通过将时间序列数据转化为图表示,可以利用图神经网络的强大能力来捕捉局部和全局的模式,并映射不同时间序列数据样本之间的复杂关系。 04基于GNN的补全模型 图神经网络为时间序列填补带来了新可能性,能更好地表征空间和时间依赖关系,适用于复杂场景。基于图神经网络的时间...
通过将时间序列数据转化为图表示,可以利用图神经网络的强大能力来捕捉局部和全局的模式,并映射不同时间序列数据样本之间的复杂关系。 04 基于GNN的补全模型 图神经网络为时间序列填补带来了新可能性,能更好地表征空间和时间依赖关系,适用于复杂场景。基于图神经网络的时间序列填补可分为样本内和样本外填补,也可分为确...
时间序列数据的复杂在于涉及时间和变量之间的复杂相互作用以及变量之间的关系。 与其他深度学习方法相比,图神经网络(Graph Neural Networks,GNNs)可以明确地建模变量间关系(多元序列中不同变量之间的联系)和时间间关系(不同时间点之间的依赖关系)。 用于时间序列分析的图神经网络()应用:预测分类异常检测数据插补用于时间序...
考虑到多变量间存在的依赖关系,论文中针对多变量时序预测问题提出了一个通用的图神经网络框架 MTGNN。首先可以通过graph learning模块学习到变量间的单向关系构图,然后通过graph convolution模块和temporal convolution模块来捕获时间序列间的时空依赖特征,此外这三个模型可以端到端地进行联合训练。实验部分在 3 个基准数据集...
本发明公开了基于掩码图神经网络模型的多元时间序列异常检测方法和系统,该方法包括:对多元时间序列进行数据预处理操作;输入预处理后的多元时间序列;对滑动窗口内的时序数据进行按比例掩码操作;利用每个节点嵌入式表示向量的相似度建立图结构;根据滑动窗口内的时间序列并利用当前图结构为每一个图节点聚合邻居节点信息,学习...