大数据驱动的分段时序仿真框架 SegTSim
原文标题：SegTSim: A Big Data Driven Segmented Temporal Simulation Framework for Heterogeneous Multivariate Systems
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研究提出 SegTSim，一个大数据驱动的分段时序仿真框架，融合分段弹性建模、自适应 min-gating、动态生产转移优化与多因子数据融合。基于 2015-2025 年美日汽车贸易数据验证，在 25% 扰动情景下日本进口量下降 20.4%，各输出变量变异系数低于 3.5%。
- 问题
- 异构多变量时序系统存在分段非线性动态，单一整体预测架构难以刻画。
- 方法
- 分段弹性建模结合自适应 min-gating、动态生产转移优化与多因子数据融合。
- 结果
- 25% 扰动下日本进口量降 20.4% 至 9.3 亿美元，1000 次集成推理变异系数低于 3.5%。
- 影响
- 为贸易等分段突变场景提供可复用的仿真与稳健性验证流程。
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