課題申報書的研究手段一、封面內(nèi)容

項(xiàng)目名稱：基于多源數(shù)據(jù)融合與機(jī)器學(xué)習(xí)算法的復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險預(yù)測與控制研究

申請人姓名及聯(lián)系方式：張明，zhangming@

所屬單位：清華大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系

申報日期：2023年10月26日

項(xiàng)目類別：應(yīng)用研究

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)融合與機(jī)器學(xué)習(xí)算法的復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險預(yù)測與控制理論框架及實(shí)現(xiàn)方法。研究將聚焦于能源互聯(lián)網(wǎng)、智能交通等復(fù)雜系統(tǒng)中的風(fēng)險動態(tài)演化規(guī)律，通過整合多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)（如傳感器時序數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)日志、環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)等），利用深度特征提取與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)對系統(tǒng)風(fēng)險的早期預(yù)警與精準(zhǔn)識別。項(xiàng)目將重點(diǎn)突破三個核心問題：一是開發(fā)自適應(yīng)數(shù)據(jù)融合算法，解決多源數(shù)據(jù)時空對齊與噪聲抑制問題；二是構(gòu)建基于注意力機(jī)制的動態(tài)風(fēng)險演化模型，量化風(fēng)險因素的相互作用機(jī)制；三是設(shè)計分布式風(fēng)險控制策略，結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)實(shí)時決策優(yōu)化。預(yù)期通過理論創(chuàng)新與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，形成一套可支持大規(guī)模復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險管理的計算平臺，其核心算法在能源調(diào)度場景下的預(yù)測準(zhǔn)確率提升30%以上，控制策略的魯棒性達(dá)到工業(yè)級應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)。研究成果將推動跨學(xué)科理論方法的發(fā)展，并為關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的風(fēng)險防控提供關(guān)鍵技術(shù)支撐，具有顯著的社會經(jīng)濟(jì)效益。

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)正朝著高度互聯(lián)、動態(tài)演化和強(qiáng)耦合的方向發(fā)展。以能源互聯(lián)網(wǎng)為例，其整合了發(fā)電、輸電、變電、配電和用電五個環(huán)節(jié)，涉及海量分布式能源、智能設(shè)備和用戶行為數(shù)據(jù)，呈現(xiàn)出典型的非線性、時變性和不確定性特征。同樣，智能交通系統(tǒng)融合了車路協(xié)同感知、交通流動態(tài)調(diào)度和用戶路徑規(guī)劃，其運(yùn)行狀態(tài)受到天氣、事故、政策等多重因素的影響。這類復(fù)雜系統(tǒng)的穩(wěn)定性直接關(guān)系到國計民生和社會安全，其風(fēng)險管理已成為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界面臨的核心挑戰(zhàn)之一。

然而，傳統(tǒng)風(fēng)險管理方法在應(yīng)對現(xiàn)代復(fù)雜系統(tǒng)時暴露出明顯不足。首先，數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象嚴(yán)重制約了風(fēng)險態(tài)勢的全面感知。不同來源、不同類型的數(shù)據(jù)往往由獨(dú)立的子系統(tǒng)管理，缺乏有效的融合機(jī)制，導(dǎo)致難以形成對系統(tǒng)全局風(fēng)險的準(zhǔn)確認(rèn)知。例如，電網(wǎng)中的負(fù)荷數(shù)據(jù)、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)與氣象數(shù)據(jù)相互關(guān)聯(lián)，但通常分散在調(diào)度中心、氣象部門和設(shè)備制造商，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、傳輸不及時的問題普遍存在。其次，現(xiàn)有風(fēng)險預(yù)測模型大多基于靜態(tài)假設(shè)或簡化的動力學(xué)方程，難以捕捉復(fù)雜系統(tǒng)內(nèi)在的隨機(jī)性和非線性行為。統(tǒng)計方法在處理長時序依賴和多重因素耦合時表現(xiàn)脆弱，而基于規(guī)則的專家系統(tǒng)則缺乏泛化能力，難以適應(yīng)快速變化的系統(tǒng)環(huán)境。這種模型與現(xiàn)實(shí)的脫節(jié)，使得風(fēng)險預(yù)警的及時性和準(zhǔn)確性大打折扣。再者，控制策略的制定往往滯后于風(fēng)險識別，缺乏前瞻性和動態(tài)性。傳統(tǒng)的安全防御措施多采用“被動響應(yīng)”模式，即在風(fēng)險事件發(fā)生后采取補(bǔ)救措施，而未能從系統(tǒng)層面實(shí)現(xiàn)風(fēng)險的主動預(yù)防和源頭控制。特別是在能源互聯(lián)網(wǎng)中，大規(guī)?？稍偕茉吹慕尤爰觿×讼到y(tǒng)運(yùn)行的波動性，傳統(tǒng)的集中式控制方法難以適應(yīng)高并發(fā)、強(qiáng)互動的運(yùn)行需求。

從社會價值層面看，本項(xiàng)目的研究成果將顯著提升關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的風(fēng)險防控能力。以能源安全為例，通過構(gòu)建精準(zhǔn)的風(fēng)險預(yù)測模型，可以提前識別潛在的電網(wǎng)故障點(diǎn)，將大規(guī)模停電事故的概率降低40%以上，每年預(yù)計可避免經(jīng)濟(jì)損失超過百億元人民幣。在智能交通領(lǐng)域，實(shí)時風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)能夠有效減少交通事故發(fā)生率，改善城市交通擁堵狀況，同時提升公共交通的運(yùn)行效率，為民眾提供更安全、高效的出行保障。此外，項(xiàng)目還將促進(jìn)數(shù)據(jù)要素的跨行業(yè)共享與流通，推動數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的深度融合，為智慧城市建設(shè)提供核心技術(shù)支撐。

從經(jīng)濟(jì)價值層面分析，本項(xiàng)目具有廣闊的市場應(yīng)用前景。研究成果可直接轉(zhuǎn)化為智能電網(wǎng)的風(fēng)險管理平臺、城市交通態(tài)勢感知系統(tǒng)等工業(yè)產(chǎn)品，其市場估值可達(dá)數(shù)十億人民幣。通過引入基于風(fēng)險因素的動態(tài)定價機(jī)制，能源企業(yè)能夠優(yōu)化資源配置，提高發(fā)電效率；交通管理部門則可以利用風(fēng)險預(yù)測數(shù)據(jù)進(jìn)行基礎(chǔ)設(shè)施的預(yù)防性維護(hù)，降低運(yùn)維成本。特別是在“雙碳”目標(biāo)背景下，能源互聯(lián)網(wǎng)的風(fēng)險管理技術(shù)將成為推動綠色能源大規(guī)模接入和消納的關(guān)鍵，其經(jīng)濟(jì)效益和社會效益將呈指數(shù)級增長。

從學(xué)術(shù)價值層面而言，本項(xiàng)目將推動復(fù)雜系統(tǒng)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)和領(lǐng)域的交叉融合創(chuàng)新。在理論研究方面，我們將發(fā)展一套全新的多源數(shù)據(jù)融合框架，解決異構(gòu)時空數(shù)據(jù)的對齊、關(guān)聯(lián)與特征提取問題，為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析提供新的數(shù)學(xué)工具。通過引入圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制，構(gòu)建動態(tài)風(fēng)險演化模型，能夠揭示系統(tǒng)微觀行為與宏觀風(fēng)險之間的內(nèi)在聯(lián)系，豐富系統(tǒng)動力學(xué)理論體系。在方法創(chuàng)新方面，本項(xiàng)目將探索強(qiáng)化學(xué)習(xí)與風(fēng)險預(yù)測的協(xié)同優(yōu)化機(jī)制，實(shí)現(xiàn)控制策略的在線學(xué)習(xí)和動態(tài)調(diào)整，為智能決策理論開辟新的研究方向。在技術(shù)突破方面，項(xiàng)目開發(fā)的分布式計算平臺將支持大規(guī)模復(fù)雜系統(tǒng)的實(shí)時風(fēng)險分析，其計算效率將比現(xiàn)有方法提升兩個數(shù)量級以上，為工業(yè)級復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險管控提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。

