时间序列是记录动态系统测量值的主要数据类型,由物理传感器和在线过程(虚拟传感器)大量生成。因此,时间序列分析对于揭示可用数据中隐含的信息财富至关重要。随着图神经网络(GNNs)的最新进展,基于GNN的时间序列分析方法大幅增加。这些方法可以明确地建模时序和变量间的关系,而传统的和其他基于深度神经网络的方法则难以做到。
时间序列图神经网络是一种结合了图神经网络和时间序列分析的方法,用于对动态系统中的数据进行建模和预测。与传统的时间序列模型不同,图神经网络可以有效地捕捉时间序列数据中的时序信息和模式,并进行预测和分类。 作为一种新兴的研究领域,时间序列GNN具有广泛的应用前景,它可以应用于各种实际问题,如股票价格预测、交通流...
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,也可分为确定性和概率性填补。 总结 该综述致力于填补图神经网络在时间序列分析(GNN4TS)领域的知识空白,通过全面回顾...
随着图神经网络(GNNs)的最近进步,基于GNN的时间序列分析方法的研究有所增加。这些方法可以明确地模拟时间和变量之间的关系,这是传统的和其他基于深度神经网络的方法难以做到的。在这次综述中,我们对图神经网络进行了全面的时间序列分析(GNN4TS),包括四个基本维度:预测、分类、异常检测和插补。我们的目标是指导设计师和...
时间序列图神经网络是一种结合了图神经网络和时间序列分析的方法,用于对动态系统中的数据进行建模和预测。与传统的时间序列模型不同,图神经网络可以有效地捕捉时间序列数据中的时序信息和模式,并进行预测和分类。 作为一种新兴的研究领域,时间序列GNN具有广泛的应用前景,它可以应用于各种实际问题,如股票价格预测、交通流...
LSTM、Informer、ARIMA模型、Pandas从零详解,迪哥半天带你搞定时间序列任务实战! 140 -- 0:36 App AI顶会“红人”:图神经网络,最新研究进展看这48篇顶会 312 -- 0:38 App 双通道卷积神经网络 235 -- 0:49 App 绝了!基于Transformer的时间序列预测最新SOTA,总12种创新可学习...
最近,图神经网络技术应用到时间序列的分析,引起了学术界广泛的研究兴趣。本次文章分享两篇最近阅读的,图神经网络用于时间序列异常检测的论文。 首先对于多变量时间序列,我们可以将其看作一个矩阵 ,由k个变量,n个时刻组成,由于异常通常是少见的,大部分异常检测方法的套路是采用正常数据来进行建模,测试数据来的时候代入...
图神经网络、时空数据挖掘的前沿工作 DeepL · 4 篇内容 (持续更新) AI for Time Series: Papers, Tutorials, and Surveys 时间序列分析及相关任务(包括时序/时空预测,时序/时空异常检测,时序分类/聚类,交通流量预测, 用电负荷预测, 发电功率预测, 时序关联/因果分析,事件预测,时序点过程,时序缺失补齐等) 是非...
【算法工程师必备技能】基于GNN的时间序列预测研究方法 -人工智能/深度学习/机器学习/图神经网络共计4条视频,包括:基于GNN的时间序列预测研究方法、1,额外补充:时间序列预测、2,Informer时间序列预测源码解读等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
健康监测、物联网等。随着图神经网络(GNN)的兴起,不少研究者开始探索将这种强大的工具应用于时间序列...