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动态因果模型和Granger因果映射中模型选择的研究的中期报告
本次报告旨在介绍动态因果模型和Granger因果映射中模型选择的研究的中期进展情况。
动态因果模型是用于建立时间序列因果关系的一种模型，与传统的静态因果模型不同的是，动态因果模型考虑了因果关系的时间演化和动态性质。而Granger因果映射则是利用Granger因果性的概念对时间序列数据进行因果关系的分析，主要用于从数据驱动的角度发现和分析系统中的因果关系。
在本次研究中，我们从动态因果模型和Granger因果映射两个角度出发，探究模型选择这一问题的方法和应用。具体来说，我们主要进行如下研究：
1.动态因果模型的模型选择方法研究
针对动态因果模型的模型选择问题，我们提出了一种基于信息度量和正则化的模型选择方法。该方法考虑因果模型的稀疏性和复杂度，在保证预测性能的前提下选择最简单的模型。我们通过仿真实验和实际案例分析验证了该方法的有效性和优越性。
2.Granger因果映射的因果图选择方法研究
针对Granger因果映射中因果图选择问题，我们提出了一种基于高斯图模型和结构剪枝的选择方法。该方法可以在保证模型拟合优良的前提下选择最小的因果图，有效避免了模型过拟合和复杂度过高的问题。我们通过仿真实验和真实数据分析验证了该方法的有效性和可行性。
总的来说，本次研究主要针对动态因果模型和Granger因果映射两个角度进行模型选择的方法研究，为时间序列因果关系的建模和分析提供了新的思路和方法。同时，我们将进一步优化和改进这些方法，以提高其应用范围和实用价值。