此外，本項(xiàng)目的實(shí)施還將促進(jìn)產(chǎn)學(xué)研用協(xié)同創(chuàng)新。我們將聯(lián)合國家電網(wǎng)、華為等龍頭企業(yè)建立聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，共同開展關(guān)鍵技術(shù)的攻關(guān)與驗(yàn)證；通過舉辦學(xué)術(shù)研討會和工作坊，推動國內(nèi)外學(xué)者的交流合作；支持青年研究人員參與項(xiàng)目研究，培養(yǎng)一批復(fù)合型創(chuàng)新人才。這些舉措不僅能夠加速科研成果的轉(zhuǎn)化應(yīng)用，還將為我國在復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險管理領(lǐng)域搶占國際制高點(diǎn)提供有力支撐。

四.國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

在復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險預(yù)測與控制領(lǐng)域，國內(nèi)外學(xué)術(shù)界和工業(yè)界已取得一系列富有成效的研究成果，但同時也存在明顯的挑戰(zhàn)和研究空白。

從國際研究現(xiàn)狀來看，歐美國家在該領(lǐng)域的研究起步較早，形成了較為完善的理論體系和應(yīng)用實(shí)踐。在數(shù)據(jù)融合方面，歐美學(xué)者重點(diǎn)探索了多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)挖掘與特征融合技術(shù)。例如，美國能源部和國家科學(xué)基金會資助的多項(xiàng)項(xiàng)目致力于開發(fā)智能電網(wǎng)的數(shù)據(jù)集成平臺，利用本體論和語義網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)不同來源數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化表示和互操作。歐洲聯(lián)盟的“地平線2020”計劃中，多個研究團(tuán)隊嘗試將傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)和歷史運(yùn)維數(shù)據(jù)融合，用于基礎(chǔ)設(shè)施健康監(jiān)測和風(fēng)險預(yù)警。在風(fēng)險預(yù)測模型方面，國際研究呈現(xiàn)多元化發(fā)展態(tài)勢。美國麻省理工學(xué)院等高校率先將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于電網(wǎng)風(fēng)險預(yù)測，開發(fā)了基于長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的負(fù)荷預(yù)測模型和基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的故障模式識別方法。歐洲學(xué)者則更側(cè)重于基于物理過程的模型與數(shù)據(jù)驅(qū)動方法的結(jié)合，如英國帝國理工學(xué)院提出的“物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”（PINN）框架，通過引入物理定律約束提升模型泛化能力。在控制策略方面，美國斯坦福大學(xué)等機(jī)構(gòu)深入研究了基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能電網(wǎng)調(diào)度算法，實(shí)現(xiàn)了在不確定性環(huán)境下的動態(tài)優(yōu)化。然而，國際研究也存在一些共性問題：一是數(shù)據(jù)融合方法多聚焦于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如文本報告、視頻監(jiān)控）的處理能力不足；二是多數(shù)預(yù)測模型假設(shè)系統(tǒng)狀態(tài)是平穩(wěn)或弱非平穩(wěn)的，難以有效應(yīng)對突發(fā)性、災(zāi)難性風(fēng)險事件；三是現(xiàn)有控制策略往往基于局部優(yōu)化目標(biāo)，缺乏對系統(tǒng)全局風(fēng)險和長期韌性的考量。

國內(nèi)研究在近年來取得了顯著進(jìn)展，特別是在結(jié)合國情開展應(yīng)用創(chuàng)新方面表現(xiàn)出較強(qiáng)活力。在能源互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，中國電力科學(xué)研究院、清華大學(xué)等機(jī)構(gòu)自主研發(fā)了多維度電網(wǎng)風(fēng)險態(tài)勢感知系統(tǒng)，集成了SCADA、PMU、無人機(jī)巡檢等多源數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了風(fēng)險的早期識別。在智能交通系統(tǒng)方面，同濟(jì)大學(xué)、北京交通大學(xué)等高校構(gòu)建了城市交通風(fēng)險預(yù)測與預(yù)警平臺，利用車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)和交通流理論，開發(fā)了基于時空圖嵌入的風(fēng)險演化模型。國內(nèi)學(xué)者在模型創(chuàng)新方面也展現(xiàn)出獨(dú)特優(yōu)勢，如浙江大學(xué)提出的“流形學(xué)習(xí)與注意力機(jī)制結(jié)合的風(fēng)險預(yù)測方法”，有效解決了高維數(shù)據(jù)中的非線性關(guān)系建模問題。此外，中國信息通信研究院等研究機(jī)構(gòu)在復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險管理的標(biāo)準(zhǔn)化方面做出了積極貢獻(xiàn)，制定了多項(xiàng)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。但與國外相比，國內(nèi)研究仍存在一些不足：一是基礎(chǔ)理論研究相對薄弱，原創(chuàng)性方法較少，對復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險演化機(jī)理的揭示不夠深入；二是關(guān)鍵技術(shù)瓶頸尚未突破，如大規(guī)模多源數(shù)據(jù)融合的實(shí)時性、風(fēng)險預(yù)測模型的泛化能力、控制策略的魯棒性等方面仍需加強(qiáng)；三是產(chǎn)學(xué)研用結(jié)合不夠緊密，部分研究成果難以在實(shí)際場景中高效落地。

國內(nèi)外現(xiàn)有研究在方法論層面主要呈現(xiàn)三種范式：一是基于統(tǒng)計分析的傳統(tǒng)方法，通過時間序列分析、回歸模型等手段捕捉系統(tǒng)風(fēng)險的歷史演變規(guī)律，但難以處理高維、非線性、強(qiáng)耦合問題；二是基于系統(tǒng)動力學(xué)的建模方法，通過構(gòu)建微分方程或方程組描述系統(tǒng)內(nèi)部反饋機(jī)制，但模型參數(shù)獲取困難，且難以適應(yīng)數(shù)據(jù)密集型場景；三是基于的新興方法，利用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)從數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)風(fēng)險模式，展現(xiàn)出強(qiáng)大的擬合能力，但存在“黑箱”問題、泛化能力不足等缺陷。這三種范式各有所長，但也各有所短，單一方法的局限性制約了復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險管理的效能提升。

當(dāng)前研究的主要空白體現(xiàn)在以下四個方面：第一，多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合的理論與方法體系尚未完善?，F(xiàn)有融合方法多基于經(jīng)驗(yàn)假設(shè)，缺乏對數(shù)據(jù)內(nèi)在關(guān)聯(lián)機(jī)制的深刻理解。特別是在處理時空數(shù)據(jù)、多模態(tài)數(shù)據(jù)、動態(tài)數(shù)據(jù)流時，如何保證融合結(jié)果的準(zhǔn)確性和實(shí)時性仍是重大挑戰(zhàn)。第二，動態(tài)風(fēng)險演化模型的理論基礎(chǔ)相對薄弱?，F(xiàn)有模型多側(cè)重于風(fēng)險因素的靜態(tài)關(guān)聯(lián)分析，難以刻畫風(fēng)險因素之間的動態(tài)博弈關(guān)系和閾值效應(yīng)。特別是在復(fù)雜系統(tǒng)臨界態(tài)附近，風(fēng)險的演化機(jī)制更為復(fù)雜，需要發(fā)展新的數(shù)學(xué)工具進(jìn)行描述。第三，風(fēng)險預(yù)測與控制一體化框架的研究不足。多數(shù)研究將風(fēng)險預(yù)測與控制策略制定視為獨(dú)立問題，缺乏對兩者內(nèi)在耦合關(guān)系的系統(tǒng)性研究。如何設(shè)計能夠根據(jù)預(yù)測結(jié)果動態(tài)調(diào)整的控制策略，實(shí)現(xiàn)從“被動防御”到“主動免疫”的轉(zhuǎn)變，是亟待解決的關(guān)鍵問題。第四，缺乏面向大規(guī)模復(fù)雜系統(tǒng)的計算理論與方法支撐?，F(xiàn)有算法在處理千萬級節(jié)點(diǎn)、億級連接的復(fù)雜系統(tǒng)時，計算效率難以滿足實(shí)時性要求。需要發(fā)展分布式計算、邊緣計算等新型計算范式，為復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險管理提供技術(shù)基礎(chǔ)。

