duì)復(fù)雜的風(fēng)險(xiǎn)演化模型（特別是深度學(xué)習(xí)模型）的決策過(guò)程進(jìn)行解構(gòu)和解釋，揭示關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)因素、傳導(dǎo)路徑和模型預(yù)測(cè)的內(nèi)在邏輯，增強(qiáng)模型結(jié)果的可信度，為風(fēng)險(xiǎn)管理和防控決策提供更可靠的依據(jù)。

3.應(yīng)用層面的創(chuàng)新：

*構(gòu)建面向不同行業(yè)的智能化風(fēng)險(xiǎn)防控決策支持系統(tǒng)：基于本項(xiàng)目研發(fā)的理論框架、模型方法和策略庫(kù)，開(kāi)發(fā)具有模塊化、可配置特點(diǎn)的智能化風(fēng)險(xiǎn)防控平臺(tái)。該平臺(tái)能夠針對(duì)金融、能源、公共衛(wèi)生等不同行業(yè)領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)特征和監(jiān)管需求，提供定制化的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)、預(yù)警、評(píng)估和防控策略建議，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)防控技術(shù)的通用性與行業(yè)適應(yīng)性的統(tǒng)一。

*提出基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的跨部門協(xié)同風(fēng)險(xiǎn)防控新模式：研究利用共享數(shù)據(jù)平臺(tái)和智能分析工具，促進(jìn)金融監(jiān)管、能源管理、公共衛(wèi)生、應(yīng)急管理等部門之間的信息共享、聯(lián)合預(yù)警和協(xié)同行動(dòng)的有效機(jī)制。通過(guò)本項(xiàng)目的研究成果，探索建立更加高效、協(xié)同的跨部門風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)防聯(lián)控體系，提升國(guó)家整體風(fēng)險(xiǎn)抵御能力。

*為國(guó)家宏觀調(diào)控和行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理提供量化依據(jù)與技術(shù)支撐：通過(guò)實(shí)證研究和案例驗(yàn)證，本項(xiàng)目將為銀行、金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)、能源主管部門、衛(wèi)健委等決策部門提供關(guān)于復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)演化規(guī)律的科學(xué)認(rèn)知，以及量化的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信號(hào)和精準(zhǔn)的防控策略建議，助力國(guó)家宏觀調(diào)控政策的科學(xué)制定和行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理能力的提升，服務(wù)經(jīng)濟(jì)社會(huì)高質(zhì)量發(fā)展和國(guó)家安全保障。

這些創(chuàng)新點(diǎn)相互關(guān)聯(lián)、相互支撐，共同構(gòu)成了本項(xiàng)目區(qū)別于現(xiàn)有研究的核心優(yōu)勢(shì)，旨在推動(dòng)復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)研究領(lǐng)域向更全面、更深入、更智能的方向發(fā)展，并為應(yīng)對(duì)日益嚴(yán)峻的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)提供強(qiáng)有力的理論指導(dǎo)和實(shí)踐工具。

八．預(yù)期成果

本項(xiàng)目經(jīng)過(guò)系統(tǒng)深入的研究，預(yù)期在理論認(rèn)知、方法創(chuàng)新、實(shí)踐應(yīng)用等方面取得一系列具有重要價(jià)值的成果。

1.理論貢獻(xiàn)：

*構(gòu)建一套系統(tǒng)化的復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)演化理論框架：整合多源數(shù)據(jù)，揭示風(fēng)險(xiǎn)因素的跨領(lǐng)域、跨層級(jí)耦合機(jī)制與時(shí)空演化規(guī)律，深化對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)生成、傳播和演化的科學(xué)認(rèn)知，為復(fù)雜性科學(xué)、風(fēng)險(xiǎn)管理理論的發(fā)展提供新的理論視角和概念工具。

*發(fā)展一套融合多源數(shù)據(jù)融合、動(dòng)態(tài)演化建模與智能決策的復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)分析理論方法體系：形成包含數(shù)據(jù)融合理論、時(shí)空動(dòng)態(tài)演化模型理論、智能防控策略優(yōu)化理論在內(nèi)的方法論體系，豐富和完善復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)研究的理論內(nèi)涵和方法論工具箱。

