本文在博主 shyern 博文的基础上旨在介绍 STGCN 的原理及其实现,使用 tensorflow 2 实现了 STGCN 的基本操作。 作者通过将图卷积网络扩展到时空图模型,设计了一种(用于动作识别的骨架序列)的通用表示,叫做时空图卷积网络(Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks,STGCN)。 Graph Construction 记一个有 个节点和...
我们提出了Skip-ConvGRU,利用三维张量结构实现时空特征的联合提取,同时能够感知跨网络层的信息,增强了时空非线性依赖的表征能力。通过进一步将其堆叠形成U型架构,来实现多尺度的时空建模。 Skip-ConvGRU原理 Contribution 3 为了解决大规模时空数据训练时对GPU显存要求过高的问题,我们提出基于滑动窗口的预热(SWP)训练范式。
本文将介绍数学建模中时空网络模型的研究内容、方法和应用。 1.引言 时空网络模型是对时空信息进行表达和处理的数学模型,它通过图论、统计学和最优化等方法来描述和分析时空中的事件和过程。时空网络模型可以用于交通流量预测、城市规划、通信网络设计等问题。 2.时空网络图 时空网络图是时空网络模型的基础表示形式,它...
(1)NodeNet 和EdgeNet均为三流全卷积网络(3S-FCNs),捕获三种不同的时间相关性:clossness、period 和 trend 流,每个S-FCN同时捕获近地点和远地点之间的空间相关性; (2)提出一个门控组件融合外部因素与时空相关性; (3)为解决稀疏性问题,在EdgeNet中设计了一个Embedding组件,将高纬稀疏的输入编码为潜在的低维表...
在时空图神经网络中建模时间的另一种方法是在GNN本身中定义时间框架。提出了多种方法,包括:将时间定义为边,将时间作为信号输入到GNN,将时间建模为子图,以及将其他机器学习架构夹在GNN中(图2)。 3. 应用 3.1 多变量时间序列预测 受图神经网络处理关系依赖[10]能力的启发,时空图神经网络被广泛应用于多变量时间序列...
个人感觉，时空网络模型可以用决策变量x(i,i',t,t')清晰地表达客流、货流、车流等在网络中的时空...
为了解决时空异质性问题,本文建模的一个核心思路为:利用数据驱动的方式学习时间embedding和空间embedding,这些表征可以天然将相同时空上下文的样本聚类成簇,再基于这个表征进行网络参数的个性化,实现每类时空数据独立建模。 整体的建模方法包括:时空表征学习、meta-parameter个性化参数、时空网络3个部分,核心是meta-parameter个性...
二、时空数据建模中的图神经网络方法 在时空数据建模中,图神经网络方法被广泛应用于以下几个方面: 1.时空数据表示学习 时空数据的表示学习是时空数据建模的基础任务。传统的方法通常使用特征工程的方式来提取时空数据的特征,但这种方式往往需要人工定义特征,并且很难捕捉到数据之间的复杂关系。而图神经网络方法能够从原始...
了解复杂网络的时空演化规律对于揭示网络结构与功能、预测网络行为和设计优化网络具有重要意义。本文将探讨复杂网络的时空演化规律建模与分析研究。 一、复杂网络模型的建立 1. 随机网络模型 随机网络模型是最早的一类复杂网络模型,其节点间的连边是随机出现的。其中最经典的模型是随机图模型(ER模型),它假设网络中的每条...
最近在读一些车辆路径及调度优化方面的文章，对于其中关于时空网络（time-space network）建模的方法很感...