本发明公开了一种针对转发级联规模的预测方法,该方法提出将GAT(图注意力网络),动态路由,LSTM(长短期记忆循环神经网络)组合成为一个新的模型用于信息级联规模的预测方法.所述方法包括:数据预处理;图注意力网络提取节点特征;划分级联快照;动态路由聚合节点信息;LSTM提取时间信息;MLP(多层感知器)进行最后预测;模型测试.本...
基于GAT-LSTM模型的高速公路站点流量预测方法 刘圣卿;马飞虎 【期刊名称】《应用科学学报》 【年(卷),期】2024(42)3 【摘要】为了实现对高速公路站点流量的准确预测,提出了一种利用组合模型捕捉高速公路收费站流量时空特征以提高交通流量预测精度的方法,首先对高速公路收费数据进行挖掘,得到交通流量时空数据集;其次通过...
3.根据权利要求2所述的基于LSTM-GAT的项目作业资源预测方法,其特征在于,所述步骤P1中的阈值法是通过调整阈值,控制对网络信息的过滤,当两个项目参数之间的标准化互信息不超过阈值时,则删除两个项目参数节点之间对应的边。 4.根据权利要求3所述的基于LSTM-GAT的项目作业资源预测方法,其特征在于, ...
摘要: GAT and LSTM are introduced to consider the spatiotemporal correlation of ships.The attention mechanism is introduced in the method to learn the weights from different nodes.关键词: Maritime navigation safety Ship trajectory prediction Spatiotemporal correlation GAT-LSTM method ...
接下来,引入GAT(Velickovic等人,2018)来捕获融合图的拓扑结构信息。通过多层LSTM来学习最终的轨迹表示。为了解决深层LSTM中各层之间的消失梯度问题,我们通过将残差网络(He等人,2016)纳入多层LSTM中,设计了一个新的模块,即残差LSTM。此外,我们设计了两个新的基于邻居的点感知损失函数来优化GRLSTM:(i)基于图的点损失。
GGNN-LSTM,using scene graph to generate captions 本代码是历时多半年的毕设研究。包含了图神经网络到序列学习的任务,目的是输入一个graph,输出对应的描述caption。 本项目基于encoder-decoder,graph neural network相当于encoder, lstm作decoder 模块包含 图神经网络、LSTM、attention 以及 整个数据预处理、数据生成、eva...
baseline-gat-bi-lstm-bdci / submit_example.csv submit_example.csv 111.38 KB 一键复制 编辑 原始数据 按行查看 历史 LJJMEMORY 提交于 1年前 . 参数设置:1500epoch,32batchsize,新增了保存数据功能,试图在平台上评测,过程变化如下:
和平alikmiarit 按照 almsgat balarbilani,在所有的 halhams tkosvotbadlstm,但到底 llarbez 官员不懂欣赏您的设计与研究。 翻译结果4复制译文编辑译文朗读译文返回顶部 随后和平عليكمياريتبالعربيلانى消息前混合,不明白你的意思,在每个حالح...
本发明提供一种利用GATLSTM&STGCNMLP双时空图模型进行电网负载率预测的方法,包括:从数据中台和气象网站获取目标区域负载数据和天气数据;对获取目标区域的负载数据和天气数据进行数据清洗,所述负载数据包括日期,目标区域下乡镇的负载率,天气数据包括日期,目标区域气温;对进行数据清洗后的数据进行特征工程处理,得到若干维度...
基于Bi-LSTM和图注意力网络的多标签文本分类算法 针对当前大多数分类算法忽略标签之间相关性的问题,提出一种基于双向长短时记忆(Bi-LSTM)网络和图注意力网络(Graph Attention Network,GAT)的多标签文本分类算法.使用... 杨茜 - 《计算机应用与软件》 被引量: 0发表: 2023年 面向科技资源的多标签文本分类系统研究...