*揭示復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)演化的普適性規(guī)律與關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素：通過(guò)跨領(lǐng)域、跨場(chǎng)景的實(shí)證研究，識(shí)別不同復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)演化過(guò)程中的共性特征、關(guān)鍵閾值、核心節(jié)點(diǎn)和主要驅(qū)動(dòng)因素，為理解和管理各類系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)提供具有普適性的理論依據(jù)。

*推動(dòng)物理約束數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型理論的發(fā)展：探索將領(lǐng)域知識(shí)有效融入數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型的理論與方法，為構(gòu)建更可靠、更可解釋、更具泛化能力的模型提供理論支撐，推動(dòng)理論與實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域的深度融合。

2.方法創(chuàng)新與模型開(kāi)發(fā)：

*研發(fā)并開(kāi)源多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合算法：形成一套針對(duì)高維、動(dòng)態(tài)、多源數(shù)據(jù)的預(yù)處理、特征提取與融合算法庫(kù)，為復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)研究提供基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)處理工具。

*開(kāi)發(fā)先進(jìn)的復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)演化預(yù)測(cè)模型：構(gòu)建基于時(shí)空深度學(xué)習(xí)、系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)、ABM等方法的集成預(yù)測(cè)模型，并對(duì)其進(jìn)行充分驗(yàn)證，使其在金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、能源系統(tǒng)預(yù)警、公共衛(wèi)生事件早期識(shí)別等方面達(dá)到較高的準(zhǔn)確性和時(shí)效性。

*形成智能化的復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)防控策略生成與優(yōu)化方法：開(kāi)發(fā)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)、多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)等智能優(yōu)化技術(shù)的防控策略生成與動(dòng)態(tài)調(diào)整模型，并建立相應(yīng)的評(píng)估體系，為智能化風(fēng)險(xiǎn)防控提供技術(shù)支撐。

*建立風(fēng)險(xiǎn)演化機(jī)制的可解釋分析工具集：開(kāi)發(fā)或應(yīng)用可解釋技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜風(fēng)險(xiǎn)模型的決策過(guò)程進(jìn)行可視化解釋，提升模型的可信度和透明度。

3.實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值：

*形成一套適用于不同行業(yè)場(chǎng)景的風(fēng)險(xiǎn)防控策略體系與指南：基于研究成果，為金融監(jiān)管部門、能源企業(yè)、公共衛(wèi)生機(jī)構(gòu)、大型企業(yè)等提供定制化的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、評(píng)估、預(yù)警和應(yīng)對(duì)策略建議，提升其風(fēng)險(xiǎn)管理和應(yīng)急響應(yīng)能力。

*開(kāi)發(fā)或提供智能化風(fēng)險(xiǎn)防控決策支持系統(tǒng)原型：構(gòu)建一個(gè)集數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、趨勢(shì)預(yù)測(cè)、策略模擬、效果評(píng)估等功能于一體的原型系統(tǒng)，為政府監(jiān)管部門和企業(yè)管理者提供直觀、便捷、智能的風(fēng)險(xiǎn)防控決策支持工具。

*提升國(guó)家整體風(fēng)險(xiǎn)防控能力與韌性：通過(guò)研究成果在關(guān)鍵領(lǐng)域的應(yīng)用，助力國(guó)家建立健全更科學(xué)、更智能、更具前瞻性的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)防控體系，增強(qiáng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)系統(tǒng)應(yīng)對(duì)不確定性和沖擊的韌性，維護(hù)國(guó)家經(jīng)濟(jì)安全和社會(huì)穩(wěn)定。

*培養(yǎng)高層次復(fù)合型人才：項(xiàng)目研究將培養(yǎng)一批既懂復(fù)雜系統(tǒng)理論，又掌握先進(jìn)數(shù)據(jù)分析和技術(shù)，還能結(jié)合行業(yè)實(shí)際解決問(wèn)題的高層次研究人才，為我國(guó)在該領(lǐng)域的持續(xù)研究和應(yīng)用發(fā)展儲(chǔ)備力量。

