认知神经科学研究报告【20260042】

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[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)

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。

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  ForeSight 5.87.5 多元时间序列预测
  多层DisGas+全扫描+GPP(L1+L2)+推理器
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真实模型: Y_t = 0.7Y_{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_lag=2, x_lag=2) AIC=-1758.81
  迭代20: 最优(y_lag=1, x_lag=2) AIC=-1816.2
  迭代40: 最优(y_lag=1, x_lag=2) AIC=-1816.2
  系统发现的最优阶数: Y_{t-1..1}, X_{t-1..2}

阶段2：GPP连续模式精细优化系数(L1+L2稀疏)...
  R²=0.68493 MSE=0.0297776

阶段3：PhysicalSymbolicEngine 因果传导推理...

  因果传导关系:
  Y_{t-1} → Y_t  (β=0.725691) ★强因果
  X1_{t-1} → Y_t  (γ≈0) ✗无因果
  X1_{t-2} → Y_t  (γ=0.297911) ★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

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  最终结果
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  系统发现: Y_{t-1..1}, X_{t-1..2}
  R²=0.68493 MSE=0.0297776
  估计系数: 0.7257 -0.0041 0.2979 -0.1558 -0.1077 
  真实系数: β₁=0.7 β₂=0.0 γ¹₁=0.0 γ¹₂=0.3 γ²₁=-0.2 γ²₂=0.0
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