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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。
bash
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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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