为了解决现有方法的局限性,研究者提出了一种新的方法,称为全连接空间-时间空间图神经网络。FC-STGNN包括两个关键组件: •全连接图构建:过计算特征之间的点积,在所有时间戳之间建立传感器的全连接,从而能够全面地模拟多变量时间序列(MTS)数据中的时空(ST)依赖性,引入衰减矩阵以考虑传感器之间的时间距离,增强了FC图...
PNN神经网络的设计,将RBG三个值作为输入数据(还可以考虑YCbCr),模式层里的每个神经元代表一种样本颜色(可以看到即使训练完了再添加样本颜色非常方便,只要添加一个神经元即可无须改动先前训练好的神经网络,PNN神经网络的一个很大的优势),类别层的两个单元分别代表背景色类和号码色类。输入层和模式层之间的权重存储在...
受视觉语言多模态在遥感图像分析中的应用的启发,我们提出了一种基于知识(从街景物理环境中提取的社会经济信息)--拓扑(道路网络之间的邻域关系)的两层空间依赖图神经网络。以城市道路网络为骨干,生成街道语义知识图谱,计算每个街道节点的嵌入表示。第一个空间依赖层是以“人类语言”生成街景图像的客观描述,然后将其聚合...
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)...
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专利信息由爱企查专利频道提供,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说明:本发明公开了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:(1)获取多时间序列并...专利查询请上爱企查