綜上所述，復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險預(yù)測與控制領(lǐng)域的研究仍面臨諸多挑戰(zhàn)，需要跨學(xué)科團(tuán)隊協(xié)同攻關(guān)，推動理論創(chuàng)新與技術(shù)創(chuàng)新雙輪驅(qū)動。本項(xiàng)目正是在此背景下提出，旨在填補(bǔ)現(xiàn)有研究空白，構(gòu)建一套完整的復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險預(yù)測與控制解決方案。

五.研究目標(biāo)與內(nèi)容

本項(xiàng)目旨在構(gòu)建一套基于多源數(shù)據(jù)融合與機(jī)器學(xué)習(xí)算法的復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險預(yù)測與控制理論框架及實(shí)現(xiàn)方法，以應(yīng)對能源互聯(lián)網(wǎng)、智能交通等關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施面臨的日益嚴(yán)峻的風(fēng)險挑戰(zhàn)。圍繞這一總體目標(biāo)，項(xiàng)目設(shè)定了以下具體研究目標(biāo)：

1.建立一套完善的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合理論與方法體系，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜系統(tǒng)多維度風(fēng)險的全面感知與精準(zhǔn)刻畫。

2.開發(fā)基于深度學(xué)習(xí)與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)風(fēng)險演化模型，揭示復(fù)雜系統(tǒng)微觀行為與宏觀風(fēng)險之間的內(nèi)在聯(lián)系。

3.設(shè)計分布式風(fēng)險控制策略生成機(jī)制，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)風(fēng)險的主動預(yù)防和源頭控制。

4.構(gòu)建面向工業(yè)應(yīng)用的復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險管理平臺原型，驗(yàn)證理論方法的有效性和實(shí)用性。

為實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)，項(xiàng)目將重點(diǎn)開展以下四個方面的研究內(nèi)容：

第一，多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合理論與方法研究。本項(xiàng)目將重點(diǎn)解決復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險預(yù)測中的數(shù)據(jù)融合難題，包括數(shù)據(jù)時空對齊、噪聲抑制、特征提取等問題。具體研究內(nèi)容包括：

1.1開發(fā)基于時空圖嵌入的多源數(shù)據(jù)融合框架。針對電網(wǎng)、交通等復(fù)雜系統(tǒng)數(shù)據(jù)的時空特性，構(gòu)建動態(tài)圖結(jié)構(gòu)表示系統(tǒng)狀態(tài)，利用圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）和圖注意力網(wǎng)絡(luò)（GAT）實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的時空關(guān)聯(lián)分析與特征融合。研究假設(shè)：通過引入時空依賴約束和注意力機(jī)制，能夠有效融合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，提升風(fēng)險因素識別的準(zhǔn)確率。

1.2設(shè)計自適應(yīng)數(shù)據(jù)清洗與降噪算法。針對傳感器數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)日志等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的噪聲和缺失值問題，提出基于貝葉斯估計和深度生成模型的自適應(yīng)數(shù)據(jù)清洗方法。研究假設(shè)：結(jié)合物理約束和統(tǒng)計模型，能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的數(shù)據(jù)修復(fù)和噪聲抑制，為后續(xù)風(fēng)險預(yù)測提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

1.3建立多源數(shù)據(jù)融合的質(zhì)量評估體系。定義融合數(shù)據(jù)的完整性、一致性、時效性等質(zhì)量指標(biāo)，開發(fā)基于模糊綜合評價的數(shù)據(jù)融合質(zhì)量評估方法。研究假設(shè)：通過量化評估融合數(shù)據(jù)的質(zhì)量，能夠?yàn)轱L(fēng)險預(yù)測模型的性能提供可靠保障。

第二，動態(tài)風(fēng)險演化模型研究。本項(xiàng)目將重點(diǎn)研究復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險動態(tài)演化的內(nèi)在機(jī)制，開發(fā)基于深度學(xué)習(xí)與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型。具體研究內(nèi)容包括：

2.1構(gòu)建基于長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）與注意力機(jī)制的風(fēng)險預(yù)測模型。針對復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險的時變特性，利用LSTM捕捉長期依賴關(guān)系，結(jié)合注意力機(jī)制動態(tài)聚焦關(guān)鍵風(fēng)險因素。研究假設(shè)：該模型能夠有效提高風(fēng)險預(yù)測的準(zhǔn)確性和時效性，特別是在極端事件預(yù)警方面具有顯著優(yōu)勢。

2.2開發(fā)基于物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PINN）的混合模型。將電力系統(tǒng)、交通流等領(lǐng)域的物理定律引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建物理約束增強(qiáng)的深度學(xué)習(xí)模型。研究假設(shè)：通過引入物理約束，能夠提升模型的泛化能力和魯棒性，特別是在數(shù)據(jù)稀疏場景下仍能保持較高的預(yù)測精度。

2.3研究風(fēng)險演化中的臨界態(tài)識別與預(yù)測方法。利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論中的相變理論，識別系統(tǒng)從安全態(tài)到風(fēng)險態(tài)的臨界轉(zhuǎn)變閾值，開發(fā)基于分形維數(shù)和熵理論的臨界態(tài)預(yù)警模型。研究假設(shè)：通過識別臨界轉(zhuǎn)變特征，能夠?qū)崿F(xiàn)風(fēng)險的早期預(yù)警，為系統(tǒng)控制提供關(guān)鍵決策依據(jù)。

第三，分布式風(fēng)險控制策略研究。本項(xiàng)目將重點(diǎn)研究面向復(fù)雜系統(tǒng)的分布式風(fēng)險控制策略生成機(jī)制，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險的主動預(yù)防和源頭控制。具體研究內(nèi)容包括：

3.1開發(fā)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的分布式風(fēng)險控制算法。利用多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)（MARL）技術(shù)，實(shí)現(xiàn)分布式環(huán)境下控制策略的協(xié)同優(yōu)化。研究假設(shè)：通過引入信用機(jī)制和通信協(xié)議，能夠提升分布式控制算法的收斂速度和穩(wěn)定性。

3.2設(shè)計基于預(yù)測性維護(hù)的風(fēng)險控制策略。結(jié)合風(fēng)險預(yù)測結(jié)果，制定動態(tài)的設(shè)備維護(hù)計劃，實(shí)現(xiàn)從“事后維修”到“預(yù)測性維護(hù)”的轉(zhuǎn)變。研究假設(shè)：通過優(yōu)化維護(hù)策略，能夠顯著降低系統(tǒng)風(fēng)險發(fā)生的概率，延長設(shè)備使用壽命。

3.3研究風(fēng)險控制中的不確定性處理方法。針對復(fù)雜系統(tǒng)環(huán)境的不確定性，開發(fā)基于魯棒優(yōu)化和貝葉斯決策的控制策略生成方法。研究假設(shè)：通過引入不確定性建模，能夠提升控制策略在復(fù)雜環(huán)境下的適應(yīng)性和可靠性。

第四，復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險管理平臺原型開發(fā)。本項(xiàng)目將基于上述研究成果，開發(fā)面向工業(yè)應(yīng)用的復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險管理平臺原型。具體研究內(nèi)容包括：

4.1設(shè)計平臺總體架構(gòu)。采用微服務(wù)架構(gòu)和分布式計算技術(shù)，實(shí)現(xiàn)平臺的高擴(kuò)展性和高可用性。研究假設(shè)：通過模塊化設(shè)計，能夠滿足不同行業(yè)復(fù)雜系統(tǒng)的風(fēng)險管理需求。

4.2開發(fā)平臺核心功能模塊。包括數(shù)據(jù)采集與融合模塊、風(fēng)險預(yù)測模塊、控制策略生成模塊、可視化展示模塊等。研究假設(shè)：通過集成核心算法，能夠?qū)崿F(xiàn)復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險的實(shí)時監(jiān)測與智能控制。

4.3進(jìn)行平臺測試與驗(yàn)證。在能源互聯(lián)網(wǎng)、智能交通等實(shí)際場景中部署平臺原型，驗(yàn)證其有效性和實(shí)用性。研究假設(shè)：通過實(shí)際應(yīng)用測試，能夠發(fā)現(xiàn)并解決現(xiàn)有算法的局限性，為后續(xù)優(yōu)化提供依據(jù)。

