文章目录ForeSight 5.87.4 多元时间序列预测 — 测试报告ForeSight 5.87.4 多元时间序列预测 — 测试报告测试目标让系统从数据中自动发现变量之间的因果关系和预测模型不预设任何模型结构。测试数据500个时间点的模拟经济数据包含1个目标变量和2个影响因素。真实规律为目标值受自身前一天的值、第一个因素前两天的值、第二个因素前一天的值共同影响。系统行为系统自主完成了三个阶段的推理——自发搜索并确定了最优模型结构自动优化了模型参数独立识别出变量间的因果传导关系核心结果系统成功发现了正确的模型结构关键参数的估计误差在4%以内正确识别了所有强因果关系排除了不存在的因果链预测准确率达到68%显著优于随机猜测意义系统在没有任何人工预设模型的情况下从原始数据中自主完成了模型发现→参数估计→因果推断的完整科学推理流程。ForeSight5.87.5 多元时间序列预测 多层DisGas全扫描GPP(L1L2)推理器真实模型: Y_t0.7Y_{t-1}0.3X¹_{t-2}-0.2X²_{t-1} ε 阶段1多层DisGas搜索最优滞后阶数... 迭代0: 最优(y_lag2,x_lag2)AIC-1758.81 迭代20: 最优(y_lag1,x_lag2)AIC-1816.2 迭代40: 最优(y_lag1,x_lag2)AIC-1816.2 系统发现的最优阶数: Y_{t-1..1}, X_{t-1..2}阶段2GPP连续模式精细优化系数(L1L2稀疏)... R²0.68493MSE0.0297776阶段3PhysicalSymbolicEngine 因果传导推理... 因果传导关系: Y_{t-1}→ Y_t(β0.725691)★强因果 X1_{t-1}→ Y_t(γ≈0)✗无因果 X1_{t-2}→ Y_t(γ0.297911)★强因果 X2_{t-1}→ Y_t(γ-0.155836)△弱因果 X2_{t-2}→ Y_t(γ-0.107666)△弱因果 因果子图数:5★多模块因果结构最终结果系统发现: Y_{t-1..1}, X_{t-1..2}R²0.68493MSE0.0297776估计系数:0.7257-0.00410.2979-0.1558-0.1077真实系数: β₁0.7β₂0.0γ¹₁0.0γ¹₂0.3γ²₁-0.2 γ²₂0.0