金融大数据计算与智能决策创新团队建设及时间序列预测关键技术成果

依托山东省高等学校优秀青年创新团队项目，团队围绕金融大数据计算与投资决策中的核心问题开展了系统研究，组建了“金融大数据计算与投资决策创新团队”。团队聚焦大规模异构数据环境下的信息提取、时序模式挖掘与智能决策优化，着力推动金融计算、数据建模与人工智能方法的交叉融合，逐步形成了鲜明的研究特色和较强的持续创新能力。

在项目实施过程中，团队面向复杂时间序列预测问题开展了多维度技术攻关，围绕数据平滑、时空特征嵌入、门操作优化、可变分解、多尺度特征提取等关键方向取得了一系列创新成果。针对时序数据中普遍存在的噪声干扰强、动态模式复杂、长期依赖难建模等难题，团队提出了多种具有针对性的预测方法，不断提升模型对复杂数据结构的表达能力、泛化能力与预测精度。这些研究不仅服务于金融大数据分析与投资决策，也在交通预测等典型时序应用场景中展现出良好的应用价值。

团队研究成果已形成多项发明专利，包括“基于数据平滑和多项式激活函数的交通时间序列预测方法”（ZL202510389852.2，2026）、“基于时空特征嵌入与门操作优化的交通预测方法及装置”（ZL202510486614.3，2025）、“基于可变分解与卷积注意力建模的时间序列预测方法”（ZL202510494484.8，2025）以及“基于多尺度特征的潜在数据成分提取的时间序列预测方法”（ZL202510156796.8，2025）。这些成果体现了团队在时间序列智能建模领域的持续积累与创新突破，也为后续在金融智能决策、智慧交通及其他复杂动态系统中的应用拓展奠定了坚实基础。