*推動(dòng)相關(guān)學(xué)科交叉融合與產(chǎn)業(yè)發(fā)展：本項(xiàng)目的研究將促進(jìn)數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)、社會(huì)學(xué)、醫(yī)學(xué)等學(xué)科的交叉融合，激發(fā)新的研究增長(zhǎng)點(diǎn)。同時(shí)，相關(guān)技術(shù)成果的轉(zhuǎn)化有望帶動(dòng)智能風(fēng)控、數(shù)字孿生、決策支持等相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

綜上所述，本項(xiàng)目預(yù)期取得的成果不僅具有重要的理論創(chuàng)新意義，能夠在復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)研究領(lǐng)域取得突破性進(jìn)展，而且具有顯著的實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值，能夠?yàn)閲?guó)家治理體系和治理能力現(xiàn)代化、經(jīng)濟(jì)社會(huì)高質(zhì)量發(fā)展提供強(qiáng)有力的智力支持和科技支撐。

九.項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃

本項(xiàng)目實(shí)施周期為48個(gè)月，將按照研究目標(biāo)和研究?jī)?nèi)容，分階段、有步驟地推進(jìn)各項(xiàng)研究任務(wù)。項(xiàng)目組將制定詳細(xì)的時(shí)間計(jì)劃和風(fēng)險(xiǎn)管理策略，確保項(xiàng)目按計(jì)劃順利實(shí)施并達(dá)成預(yù)期目標(biāo)。

1.項(xiàng)目時(shí)間規(guī)劃與任務(wù)分配：

*第一階段：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與融合框架構(gòu)建（第1-6個(gè)月）

*任務(wù)分配：

*組建項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)，明確分工；完成文獻(xiàn)綜述，細(xì)化研究方案。

*確定具體數(shù)據(jù)源，制定數(shù)據(jù)采集方案；搭建數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理平臺(tái)。

*實(shí)施數(shù)據(jù)采集，完成初步數(shù)據(jù)集構(gòu)建。

*開(kāi)展數(shù)據(jù)預(yù)處理工作，包括清洗、標(biāo)準(zhǔn)化等。

*運(yùn)用NLP技術(shù)處理文本數(shù)據(jù)，提取特征。

*初步探索并選擇合適的數(shù)據(jù)融合方法，構(gòu)建多源數(shù)據(jù)融合的初步框架，并進(jìn)行小規(guī)模實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

*進(jìn)度安排：

*第1-2月：團(tuán)隊(duì)組建，方案細(xì)化，文獻(xiàn)綜述，數(shù)據(jù)源調(diào)研。

*第3-4月：數(shù)據(jù)采集方案制定，數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建，初步數(shù)據(jù)采集。

*第5-6月：數(shù)據(jù)預(yù)處理，文本數(shù)據(jù)特征提取，初步融合方法實(shí)驗(yàn)。

*第二階段：風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)演化機(jī)制模型研發(fā)（第7-18個(gè)月）

*任務(wù)分配：

*基于融合數(shù)據(jù)，選擇并構(gòu)建時(shí)空深度學(xué)習(xí)模型（ST-GNN/ST-LSTM）、SD模型、ABM模型。

*利用歷史數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和參數(shù)調(diào)優(yōu)。

*通過(guò)回測(cè)和交叉驗(yàn)證評(píng)估模型的預(yù)測(cè)性能和穩(wěn)定性。

*運(yùn)用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析方法，識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)傳播的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和路徑。

*深入分析風(fēng)險(xiǎn)演化的時(shí)空規(guī)律和內(nèi)在機(jī)制，撰寫階段性研究報(bào)告。

*進(jìn)度安排：

*第7-8月：時(shí)空深度學(xué)習(xí)模型構(gòu)建與初步訓(xùn)練。

*第9-10月：SD模型構(gòu)建與參數(shù)調(diào)試。

*第11-12月：ABM模型設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。

*第13-16月：模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)與回測(cè)驗(yàn)證。

*第17-18月：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析，機(jī)制分析，階段性報(bào)告撰寫。

*第三階段：智能防控策略模型開(kāi)發(fā)（第19-30個(gè)月）

*任務(wù)分配：

*設(shè)計(jì)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)、決策樹(shù)等方法的智能防控策略模型框架。

