近日，华南理工大学数学学院计算生物研究团队的最新研究成果在国际著名学术期刊Nature Communications上发表。该成果提出了基于非线性动力学的时空信息变换理论与具有对称结构的自动储备池计算框架。该框架直接将观测到的高维动态信息转化为储备池，把高维空间数据映射到目标变量的未来时间信息，通过同时求解一对共轭的时空信息转换方程，获得目标变量时间序列中的未知值，从而实现快速、多步地预测目标变量的未来信息。

图1. 时空转换方程与自动储备池（储层）的预测算法框架

　　据介绍，该方法成功地应用于实际场景中，包括风速预测、台风风眼位置预测、基因表达值预测、交通流量预测等。在数据受噪声干扰和系统时变的情况下，均表现出良好的多步预测性能。该工作从数学上诠释了自动储备池计算的动力学机理，所使用的时空信息变换等价地扩大了样本量，解决了传统机器学习算法面对短时序列数据时遇到的过拟合问题，该计算方法在人工智能和机器学习等领域具有广阔的应用前景。

图2. 自动储备池方法在某些实际场景的预测应用

　　该成果题为“Autoreservoir computing for multistep ahead prediction based on the spatiotemporal information transformation（基于时空信息变换的自动储备池多步预测方法）”，第一署名单位为华南理工大学，第一作者是华南理工大学数学学院博士后陈培，共同通讯作者为华南理工大学数学学院刘锐教授和中国科学院上海生命科学研究院陈洛南教授，合作者还包括日本东京大学Kazuyuki Aihara教授。该研究得到了国家自然科学基金、广东省杰出青年基金的支持。

附：论文链接

　　Pei Chen, Rui Liu*, Kazuyuki Aihara, Luonan Chen*. Autoreservoir computing for multistep ahead prediction based on the spatiotemporal information transformation. Nature Communications, 2020, 11:4568. DOI: 10.1038/s41467-020-18381-0

　　团队介绍

　　数学学院计算生物研究团队主要在数据挖掘与分析、时间序列分析与预测、复杂生物过程的临界点分析与预警、生物分子网络的推断与分析等几个方面发展数学理论与计算方法。

　　刘锐，教授，博士生导师，入选国家级青年人才计划，数学学院大数据研究中心副主任，广州市工业与应用数学学会副理事长。现主持国家自然科学基金面上项目，广东省杰出青年基金等项目。

　　陈培，博士后助理研究员，现主持国家自然科学基金青年项目、博士后面上项目、博士后特别资助项目。