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11月2至4日，由IEEE计算机协会计算机通信技术委员会(TCCC)主办的第15届网络分布式计算与知识发现国际会议(CyberC 2023 - International Conference on Cyber-enabled distributed computing and knowledge discovery)在中国江苏省苏州市召开。上海交通大学电子信息与电气工程学院电子工程系博士生丁治华投稿的论文“GRU-CP: Non-stationary Time Series Forecasting with Change Point Detection”（GRU-CP：基于变化点检测的非平稳时间序列预测）荣获最佳学生论文奖（2023 Best Student Paper)。
丁治华（中）在颁奖现场
CyberC至今已举办15届。会议涵盖信息通信、数据挖掘、网络安全、分布式计算、移动计算、认知计算、云计算、计算工具、应用程序和系统性能等多个领域。本届会议收到文章181篇，最终接收60篇，并评选出1篇最佳学生论文。
论文获奖证书
论文介绍
本论文针对现有方法难以满足非平稳时间序列预测鲁棒性的问题，提出了结合变化点检测的时间序列预测方法。基于非平稳序列经常具有分段平稳特性的情况，本文对非平稳时间序列采取分而治之的策略，使用变化点检测算法将非平稳序列分割为多段平稳时间序列，分别提取其潜在特征，从而提高预测的准确性和鲁棒性。在公开数据集上验证结果表明：相比于未考虑变化点特征的主流模型，GRU-CP模型可以更好地提取序列的潜在特征、具有更加鲁棒的预测表现。
以运动数据为例，包括步数数据和跑步数据等在内的运动数据，可被视为典型的时间序列，对于理解运动能力、运动习惯养成、运动坚持和实施有效运动干预等，具有非常重要的意义。然而，这些数据通常会受到外部因素的干扰以及个体行为规律的变化等影响，导致其表现出较强的非平稳性。GRU-CP模型可以较好地应对这一挑战，通过应用变化点检测，获得反映运动行为规律变化的数据特征，然后将这些特征和预测模型相融合，可以提高模型的鲁棒性，从而提高对未来运动行为的准确预测能力。这一方法在研究个体和群体运动规律方面具有重要的应用潜力。
GRU-CP的输入与内部结构
交大健康团队介绍
交大健康团队负责人是孙卫强教授，该团队从2015年开始开发并运营交大健康平台，通过“健康交大人”微信小程序为约10000名上海交通大学教职工、学生和校友提供服务。通过来自多个学院教职工志愿者的共同努力，交大健康团队在近几年组织了大量有影响力的线上线下活动，打造了上海交通大学年度“教职工千人健步走”活动品牌，该活动是我校教职工参与程度最高的体育活动，已成为学校体育文化的重要组成部分。同时团队积极开展运动社区发展和健康大数据分析的相关研究，力图将“全民健身”的交大经验向社会推广。相关研究成果陆续发表在IEEE Transactions on Computational Social Systems (TCSS)和ACM Transactions on Computations for HealthCare (ACM Health)等期刊上。
“千人健步走”活动照片
“健康交大人”微信小程序
本项研究受到了国家自然科学基金(62331017, 62271306, 61901118)的支持。论文主要完成人：丁治华（上海交通大学博士二年级）、石可钦（上海交通大学博士六年级）、孙卫强（上海交通大学教授）。
论文链接：http://health.sjtu.edu.cn/papers/NonStationaryTimeSeriesForecasting-final.pdf
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