*將風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型輸出作為防控策略模型的輸入，構(gòu)建“預(yù)測(cè)-決策”閉環(huán)。

*開(kāi)發(fā)防控策略效果評(píng)估模型。

*進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，測(cè)試和優(yōu)化防控策略模型。

*進(jìn)度安排：

*第19-20月：防控策略模型框架設(shè)計(jì)。

*第21-22月：“預(yù)測(cè)-決策”閉環(huán)集成。

*第23-24月：防控策略效果評(píng)估模型開(kāi)發(fā)。

*第25-28月：仿真實(shí)驗(yàn)，模型測(cè)試與優(yōu)化。

*第29-30月：策略模型初步驗(yàn)證，中期總結(jié)報(bào)告。

*第四階段：應(yīng)用驗(yàn)證與策略優(yōu)化（第31-42個(gè)月）

*任務(wù)分配：

*選擇金融、能源、公共衛(wèi)生等領(lǐng)域的具體案例或場(chǎng)景。

*將研發(fā)的模型和策略應(yīng)用于案例，進(jìn)行模擬推演或?qū)嶋H應(yīng)用測(cè)試。

*評(píng)估模型在實(shí)際場(chǎng)景下的表現(xiàn)和防控策略的有效性。

*根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果，對(duì)模型和策略進(jìn)行迭代優(yōu)化。

*形成針對(duì)不同行業(yè)場(chǎng)景的定制化風(fēng)險(xiǎn)防控策略建議。

*進(jìn)度安排：

*第31-32月：案例選擇與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。

*第33-34月：模型與策略在案例中應(yīng)用（模擬或?qū)崪y(cè)）。

*第35-36月：模型與策略效果評(píng)估。

*第37-40月：模型與策略迭代優(yōu)化。

*第41-42月：形成定制化策略建議，撰寫應(yīng)用驗(yàn)證報(bào)告。

*第五階段：總結(jié)與成果凝練（第43-48個(gè)月）

*任務(wù)分配：

*整理研究過(guò)程中的數(shù)據(jù)、代碼、模型和文檔。

*撰寫研究報(bào)告、學(xué)術(shù)論文和專利。

*提煉研究成果的理論貢獻(xiàn)和實(shí)踐價(jià)值。

*成果交流活動(dòng)，推動(dòng)研究成果的轉(zhuǎn)化與應(yīng)用。

*進(jìn)度安排：

*第43-44月：項(xiàng)目資料整理與歸檔。

*第45-46月：研究報(bào)告、學(xué)術(shù)論文撰寫與投稿。

*第47月：專利申請(qǐng)與整理。

*第48月：項(xiàng)目總結(jié)會(huì)，成果宣傳與推廣。

2.風(fēng)險(xiǎn)管理策略：

*數(shù)據(jù)獲取風(fēng)險(xiǎn)：部分高質(zhì)量數(shù)據(jù)可能涉及隱私保護(hù)或商業(yè)機(jī)密，難以獲取。對(duì)策：加強(qiáng)與相關(guān)機(jī)構(gòu)（如監(jiān)管機(jī)構(gòu)、企業(yè)）的溝通協(xié)調(diào)，爭(zhēng)取數(shù)據(jù)共享；同時(shí)，利用公開(kāi)數(shù)據(jù)集和文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型驗(yàn)證和補(bǔ)充分析。

*模型構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)：所構(gòu)建的模型可能存在過(guò)擬合、泛化能力不足或可解釋性差等問(wèn)題。對(duì)策：采用交叉驗(yàn)證、正則化等方法防止過(guò)擬合；結(jié)合物理約束和多種模型進(jìn)行集成學(xué)習(xí)；研究并應(yīng)用可解釋技術(shù)提升模型透明度。

*研究進(jìn)度風(fēng)險(xiǎn)：項(xiàng)目涉及多學(xué)科交叉和復(fù)雜模型開(kāi)發(fā)，可能存在研究進(jìn)度滯后風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)策：制定詳細(xì)且可行的任務(wù)分解結(jié)構(gòu)（WBS），明確各階段里程碑；定期召開(kāi)項(xiàng)目會(huì)議，跟蹤進(jìn)展，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決問(wèn)題；建立靈活的調(diào)整機(jī)制，根據(jù)實(shí)際情況優(yōu)化研究計(jì)劃。

