Nature Communications 在线发表我校管理科学学院伍涛研究员重要研究成果

  近日，我校管理科学学院大数据管理系珠峰人才伍涛在国际综合性学术期刊《Nature Communications》(《自然-通讯》)上发表题为“Predicting multiple observations in complex systems through low-dimensional embeddings”（通过低维嵌入对复杂系统内多维变量实现预测）的最新研究成果，为数据驱动的复杂系统预测提供了新思路。

论文第一作者（独立）为我校管理科学学院大数据管理系伍涛研究员，成都理工大学管理科学学院为第一单位，中国地质大学（北京）高湘昀教授、北京化工大学安峰副教授、美国仁斯利尔理工大学高建喜副教授、德国洪堡大学Jürgen Kurths 教授为论文的共同通讯作者。该项研究工作得到了国家自然科学基金委、美国国家科学基金会等机构的资助。

论文首页截图

现实社会中存在诸多复杂系统，例如气候系统，金融系统等。这些系统往往由诸多变量组成，对系统内变量的预测有助于预测整个系统未来的演化，进而指导决策。然而，由于系统的高维性以及不可靠的预测因子等限制，对复杂系统内多个变量进行提前准确的预测一直是极具挑战的任务。

本研究基于延迟嵌入理论、流形学习算法和高斯回归算法，建立了“特征流形-重构流形映射”（FRMM）预测模型。该模型通过延迟嵌入理论和流形学习算法，提取高维系统的主要拓扑特征，再嵌入到低维空间中，最后借助高斯回归算法实现对系统内所有变量提前多期的预测。该模型的有效性在代表性的模拟数据和不同领域的实际数据中得到验证，并且本研究提出的模型相比于传统的模型更加稳健和可靠。

特征流形-重构流形映射预测方法框架图

论文引用信息（*为通讯作者）

Tao Wu, Xiangyun Gao*, Feng An*, Xiaotian Sun, Haizhong An, Zhen Su, Shraddha Gupta, Jianxi Gao*, Jürgen Kurths*. Predicting multiple observations in complex systems through low-dimensional embeddings. Nature Communications, DOI:10.1038/s41467-024-46598-w.

《自然-通讯》（Nature Communications）是国际顶级期刊《科学》杂志旗下综合性子刊，属于Nature Index和中科院1区期刊（2023年影响因子16.6），在各个领域都有很高的认可度。