通過以上研究內(nèi)容的深入探討，本項(xiàng)目將形成一套完整的復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險預(yù)測與控制解決方案，為關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的安全穩(wěn)定運(yùn)行提供有力保障。

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、算法設(shè)計、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證相結(jié)合的研究方法，結(jié)合多源數(shù)據(jù)融合、深度學(xué)習(xí)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等前沿技術(shù)，系統(tǒng)解決復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險預(yù)測與控制中的關(guān)鍵問題。研究方法與技術(shù)路線具體如下：

一、研究方法

1.數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理方法

采用多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集策略，包括：

（1）能源互聯(lián)網(wǎng)場景：采集國家電網(wǎng)典型區(qū)域的數(shù)據(jù)中心SCADA數(shù)據(jù)、PMU數(shù)據(jù)、配電自動化數(shù)據(jù)、環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)（風(fēng)速、溫度、濕度等）、設(shè)備運(yùn)維記錄等；

（2）智能交通場景：采集交通管理局的路網(wǎng)監(jiān)測數(shù)據(jù)、車輛GPS軌跡數(shù)據(jù)、交通攝像頭視頻數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、交通事故記錄等。

數(shù)據(jù)預(yù)處理將采用以下方法：

a.數(shù)據(jù)清洗：利用統(tǒng)計方法和深度學(xué)習(xí)模型識別并處理異常值、缺失值，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)修復(fù)；

b.數(shù)據(jù)對齊：針對不同來源、不同頻率的數(shù)據(jù)，采用插值方法和時間窗口技術(shù)實(shí)現(xiàn)時空對齊；

c.特征提取：結(jié)合領(lǐng)域知識和深度自動編碼器，提取多源數(shù)據(jù)的共性特征和關(guān)鍵風(fēng)險因子。

2.多源數(shù)據(jù)融合方法

采用基于時空圖嵌入的融合方法，具體步驟包括：

（1）構(gòu)建動態(tài)圖結(jié)構(gòu)：將復(fù)雜系統(tǒng)表示為動態(tài)圖G=(V,E,V_t)，其中V為節(jié)點(diǎn)集合，E為邊集合，V_t為時間步上的節(jié)點(diǎn)狀態(tài)；

（2）節(jié)點(diǎn)表示學(xué)習(xí)：利用圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）學(xué)習(xí)節(jié)點(diǎn)的低維嵌入表示，捕捉節(jié)點(diǎn)間的鄰域關(guān)系；

（3）時空圖嵌入：引入時空注意力機(jī)制，學(xué)習(xí)節(jié)點(diǎn)的時空動態(tài)表示，實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的融合；

（4）融合特征生成：通過多層感知機(jī)（MLP）融合不同模態(tài)數(shù)據(jù)的時空嵌入，生成統(tǒng)一的風(fēng)險特征表示。

3.動態(tài)風(fēng)險演化模型方法

采用混合模型方法，具體包括：

（1）LSTM-Attention模型：利用雙向LSTM捕捉風(fēng)險因素的長期依賴關(guān)系，通過動態(tài)注意力機(jī)制聚焦關(guān)鍵影響因素；

（2）PINN模型：將電力系統(tǒng)、交通流等領(lǐng)域的物理定律（如基爾霍夫定律、交通流連續(xù)性方程）引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建物理約束增強(qiáng)的深度學(xué)習(xí)模型；

（3）臨界態(tài)識別：基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論，計算系統(tǒng)的分形維數(shù)、熵等復(fù)雜度指標(biāo)，識別風(fēng)險演化中的臨界轉(zhuǎn)變閾值。

4.分布式風(fēng)險控制方法

采用多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)（MARL）方法，具體包括：

（1）環(huán)境建模：將復(fù)雜系統(tǒng)表示為多智能體決策環(huán)境，定義狀態(tài)空間、動作空間和獎勵函數(shù)；

（2）分布式訓(xùn)練：采用異步優(yōu)勢演員評論家（A3C）算法，實(shí)現(xiàn)分布式環(huán)境下控制策略的協(xié)同優(yōu)化；

（3）信用分配：設(shè)計信用分配機(jī)制，解決MARL中的多智能體交互creditassignment問題；

（4）魯棒控制：引入貝葉斯決策方法，處理系統(tǒng)環(huán)境的不確定性，提升控制策略的魯棒性。

5.實(shí)驗(yàn)設(shè)計與方法

實(shí)驗(yàn)將采用以下方法：

（1）對比實(shí)驗(yàn)：將本項(xiàng)目提出的方法與現(xiàn)有方法在風(fēng)險預(yù)測準(zhǔn)確率、控制效果等指標(biāo)上進(jìn)行對比；

（2）消融實(shí)驗(yàn)：通過逐步去掉模型組件，驗(yàn)證各組件的有效性；

（3）參數(shù)敏感性分析：研究模型參數(shù)對預(yù)測結(jié)果的影響，確定最優(yōu)參數(shù)設(shè)置；

（4）實(shí)際場景測試：在能源互聯(lián)網(wǎng)、智能交通等實(shí)際場景中部署平臺原型，驗(yàn)證其有效性和實(shí)用性。

二、技術(shù)路線

1.研究流程

本項(xiàng)目研究流程分為六個階段：

（1）階段一：文獻(xiàn)調(diào)研與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。調(diào)研國內(nèi)外復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險管理研究現(xiàn)狀，收集整理能源互聯(lián)網(wǎng)、智能交通等場景的多源數(shù)據(jù)；

（2）階段二：多源數(shù)據(jù)融合方法研究。開發(fā)基于時空圖嵌入的數(shù)據(jù)融合框架，實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的時空關(guān)聯(lián)分析與特征融合；

（3）階段三：動態(tài)風(fēng)險演化模型研究。開發(fā)LSTM-Attention模型和PINN模型，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險的精準(zhǔn)預(yù)測；

（4）階段四：分布式風(fēng)險控制方法研究。設(shè)計基于MARL的分布式風(fēng)險控制算法，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)風(fēng)險的主動預(yù)防和源頭控制；

（5）階段五：平臺原型開發(fā)?；谏鲜鲅芯砍晒?，開發(fā)面向工業(yè)應(yīng)用的復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險管理平臺原型；

（6）階段六：測試驗(yàn)證與成果推廣。在典型場景中測試平臺原型，驗(yàn)證其有效性和實(shí)用性，形成研究報告和學(xué)術(shù)論文。

2.關(guān)鍵步驟

（1）關(guān)鍵步驟一：多源數(shù)據(jù)融合框架構(gòu)建。包括動態(tài)圖結(jié)構(gòu)設(shè)計、時空注意力機(jī)制開發(fā)、融合特征生成等；

（2）關(guān)鍵步驟二：混合風(fēng)險預(yù)測模型開發(fā)。包括LSTM-Attention模型和PINN模型的構(gòu)建與優(yōu)化；

（3）關(guān)鍵步驟三：分布式控制算法設(shè)計。包括多智能體環(huán)境建模、分布式訓(xùn)練算法開發(fā)、信用分配機(jī)制設(shè)計等；

（4）關(guān)鍵步驟四：平臺原型開發(fā)。包括微服務(wù)架構(gòu)設(shè)計、核心功能模塊開發(fā)、系統(tǒng)集成與測試等。

通過上述研究方法與技術(shù)路線，本項(xiàng)目將形成一套完整的復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險預(yù)測與控制解決方案，為關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的安全穩(wěn)定運(yùn)行提供有力保障。

七．創(chuàng)新點(diǎn)

本項(xiàng)目在復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險預(yù)測與控制領(lǐng)域，擬開展一系列具有突破性的研究，形成理論、方法與應(yīng)用三個層面的創(chuàng)新，為解決當(dāng)前面臨的挑戰(zhàn)提供新的思路和解決方案。

一、理論創(chuàng)新

1.多源數(shù)據(jù)融合理論的創(chuàng)新

現(xiàn)有研究多側(cè)重于單一類型數(shù)據(jù)的融合或簡單疊加，缺乏對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)內(nèi)在關(guān)聯(lián)機(jī)制的深刻理解。本項(xiàng)目將提出基于時空圖嵌入的融合理論框架，實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的深度語義融合。具體創(chuàng)新點(diǎn)包括：

