基于图神经网络 (GNN) 的解决方案提供最先进的预测性能使用可以捕获时间序列之间历史相关性的关系图。然而,在现实世界中,时间序列之间的相关性会随着时间的推移而演变,从而产生动态关系图,其中未来的相关性可能与历史的相关性不同。为了解决这个问题,我们提出了具有动态图建模 (MTSF-DG) 的多个时间序列预测,该模型能够...
多变量时间序列(Multivariable Time Series,MTS)普遍存在于各种现实场景中,例如城市交通流、股市股价和城市街区的家庭用电量。相比于单变量时间序列预测,多变量时间序列预测则需要同时考虑一个时间序列内的时间相关性以及变量间相关性(即单个变量的预测值会受到其他变量的影响)。
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预测多维时间序列,考虑序列中的时间和空间关系至关重要.图神经网络(Graph Neural Networks,GNNs)因其能够从多维时间序列中捕获图拓扑结构中的时空相关性而在近年来变得流行.然而,大多数现有的基于GNN的算法依赖于预定义的传感器分布,限制了它们的适用性.此外,自适应生成图结构的模型可能会在构建邻接矩阵时忽略序列的...
时间序列预测任务可以按照不同的方法执行。最经典的是基于统计和自回归的方法。更准确的是基于增强和集成的算法，我们必须使用滚动周期生成大量有用的手工特性。另一方面，我们可以使用在开发过程中提供更多自由的神经网络模型，提供对顺序建模的可定制的特性。循环和卷积结构在时间序列预测中取得了巨大的成功。该领域中有...
基于GNN的时间序列预测研究方法有哪几种? #AI技术 #人工智能 #GNN #图神经网络 #深度学习 #机器学习 #算法 #时间序列 - 迪哥谈AI于20221110发布在抖音,已经收获了2.9万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
太完整了!【异构图神经网络与GNN】2小时原理与代码彻底讲透彻了!不愧是全网公认最好的教程!真是太通俗易懂了!——(人工智能、深度学习、机器学习、机器学习实战) 从零学AI 312 24 LSTM lstm用工业用电量预测 时间序列预测 完整代码数据 python机器学习深度学习 1393 0 阅览整个B站!这绝对是完爆同类的YOLO目...
多元时间序列预测背后的一个基本假设是,其变量相互依赖,但仔细观察,可以说现有方法无法完全利用变量对之间的潜在空间依赖性。同时,近年来,图神经网络(GNN)在处理关系依赖方面表现出了很高的能力。GNN需要用于信息传播的定义明确的图结构,这意味着它们无法直接应用于事先不知道相关性的多元时间序列。在本文中,我们提出了...
代码链接： github.com/decisioninte...摘要： 多个时间序列预测在许多应用中起着至关重要的作用。基于图神经网络 (GNN) 的解决方案提供最先进的预测性能使用可以捕获时间序列之间历史相关性的关系图。然而，在现实世界中，时间序列之间的相关性会随着时间的推移而演变，从而产生动态关系图，其中未来的相关...
1.一种基于图神经网络的状态空间概率性多时间序列预测方法,包括以下步骤: (1)获取多时间序列并对时间序列进行预处理以构建训练集,同时构建图结构; (2)根据图神经网络和多层感知机构建用于生成隐状态先验分布和时间序列观测的生成模型,根据基于图神经网络和循环神经网络构建用于生成隐状态近似后验分布的推断网络; (3)...