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時(shí)間序列預(yù)測(cè)是大規(guī)模數(shù)據(jù)無(wú)損壓縮和極端天氣預(yù)報(bào)等領(lǐng)域的核心技術(shù)。隨著應(yīng)用場(chǎng)景多樣化和數(shù)據(jù)復(fù)雜性提升，現(xiàn)有模型在異構(gòu)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一表達(dá)、長(zhǎng)序列結(jié)構(gòu)依賴建模、極端天氣波動(dòng)捕捉等方面存在挑戰(zhàn)。中國(guó)科學(xué)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心人工智能團(tuán)隊(duì)圍繞上述挑戰(zhàn)開展研究，提出一系列創(chuàng)新算法與模型，并在實(shí)際系統(tǒng)部署應(yīng)用。

針對(duì)光伏場(chǎng)景中天氣擾動(dòng)強(qiáng)、云層變化快的挑戰(zhàn)，該團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了超短期多云層光伏功率預(yù)測(cè)框架MCloudNet，利用高、中、低云圖結(jié)構(gòu)對(duì)光流軌跡預(yù)測(cè)，增強(qiáng)對(duì)功率高頻變化的感知與響應(yīng)能力。模型已在河北和云南等多個(gè)光伏電站部署運(yùn)行，提升了預(yù)測(cè)精度與微電網(wǎng)調(diào)度穩(wěn)定性。

針對(duì)傳統(tǒng)壓縮方法難以高效建模原始字節(jié)流中潛在結(jié)構(gòu)的挑戰(zhàn)，該團(tuán)隊(duì)提出了SEP時(shí)間序列壓縮框架，專注于通用字節(jié)流的無(wú)損預(yù)測(cè)與壓縮建模任務(wù)。研究通過(guò)語(yǔ)義增強(qiáng)的patch表示與自適應(yīng)跳步機(jī)制，提升對(duì)二進(jìn)制數(shù)據(jù)中潛在結(jié)構(gòu)的建模能力，實(shí)現(xiàn)跨流顯存共享與多任務(wù)并發(fā)。實(shí)驗(yàn)表明，SEP在多模態(tài)壓縮任務(wù)中壓縮率最高提升12.8%，速度提升32.5%，具備在科學(xué)數(shù)據(jù)歸檔等場(chǎng)景中的廣泛適應(yīng)性。

近日，上述兩篇論文被第三十四屆國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議IJCAI 2025（CCF A類會(huì)議）錄用。研究工作得到國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃的支持。

MCloudNet框架結(jié)構(gòu)與多層云圖建模示意圖

SEP多流壓縮流程圖