*應(yīng)用推廣風(fēng)險(xiǎn)：研究成果可能存在與實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景脫節(jié)或難以被決策者接受的風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)策：在項(xiàng)目早期即與潛在應(yīng)用部門進(jìn)行溝通，了解實(shí)際需求；選擇典型應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行深入驗(yàn)證，確保成果的實(shí)用性和針對(duì)性；加強(qiáng)成果的宣傳和解釋工作，提升決策者對(duì)研究成果價(jià)值的認(rèn)知。

*人員流動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)：核心研究人員可能因工作調(diào)動(dòng)、退休等原因流失。對(duì)策：建立完善的項(xiàng)目文檔管理制度，確保研究資料的可追溯性；培養(yǎng)青年研究人員，形成合理的人才梯隊(duì)；加強(qiáng)團(tuán)隊(duì)建設(shè)，增強(qiáng)團(tuán)隊(duì)凝聚力。

*經(jīng)費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)：項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)可能存在使用不當(dāng)或未達(dá)預(yù)期的情況。對(duì)策：制定詳細(xì)的經(jīng)費(fèi)使用計(jì)劃，嚴(yán)格按照預(yù)算執(zhí)行；加強(qiáng)經(jīng)費(fèi)管理，確保專款專用；定期進(jìn)行經(jīng)費(fèi)使用效益評(píng)估，及時(shí)調(diào)整經(jīng)費(fèi)分配。

十.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)

本項(xiàng)目擁有一支結(jié)構(gòu)合理、專業(yè)互補(bǔ)、經(jīng)驗(yàn)豐富的核心研究團(tuán)隊(duì)，成員涵蓋了復(fù)雜系統(tǒng)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、金融工程、能源系統(tǒng)分析、公共衛(wèi)生政策等多個(gè)領(lǐng)域的專家學(xué)者，能夠?yàn)轫?xiàng)目的順利實(shí)施提供強(qiáng)有力的智力支持。

1.項(xiàng)目團(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：復(fù)雜系統(tǒng)科學(xué)領(lǐng)域資深專家，具有15年以上的跨學(xué)科研究經(jīng)驗(yàn)。主要研究方向包括復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論、系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)、風(fēng)險(xiǎn)管理與預(yù)測(cè)。曾在國(guó)際頂級(jí)期刊發(fā)表多篇關(guān)于金融網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)、公共衛(wèi)生事件演化的學(xué)術(shù)論文，主持過(guò)國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目“復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)演化機(jī)制與防控策略研究”。具備豐富的項(xiàng)目管理和團(tuán)隊(duì)協(xié)作經(jīng)驗(yàn)。

*成員李強(qiáng)博士：數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)專家，擁有10年數(shù)據(jù)挖掘與算法研發(fā)經(jīng)驗(yàn)。專注于時(shí)空序列分析、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、可解釋等領(lǐng)域。曾參與多個(gè)大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目，在金融反欺詐、交通流量預(yù)測(cè)等方面取得突出成果。熟練掌握Python、R等編程語(yǔ)言及TensorFlow、PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架。

*成員王麗研究員：金融工程與風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域?qū)＜?，持有FRM認(rèn)證，擁有12年金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)管理經(jīng)驗(yàn)。主要研究金融衍生品定價(jià)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量、壓力測(cè)試等。曾在國(guó)內(nèi)知名金融機(jī)構(gòu)擔(dān)任風(fēng)險(xiǎn)管理部門負(fù)責(zé)人，對(duì)金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的特征和防控有深刻理解。熟悉金融監(jiān)管政策與市場(chǎng)實(shí)踐。

*成員趙偉博士：能源系統(tǒng)分析專家，能源工程博士，8年能源領(lǐng)域研究經(jīng)驗(yàn)。主要研究方向包括能源系統(tǒng)建模、能源安全、智能電網(wǎng)。在能源供應(yīng)鏈韌性、能源大數(shù)據(jù)分析方面有豐富成果。熟悉能源行業(yè)數(shù)據(jù)特點(diǎn)與業(yè)務(wù)流程。

