时空图神经网络的研究主要集中在多变量时间序列上,这些时间序列可以自然地抽象成时空图。 在时空图中,节点代表特定时间步的变量,边表示变量之间的关系,这种表示假设节点的特征信息依赖于其自身的历史值以及其邻居节点的历史数据。 设计时空GNNs模型...
因此,本综述检查了GNNs在时间序列相关任务中的特定用途,特别关注时间序列分类和预测。使用GNNs解决时间序列问题的想法是,GNNs能够同时捕捉变量间(多变量序列内不同变量之间的连接)和时间上的(不同时间点之间的依赖性)的复杂关系。这导致了一种时空GNN方法,其中空间维度与多变量框架相关,时间维度与数据的时间性质相关。...
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...
2时间序列预测任务 近年来，基于图神经网络(GNN)的方法在明确有效地建模多变量时间序列数据的时空依赖关系...
这篇系统文献综述(SLR)全面回顾了时空图神经网络(GNN)模型在时间序列分类和预测领域的应用现状,并评估了其在不同领域的性能和有效性。 1. 引言 近年来,图神经网络(GNN)在处理可以表示为图结构的数据方面表现出强大的能力,尤其适用于交通网络、图像分析和自然语言处理等应用场景。
时空图神经网络的研究主要集中在变量时间序列上,这些时间序列可以自然地抽象成时空图。 在时空图中,节点代表特定时间步的变量,边表示变量之间的关系,这种表示假设节点的特征信息依赖于其自身的历史值以及其邻居节点的历史数据。 设计时空GNNs模型有两种主要方法:一种是在不同的模块中分别处理空间和时间子结构,另一种是...
论文精读:基于图神经网络的时间序列模型(预测任务部分) 论文链接:https://arxiv.org/abs/2307.03759 一、摘要 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...
< 图神经网络模型在多元时间序列预测中的应用搜索 主讲人: 阅读原文 下载APP
01 图神经网络在工业场景上的瓶颈 传统的图模型通常执行两个串行操作:首先是图查询,然后是模型推理,由于查询 k-hop 邻居的时间复杂度比较大,很多图算法在时序神经网络模型中无法执行快速推理,因此,极大地限制了图算法的工业化推广。 为了解决这个问题,来自上海交通大学的团队和蚂蚁金融的团队,联合提出了异步传播注意力...
一个是156*156的邻接矩阵,它描述了道路之间的空间关系。每一行表示一条道路,矩阵中的值表示道路之间的连接性。另一个是特征矩阵,它描述了每条道路上的速度随时间的变化。每一行代表一条路,每一列是不同时段道路上的交通速度。每15分钟计算一次每条路上的车速。GNN-LSTM GCN GNN LSTM RNN...