（1）構(gòu)建動態(tài)時空圖結(jié)構(gòu)表示復(fù)雜系統(tǒng)：突破傳統(tǒng)靜態(tài)圖模型的局限，將系統(tǒng)的時間演變和空間分布統(tǒng)一到圖框架中，實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的統(tǒng)一表征。

（2）發(fā)展時空注意力機(jī)制：提出自適應(yīng)的時空注意力機(jī)制，動態(tài)聚焦關(guān)鍵風(fēng)險因素及其演化路徑，揭示多源數(shù)據(jù)融合的內(nèi)在機(jī)理。

（3）建立融合數(shù)據(jù)質(zhì)量評估理論：定義融合數(shù)據(jù)的完整性、一致性、時效性等質(zhì)量指標(biāo)，形成多源數(shù)據(jù)融合的質(zhì)量評估體系，為風(fēng)險預(yù)測提供可靠保障。

2.動態(tài)風(fēng)險演化理論的創(chuàng)新

現(xiàn)有研究多基于靜態(tài)假設(shè)或簡化的動力學(xué)方程，難以刻畫復(fù)雜系統(tǒng)內(nèi)在的隨機(jī)性和非線性行為。本項(xiàng)目將發(fā)展新的風(fēng)險演化理論，具體創(chuàng)新點(diǎn)包括：

（1）混合風(fēng)險演化模型理論：提出基于LSTM-Attention和PINN的混合模型理論，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動與物理約束的有機(jī)結(jié)合，揭示復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險演化的多尺度特征。

（2）臨界態(tài)識別理論：基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論，發(fā)展臨界態(tài)識別理論，揭示系統(tǒng)從安全態(tài)到風(fēng)險態(tài)的臨界轉(zhuǎn)變閾值，為風(fēng)險早期預(yù)警提供理論基礎(chǔ)。

（3）風(fēng)險演化復(fù)雜度理論：引入分形維數(shù)、熵等復(fù)雜度指標(biāo)，量化風(fēng)險演化的復(fù)雜程度，形成風(fēng)險演化復(fù)雜度理論，為風(fēng)險預(yù)測和控制提供新的視角。

二、方法創(chuàng)新

1.多源數(shù)據(jù)融合方法的創(chuàng)新

現(xiàn)有數(shù)據(jù)融合方法多基于經(jīng)驗(yàn)假設(shè)，缺乏對數(shù)據(jù)內(nèi)在關(guān)聯(lián)機(jī)制的深刻理解。本項(xiàng)目將提出一系列創(chuàng)新的數(shù)據(jù)融合方法，具體包括：

（1）基于時空圖嵌入的融合方法：利用圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）和圖注意力網(wǎng)絡(luò)（GAT），實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的時空關(guān)聯(lián)分析與特征融合，突破傳統(tǒng)融合方法的局限。

（2）自適應(yīng)數(shù)據(jù)清洗與降噪方法：結(jié)合貝葉斯估計和深度生成模型，開發(fā)自適應(yīng)數(shù)據(jù)清洗方法，有效處理傳感器數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)日志等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的噪聲和缺失值問題。

（3）多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法：發(fā)展基于深度生成模型的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法，實(shí)現(xiàn)文本、圖像、時序數(shù)據(jù)等多種類型數(shù)據(jù)的融合，提升風(fēng)險感知的全面性。

2.動態(tài)風(fēng)險演化模型的創(chuàng)新

現(xiàn)有風(fēng)險預(yù)測模型多側(cè)重于單一類型模型，缺乏對復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險演化的全面刻畫。本項(xiàng)目將提出一系列創(chuàng)新的動態(tài)風(fēng)險演化模型，具體包括：

（1）LSTM-Attention風(fēng)險預(yù)測模型：利用雙向LSTM捕捉風(fēng)險因素的長期依賴關(guān)系，通過動態(tài)注意力機(jī)制動態(tài)聚焦關(guān)鍵影響因素，提升風(fēng)險預(yù)測的準(zhǔn)確性和時效性。

（2）PINN風(fēng)險預(yù)測模型：將電力系統(tǒng)、交通流等領(lǐng)域的物理定律引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建物理約束增強(qiáng)的深度學(xué)習(xí)模型，提升模型的泛化能力和魯棒性。

（3）基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的臨界態(tài)預(yù)警模型：利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)捕捉系統(tǒng)微觀行為與宏觀風(fēng)險之間的內(nèi)在聯(lián)系，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險的早期預(yù)警，為系統(tǒng)控制提供關(guān)鍵決策依據(jù)。

3.分布式風(fēng)險控制方法的創(chuàng)新

現(xiàn)有控制方法多基于集中式優(yōu)化，難以適應(yīng)大規(guī)模復(fù)雜系統(tǒng)的實(shí)時控制需求。本項(xiàng)目將提出一系列創(chuàng)新的分布式風(fēng)險控制方法，具體包括：

（1）基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的分布式控制方法：利用多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)（MARL）技術(shù)，實(shí)現(xiàn)分布式環(huán)境下控制策略的協(xié)同優(yōu)化，突破傳統(tǒng)集中式控制方法的局限。

（2）基于預(yù)測性維護(hù)的控制方法：結(jié)合風(fēng)險預(yù)測結(jié)果，制定動態(tài)的設(shè)備維護(hù)計劃，實(shí)現(xiàn)從“事后維修”到“預(yù)測性維護(hù)”的轉(zhuǎn)變，提升系統(tǒng)可靠性。

（3）基于魯棒優(yōu)化的不確定性處理方法：引入魯棒優(yōu)化和貝葉斯決策方法，處理系統(tǒng)環(huán)境的不確定性，提升控制策略的魯棒性和適應(yīng)性。

三、應(yīng)用創(chuàng)新

1.復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險管理平臺的原型開發(fā)

現(xiàn)有研究多停留在理論層面，缺乏面向工業(yè)應(yīng)用的解決方案。本項(xiàng)目將開發(fā)面向工業(yè)應(yīng)用的復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險管理平臺原型，具體創(chuàng)新點(diǎn)包括：

（1）微服務(wù)架構(gòu)設(shè)計：采用微服務(wù)架構(gòu)和分布式計算技術(shù)，實(shí)現(xiàn)平臺的高擴(kuò)展性和高可用性，滿足不同行業(yè)復(fù)雜系統(tǒng)的風(fēng)險管理需求。

（2）核心功能模塊開發(fā)：開發(fā)數(shù)據(jù)采集與融合模塊、風(fēng)險預(yù)測模塊、控制策略生成模塊、可視化展示模塊等核心功能模塊，形成完整的風(fēng)險管理解決方案。

（3）系統(tǒng)集成與測試：在能源互聯(lián)網(wǎng)、智能交通等實(shí)際場景中部署平臺原型，驗(yàn)證其有效性和實(shí)用性，為后續(xù)推廣提供依據(jù)。

2.面向特定行業(yè)的應(yīng)用創(chuàng)新

本項(xiàng)目將針對能源互聯(lián)網(wǎng)和智能交通等特定行業(yè)，開展應(yīng)用創(chuàng)新，具體包括：

（1）能源互聯(lián)網(wǎng)場景：開發(fā)基于風(fēng)險預(yù)測的智能電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險的主動預(yù)防和源頭控制，提升能源利用效率。

（2）智能交通場景：開發(fā)基于風(fēng)險預(yù)測的城市交通管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)交通流量的動態(tài)優(yōu)化，提升城市交通運(yùn)行效率。

（3）其他場景：探索本項(xiàng)目成果在其他復(fù)雜系統(tǒng)（如金融風(fēng)險、公共衛(wèi)生安全）中的應(yīng)用，形成可推廣的解決方案。

3.產(chǎn)學(xué)研用協(xié)同創(chuàng)新模式的創(chuàng)新

本項(xiàng)目將采用產(chǎn)學(xué)研用協(xié)同創(chuàng)新模式，推動科研成果的轉(zhuǎn)化應(yīng)用，具體創(chuàng)新點(diǎn)包括：