*成員劉芳教授：公共衛(wèi)生政策與流行病學(xué)專家，公共衛(wèi)生學(xué)博士，有多年傳染病防控政策研究經(jīng)驗(yàn)。主要研究傳染病傳播動(dòng)力學(xué)、公共衛(wèi)生應(yīng)急管理、健康政策評(píng)估。曾參與多項(xiàng)重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件的政策咨詢與應(yīng)對(duì)研究。對(duì)公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)收集與分析有深入理解。

*成員孫鵬博士后：復(fù)雜系統(tǒng)建模與仿真專家，具有復(fù)雜系統(tǒng)科學(xué)博士學(xué)位，研究方向?yàn)橄到y(tǒng)動(dòng)力學(xué)與ABM。擅長(zhǎng)構(gòu)建多主體模型模擬復(fù)雜系統(tǒng)行為，有豐富的模型編程與仿真經(jīng)驗(yàn)。能夠有效結(jié)合理論知識(shí)與計(jì)算模擬方法。

2.團(tuán)隊(duì)成員的角色分配與合作模式：

*角色分配：

*項(xiàng)目負(fù)責(zé)人張明教授：全面負(fù)責(zé)項(xiàng)目總體規(guī)劃、經(jīng)費(fèi)管理、團(tuán)隊(duì)協(xié)調(diào)和對(duì)外聯(lián)絡(luò)，主持關(guān)鍵科學(xué)問(wèn)題的決策，審核階段性成果。

*成員李強(qiáng)博士：負(fù)責(zé)多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)、時(shí)空深度學(xué)習(xí)模型、智能防控策略模型（側(cè)重算法與數(shù)據(jù)）的研發(fā)與實(shí)現(xiàn)，提供機(jī)器學(xué)習(xí)與方面的技術(shù)支持。

*成員王麗研究員：負(fù)責(zé)金融領(lǐng)域風(fēng)險(xiǎn)演化機(jī)制分析、防控策略設(shè)計(jì)與應(yīng)用驗(yàn)證，提供金融風(fēng)險(xiǎn)管理理論與實(shí)踐指導(dǎo)。

*成員趙偉博士：負(fù)責(zé)能源領(lǐng)域風(fēng)險(xiǎn)演化機(jī)制分析、防控策略設(shè)計(jì)與應(yīng)用驗(yàn)證，提供能源系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)與行業(yè)知識(shí)支持。

*成員劉芳教授：負(fù)責(zé)公共衛(wèi)生領(lǐng)域風(fēng)險(xiǎn)演化機(jī)制分析、防控策略設(shè)計(jì)與應(yīng)用驗(yàn)證，提供公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)與政策法規(guī)建議。

*成員孫鵬博士后：負(fù)責(zé)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型、ABM模型、模型集成與仿真實(shí)驗(yàn)，提供復(fù)雜系統(tǒng)建模方法與技術(shù)支持。

*合作模式：

*建立定期項(xiàng)目例會(huì)制度：每周召開(kāi)項(xiàng)目組內(nèi)部會(huì)議，討論研究進(jìn)展、存在問(wèn)題及下一步計(jì)劃；每月召開(kāi)核心成員會(huì)議，協(xié)調(diào)跨領(lǐng)域研究任務(wù)；每季度向項(xiàng)目負(fù)責(zé)人匯報(bào)整體進(jìn)展。

*實(shí)施跨學(xué)科工作小組機(jī)制：針對(duì)特定行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景（如金融風(fēng)險(xiǎn)防控、能源安全預(yù)警），組建包含領(lǐng)域?qū)＜遥ㄍ觖?、趙偉、劉芳）和算法專家（李強(qiáng)、孫鵬）的專項(xiàng)工作小組，促進(jìn)理論與實(shí)踐的深度融合。

*強(qiáng)化數(shù)據(jù)共享與模型互評(píng)機(jī)制：建立項(xiàng)目?jī)?nèi)部數(shù)據(jù)共享平臺(tái)，確保研究數(shù)據(jù)的一致性與可及性；定期模