报告题目：小样本时序数据预测在华为供应链和智能存储领域的应用

报告时间：2021年6月10日（周四）上午10:00

报告地点：腾讯会议（会议号：193 159 617）

报告人：史启权

报告人单位：华为诺亚方舟实验室（香港）

报告人简介：

史启权博士，华为诺亚方舟实验室（香港）研究员。2013年本科毕业于武汉大学，2018年于香港浸会大学计算机系获得博士学位。史博士在数据特征提取、大数据降维、数据补全等方向上取得创新性研究突破，在TNNLS, AAAI, IJCAI等国际顶级AI刊物发表论文10余篇。目前专注时序数据分析研究，用于优化华为供应链和智能存储，部分研究成果已成功应用在商业场景中，并取得国际专利保护。

报告摘要：

时间序列预测是常见但最具挑战性的任务之一，比如供应链领域，生产资料的需求预测、产品的销售预测等。然在现实场景中常遇到历史时序数据短、样本数量少等问题，现有技术无法有效解决。华为诺亚方舟实验室--企业智慧团队借助多路延时变换技术将源时间序列数据增广为高阶张量，并巧妙将张量分解技术与经典时序预测模型 ARIMA结合，进而提出了一种适用于多条时间序列的预测技术（BHT-ARIMA），尤其对于序列长度短、样本数量小的场景效果更佳。该研究成果“Block Hankel Tensor ARIMA for Multiple Short Time Series Forecasting”发表在人工智能顶级国际会议AAAI 2020上，并且成功应用在华为供应链需求预测项目中。本报告主要介绍BHT-ARIMA以及其在智能存储预测的探索，并分享诺亚AI实习生和正式员工的招聘信息。

邀请人：叶茫教授