（1）聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室建設(shè)：聯(lián)合國家電網(wǎng)、華為等龍頭企業(yè)建立聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，共同開展關(guān)鍵技術(shù)的攻關(guān)與驗(yàn)證。

（2）標(biāo)準(zhǔn)制定：參與制定復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險管理的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，推動技術(shù)創(chuàng)新成果的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。

（3）人才培養(yǎng)：支持青年研究人員參與項(xiàng)目研究，培養(yǎng)一批復(fù)合型創(chuàng)新人才，為我國在復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險管理領(lǐng)域搶占國際制高點(diǎn)提供人才支撐。

綜上所述，本項(xiàng)目在理論、方法和應(yīng)用三個層面均具有顯著的創(chuàng)新性，將為復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險預(yù)測與控制領(lǐng)域帶來新的突破，為關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的安全穩(wěn)定運(yùn)行提供有力保障。

八．預(yù)期成果

本項(xiàng)目旨在通過系統(tǒng)研究，在復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險預(yù)測與控制領(lǐng)域取得一系列具有重要理論意義和實(shí)踐價值的成果，為保障關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的安全穩(wěn)定運(yùn)行提供創(chuàng)新性解決方案。

一、理論成果

1.多源數(shù)據(jù)融合理論的創(chuàng)新性突破

項(xiàng)目預(yù)期在多源數(shù)據(jù)融合理論方面取得以下成果：

（1）建立一套完整的基于時空圖嵌入的數(shù)據(jù)融合理論框架：提出動態(tài)時空圖結(jié)構(gòu)表示復(fù)雜系統(tǒng)的新方法，發(fā)展時空注意力機(jī)制實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的深度語義融合，為多源數(shù)據(jù)融合提供新的理論指導(dǎo)。

（2）形成多源數(shù)據(jù)融合質(zhì)量評估理論：定義融合數(shù)據(jù)的完整性、一致性、時效性等質(zhì)量指標(biāo)，建立多源數(shù)據(jù)融合的質(zhì)量評估體系，為風(fēng)險預(yù)測提供可靠保障。

（3）揭示多源數(shù)據(jù)融合的內(nèi)在機(jī)理：通過理論分析和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，揭示多源數(shù)據(jù)融合的內(nèi)在機(jī)理，為復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險感知提供新的理論視角。

2.動態(tài)風(fēng)險演化理論的系統(tǒng)性創(chuàng)新

項(xiàng)目預(yù)期在動態(tài)風(fēng)險演化理論方面取得以下成果：

（1）發(fā)展混合風(fēng)險演化模型理論：提出基于LSTM-Attention和PINN的混合模型理論，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動與物理約束的有機(jī)結(jié)合，揭示復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險演化的多尺度特征。

（2）形成臨界態(tài)識別理論：基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論，發(fā)展臨界態(tài)識別理論，揭示系統(tǒng)從安全態(tài)到風(fēng)險態(tài)的臨界轉(zhuǎn)變閾值，為風(fēng)險早期預(yù)警提供理論基礎(chǔ)。

（3）建立風(fēng)險演化復(fù)雜度理論：引入分形維數(shù)、熵等復(fù)雜度指標(biāo)，量化風(fēng)險演化的復(fù)雜程度，形成風(fēng)險演化復(fù)雜度理論，為風(fēng)險預(yù)測和控制提供新的視角。

3.分布式風(fēng)險控制理論的原創(chuàng)性貢獻(xiàn)

項(xiàng)目預(yù)期在分布式風(fēng)險控制理論方面取得以下成果：

（1）發(fā)展基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的分布式控制理論：提出多智能體環(huán)境建模、分布式訓(xùn)練算法、信用分配機(jī)制等理論，實(shí)現(xiàn)分布式環(huán)境下控制策略的協(xié)同優(yōu)化。

（2）形成基于預(yù)測性維護(hù)的控制理論：結(jié)合風(fēng)險預(yù)測結(jié)果，制定動態(tài)的設(shè)備維護(hù)計劃，實(shí)現(xiàn)從“事后維修”到“預(yù)測性維護(hù)”的轉(zhuǎn)變，提升系統(tǒng)可靠性。

（3）建立不確定性處理理論：引入魯棒優(yōu)化和貝葉斯決策方法，處理系統(tǒng)環(huán)境的不確定性，形成不確定性處理理論，提升控制策略的魯棒性和適應(yīng)性。

二、方法成果

1.多源數(shù)據(jù)融合方法的系列創(chuàng)新

項(xiàng)目預(yù)期在多源數(shù)據(jù)融合方法方面取得以下成果：

（1）開發(fā)基于時空圖嵌入的數(shù)據(jù)融合方法：利用圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）和圖注意力網(wǎng)絡(luò)（GAT），實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的時空關(guān)聯(lián)分析與特征融合，突破傳統(tǒng)融合方法的局限。

（2）研制自適應(yīng)數(shù)據(jù)清洗與降噪方法：結(jié)合貝葉斯估計和深度生成模型，開發(fā)自適應(yīng)數(shù)據(jù)清洗方法，有效處理傳感器數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)日志等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的噪聲和缺失值問題。

（3）形成多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法：發(fā)展基于深度生成模型的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法，實(shí)現(xiàn)文本、圖像、時序數(shù)據(jù)等多種類型數(shù)據(jù)的融合，提升風(fēng)險感知的全面性。

2.動態(tài)風(fēng)險演化模型的系列創(chuàng)新

項(xiàng)目預(yù)期在動態(tài)風(fēng)險演化模型方面取得以下成果：

（1）開發(fā)LSTM-Attention風(fēng)險預(yù)測模型：利用雙向LSTM捕捉風(fēng)險因素的長期依賴關(guān)系，通過動態(tài)注意力機(jī)制動態(tài)聚焦關(guān)鍵影響因素，提升風(fēng)險預(yù)測的準(zhǔn)確性和時效性。

（2）研制PINN風(fēng)險預(yù)測模型：將電力系統(tǒng)、交通流等領(lǐng)域的物理定律引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建物理約束增強(qiáng)的深度學(xué)習(xí)模型，提升模型的泛化能力和魯棒性。

（3）形成基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的臨界態(tài)預(yù)警模型：利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)捕捉系統(tǒng)微觀行為與宏觀風(fēng)險之間的內(nèi)在聯(lián)系，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險的早期預(yù)警，為系統(tǒng)控制提供關(guān)鍵決策依據(jù)。

3.分布式風(fēng)險控制方法的系列創(chuàng)新

項(xiàng)目預(yù)期在分布式風(fēng)險控制方法方面取得以下成果：

（1）開發(fā)基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的分布式控制方法：利用多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)（MARL）技術(shù)，實(shí)現(xiàn)分布式環(huán)境下控制策略的協(xié)同優(yōu)化，突破傳統(tǒng)集中式控制方法的局限。

（2）研制基于預(yù)測性維護(hù)的控制方法：結(jié)合風(fēng)險預(yù)測結(jié)果，制定動態(tài)的設(shè)備維護(hù)計劃，實(shí)現(xiàn)從“事后維修”到“預(yù)測性維護(hù)”的轉(zhuǎn)變，提升系統(tǒng)可靠性。

（3）形成基于魯棒優(yōu)化的不確定性處理方法：引入魯棒優(yōu)化和貝葉斯決策方法，處理系統(tǒng)環(huán)境的不確定性，提升控制策略的魯棒性和適應(yīng)性。

三、應(yīng)用成果

1.復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險管理平臺的原型開發(fā)

項(xiàng)目預(yù)期開發(fā)一套面向工業(yè)應(yīng)用的復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險管理平臺原型，具體成果包括：

（1）微服務(wù)架構(gòu)平臺：采用微服務(wù)架構(gòu)和分布式計算技術(shù)，開發(fā)高擴(kuò)展性、高可用性的復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險管理平臺，滿足不同行業(yè)復(fù)雜系統(tǒng)的風(fēng)險管理需求。

（2）核心功能模塊：開發(fā)數(shù)據(jù)采集與融合模塊、風(fēng)險預(yù)測模塊、控制策略生成模塊、可視化展示模塊等核心功能模塊，形成完整的風(fēng)險管理解決方案。

（3）系統(tǒng)集成與測試：在能源互聯(lián)網(wǎng)、智能交通等實(shí)際場景中部署平臺原型，驗(yàn)證其有效性和實(shí)用性，形成可推廣的解決方案。

2.面向特定行業(yè)的應(yīng)用成果

項(xiàng)目預(yù)期在特定行業(yè)取得以下應(yīng)用成果：

（1）能源互聯(lián)網(wǎng)場景：開發(fā)基于風(fēng)險預(yù)測的智能電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險的主動預(yù)防和源頭控制，提升能源利用效率，預(yù)計可降低電網(wǎng)故障率30%以上，提升能源利用效率20%以上。

（2）智能交通場景：開發(fā)基于風(fēng)險預(yù)測的城市交通管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)交通流量的動態(tài)優(yōu)化，提升城市交通運(yùn)行效率，預(yù)計可降低交通擁堵時間25%以上，提升交通安全性30%以上。

（3）其他場景：探索本項(xiàng)目成果在其他復(fù)雜系統(tǒng)（如金融風(fēng)險、公共衛(wèi)生安全）中的應(yīng)用，形成可推廣的解決方案。

3.產(chǎn)學(xué)研用協(xié)同創(chuàng)新成果

項(xiàng)目預(yù)期在產(chǎn)學(xué)研用協(xié)同創(chuàng)新方面取得以下成果：

（1）聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室：聯(lián)合國家電網(wǎng)、華為等龍頭企業(yè)建立聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，形成產(chǎn)學(xué)研用協(xié)同創(chuàng)新機(jī)制，推動技術(shù)創(chuàng)新成果的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。

（2）標(biāo)準(zhǔn)制定：參與制定復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險管理的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，推動技術(shù)創(chuàng)新成果的標(biāo)準(zhǔn)化應(yīng)用，提升我國在該領(lǐng)域的國際競爭力。

（3）人才培養(yǎng)：支持青年研究人員參與項(xiàng)目研究，培養(yǎng)一批復(fù)合型創(chuàng)新人才，為我國在復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險管理領(lǐng)域搶占國際制高點(diǎn)提供人才支撐。

綜上所述，本項(xiàng)目預(yù)期在理論、方法和應(yīng)用三個層面均取得顯著成果，為復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險預(yù)測與控制領(lǐng)域帶來新的突破，為關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的安全穩(wěn)定運(yùn)行提供有力保障，具有重要的學(xué)術(shù)價值和應(yīng)用價值。

九.項(xiàng)目實(shí)施計劃

本項(xiàng)目實(shí)施周期為三年，計劃分為六個階段，每個階段均設(shè)定明確的任務(wù)目標(biāo)和時間節(jié)點(diǎn)，確保項(xiàng)目按計劃有序推進(jìn)。同時，制定相應(yīng)的風(fēng)險管理策略，以應(yīng)對可能出現(xiàn)的各種挑戰(zhàn)。

一、項(xiàng)目時間規(guī)劃

1.第一階段：文獻(xiàn)調(diào)研與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備（第1-6個月）

任務(wù)分配：

（1）文獻(xiàn)調(diào)研組：系統(tǒng)梳理國內(nèi)外復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險管理研究現(xiàn)狀，重點(diǎn)關(guān)注多源數(shù)據(jù)融合、動態(tài)風(fēng)險演化模型、分布式風(fēng)險控制等前沿技術(shù)，形成文獻(xiàn)綜述報告。

（2）數(shù)據(jù)采集組：與國家電網(wǎng)、華為等企業(yè)合作，采集能源互聯(lián)網(wǎng)場景的多源數(shù)據(jù)，包括SCADA數(shù)據(jù)、PMU數(shù)據(jù)、配電自動化數(shù)據(jù)、環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)、設(shè)備運(yùn)維記錄等。

（3）數(shù)據(jù)預(yù)處理組：對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、對齊、特征提取等預(yù)處理工作，構(gòu)建數(shù)據(jù)集。

進(jìn)度安排：

（1）第1-2個月：完成文獻(xiàn)調(diào)研，形成文獻(xiàn)綜述報告。

（2）第3-4個月：完成數(shù)據(jù)采集，初步建立數(shù)據(jù)集。

（3）第5-6個月：完成數(shù)據(jù)預(yù)處理，構(gòu)建可用于模型訓(xùn)練和測試的數(shù)據(jù)集。

2.第二階段：多源數(shù)據(jù)融合方法研究（第7-18個月）

任務(wù)分配：

（1）理論組：研究基于時空圖嵌入的數(shù)據(jù)融合理論框架，提出動態(tài)時空圖結(jié)構(gòu)表示復(fù)雜系統(tǒng)的新方法，發(fā)展時空注意力機(jī)制實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的深度語義融合。

（2）算法組：開發(fā)基于GCN和GAT的多源數(shù)據(jù)融合算法，實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的時空關(guān)聯(lián)分析與特征融合。

（3）評估組：建立多源數(shù)據(jù)融合質(zhì)量評估體系，定義融合數(shù)據(jù)的完整性、一致性、時效性等質(zhì)量指標(biāo)。

進(jìn)度安排：

（1）第7-9個月：完成理論框架設(shè)計，提出動態(tài)時空圖結(jié)構(gòu)和時空注意力機(jī)制。

（2）第10-12個月：開發(fā)基于GCN和GAT的數(shù)據(jù)融合算法。

（3）第13-15個月：建立多源數(shù)據(jù)融合質(zhì)量評估體系。

（4）第16-18個月：完成多源數(shù)據(jù)融合方法的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，形成研究報告。

3.第三階段：動態(tài)風(fēng)險演化模型研究（第19-30個月）

任務(wù)分配：

（1）模型組1：開發(fā)LSTM-Attention風(fēng)險預(yù)測模型，利用雙向LSTM捕捉風(fēng)險因素的長期依賴關(guān)系，通過動態(tài)注意力機(jī)制動態(tài)聚焦關(guān)鍵影響因素。

（2）模型組2：研制PINN風(fēng)險預(yù)測模型，將電力系統(tǒng)、交通流等領(lǐng)域的物理定律引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建物理約束增強(qiáng)的深度學(xué)習(xí)模型。

（3）理論組2：研究基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的臨界態(tài)預(yù)警模型，捕捉系統(tǒng)微觀行為與宏觀風(fēng)險之間的內(nèi)在聯(lián)系。

進(jìn)度安排：

（1）第19-21個月：完成LSTM-Attention風(fēng)險預(yù)測模型開發(fā)。

（2）第22-24個月：完成PINN風(fēng)險預(yù)測模型開發(fā)。

（3）第25-27個月：完成基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的臨界態(tài)預(yù)警模型開發(fā)。

（4）第28-30個月：完成動態(tài)風(fēng)險演化模型的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，形成研究報告。

4.第四階段：分布式風(fēng)險控制方法研究（第31-42個月）

任務(wù)分配：

（1）算法組1：開發(fā)基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的分布式控制方法，實(shí)現(xiàn)分布式環(huán)境下控制策略的協(xié)同優(yōu)化。

（2）算法組2：研制基于預(yù)測性維護(hù)的控制方法，結(jié)合風(fēng)險預(yù)測結(jié)果，制定動態(tài)的設(shè)備維護(hù)計劃。

（3）理論組3：建立不確定性處理理論，引入魯棒優(yōu)化和貝葉斯決策方法，處理系統(tǒng)環(huán)境的不確定性。

進(jìn)度安排：

（1）第31-33個月：完成基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的分布式控制方法開發(fā)。

（2）第34-36個月：完成基于預(yù)測性維護(hù)的控制方法開發(fā)。

（3）第37-39個月：建立不確定性處理理論。

（4）第40-42個月：完成分布式風(fēng)險控制方法的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，形成研究報告。

5.第五階段：平臺原型開發(fā)（第43-48個月）

任務(wù)分配：

（1）架構(gòu)組：設(shè)計微服務(wù)架構(gòu)平臺，開發(fā)高擴(kuò)展性、高可用性的復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險管理平臺。

（2）開發(fā)組1：開發(fā)數(shù)據(jù)采集與融合模塊。

（3）開發(fā)組2：開發(fā)風(fēng)險預(yù)測模塊。

（4）開發(fā)組3：開發(fā)控制策略生成模塊。

（5）開發(fā)組4：開發(fā)可視化展示模塊。

進(jìn)度安排：

（1）第43-44個月：完成微服務(wù)架構(gòu)設(shè)計。

（2）第45-46個月：完成數(shù)據(jù)采集與融合模塊開發(fā)。

（3）第47-48個月：完成風(fēng)險預(yù)測模塊、控制策略生成模塊、可視化展示模塊開發(fā)，完成平臺原型集成。

6.第六階段：測試驗(yàn)證與成果推廣（第49-54個月）

任務(wù)分配：

（1）測試組：在能源互聯(lián)網(wǎng)、智能交通等實(shí)際場景中部署平臺原型，進(jìn)行測試驗(yàn)證。

（2）應(yīng)用組：與相關(guān)企業(yè)合作，推動項(xiàng)目成果在特定行業(yè)的應(yīng)用。

（3）推廣組：參與制定復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險管理的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，推動技術(shù)創(chuàng)新成果的標(biāo)準(zhǔn)化應(yīng)用。

（4）總結(jié)組：總結(jié)項(xiàng)目研究成果，撰寫項(xiàng)目總結(jié)報告和學(xué)術(shù)論文。

進(jìn)度安排：

（1）第49-50個月：完成平臺原型在能源互聯(lián)網(wǎng)場景的部署與測試。

（2）第51-52個月：完成平臺原型在智能交通場景的部署與測試。

（3）第53個月：推動項(xiàng)目成果在特定行業(yè)的應(yīng)用。

（4）第54個月：完成項(xiàng)目總結(jié)報告和學(xué)術(shù)論文的撰寫，參與制定行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。

二、風(fēng)險管理策略

1.技術(shù)風(fēng)險

（1）風(fēng)險描述：多源數(shù)據(jù)融合算法的精度可能低于預(yù)期，分布式風(fēng)險控制算法的穩(wěn)定性可能存在不足。

（2）應(yīng)對措施：建立完善的算法評估體系，通過大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證算法的有效性；采用交叉驗(yàn)證方法，確保模型的泛化能力；引入冗余機(jī)制，提升分布式控制算法的穩(wěn)定性。

2.數(shù)據(jù)風(fēng)險

（1）風(fēng)險描述：數(shù)據(jù)采集可能存在不完整或延遲的情況，影響模型的訓(xùn)練和測試效果。

（2）應(yīng)對措施：建立數(shù)據(jù)質(zhì)量控制機(jī)制，與數(shù)據(jù)提供方簽訂數(shù)據(jù)協(xié)議，確保數(shù)據(jù)的完整性和及時性；開發(fā)數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，彌補(bǔ)數(shù)據(jù)缺失問題。

3.項(xiàng)目管理風(fēng)險

（1）風(fēng)險描述：項(xiàng)目進(jìn)度可能滯后，任務(wù)分配可能不合理。

（2）應(yīng)對措施：建立項(xiàng)目管理體系，制定詳細(xì)的項(xiàng)目計劃，定期進(jìn)行項(xiàng)目進(jìn)度評估；采用敏捷開發(fā)方法，靈活調(diào)整任務(wù)分配，確保項(xiàng)目按計劃推進(jìn)。

4.人員風(fēng)險

（1）風(fēng)險描述：項(xiàng)目團(tuán)隊成員可能存在人員流動的情況，影響項(xiàng)目進(jìn)度和質(zhì)量。

（2）應(yīng)對措施：建立人才培養(yǎng)機(jī)制，提升團(tuán)隊成員的專業(yè)技能；加強(qiáng)團(tuán)隊建設(shè)，增強(qiáng)團(tuán)隊凝聚力；與高校合作，吸引優(yōu)秀人才加入項(xiàng)目團(tuán)隊。

綜上所述，本項(xiàng)目將通過科學(xué)的時間規(guī)劃和有效的風(fēng)險管理策略，確保項(xiàng)目按計劃順利實(shí)施，取得預(yù)期成果，為復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險預(yù)測與控制領(lǐng)域帶來新的突破，為關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的安全穩(wěn)定運(yùn)行提供有力保障。

十.項(xiàng)目團(tuán)隊

本項(xiàng)目團(tuán)隊由來自國內(nèi)頂尖高校和科研機(jī)構(gòu)的資深專家組成，涵蓋數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、電力系統(tǒng)、交通工程、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)等多個學(xué)科領(lǐng)域，具備豐富的理論研究和工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，能夠?yàn)轫?xiàng)目的順利實(shí)施提供全方位的技術(shù)支撐和智力保障。

一、項(xiàng)目團(tuán)隊成員的專業(yè)背景與研究經(jīng)驗(yàn)

1.項(xiàng)目負(fù)責(zé)人：張教授，清華大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系教授，博士生導(dǎo)師。主要研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)建模與仿真、機(jī)器學(xué)習(xí)理論與應(yīng)用。在多源數(shù)據(jù)融合、動態(tài)風(fēng)險演化模型、分布式?jīng)Q策等方面具有深厚的研究基礎(chǔ)和豐富的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。曾主持國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目“復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的風(fēng)險預(yù)測與控制研究”，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文50余篇，其中SCI論文30余篇，包括Nature系列期刊和IEEETransactions頂級期刊。獲得國家自然科學(xué)二等獎1項(xiàng)，北京市科學(xué)技術(shù)一等獎1項(xiàng)。

2.團(tuán)隊核心成員1：李研究員，中國科學(xué)院自動化研究所研究員，博士生導(dǎo)師。主要研究方向?yàn)橹悄芨兄c決策、強(qiáng)化學(xué)習(xí)。在多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)、復(fù)雜系統(tǒng)控制、不確定性處理等方面具有豐富的研究經(jīng)驗(yàn)和工程實(shí)踐能力。曾主持國家重點(diǎn)研發(fā)計劃項(xiàng)目“基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的復(fù)雜系統(tǒng)分布式控制方法研究”，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文40余篇，其中IEEE匯刊論文20余篇。獲得中國智能機(jī)器人大會優(yōu)秀論文獎2項(xiàng)。

3.團(tuán)隊核心成員2：王博士，上海交通大學(xué)電子信息與電氣工程學(xué)院副教授，博士生導(dǎo)師。主要研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)運(yùn)行控制、在能源互聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用。在電網(wǎng)風(fēng)險預(yù)測與控制、物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)應(yīng)用等方面具有深厚的研究基礎(chǔ)和豐富的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。曾主持上海市自然科學(xué)基金項(xiàng)目“基于深度學(xué)習(xí)的電網(wǎng)風(fēng)險預(yù)測與控制方法研究”，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文30余篇，其中EI論文25篇。獲得中國電力科學(xué)院科技進(jìn)步二等獎1項(xiàng)。

4.團(tuán)隊核心成員3：趙教授，同濟(jì)大學(xué)交通運(yùn)輸工程學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師。主要研究方向?yàn)橹悄芙煌ㄏ到y(tǒng)、交通流理論。在交通風(fēng)險預(yù)測、交通流建模、車路協(xié)同技術(shù)等方面具有豐富的研究經(jīng)驗(yàn)和工程實(shí)踐能力。曾主持國家科技支撐計劃項(xiàng)目“基于大數(shù)據(jù)的智能交通風(fēng)險預(yù)測與控制方法研究”，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文35篇，其中交通運(yùn)輸工程領(lǐng)域頂級期刊論文10篇。獲得教育部技術(shù)發(fā)明一等獎1項(xiàng)。

5.團(tuán)隊核心成員4：孫博士，清華大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系博士后。主要研究方向?yàn)閳D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、時空數(shù)據(jù)分析。在多源數(shù)據(jù)融合、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析、深度學(xué)習(xí)應(yīng)用等方面具有豐富的研究經(jīng)驗(yàn)和工程實(shí)踐能力。曾參與國家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項(xiàng)目“基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險預(yù)測方法研究”，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文20余篇，其中CCFA類會議論文5篇。獲得中國計算機(jī)學(xué)會優(yōu)秀博士學(xué)位論文提名。

6.項(xiàng)目秘書：劉工程師，高級工程師，具有豐富的工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。負(fù)責(zé)項(xiàng)目的