也是训练 2 轮,第一轮是0.1645 的 loss,原来 LSTM 的 loss 是 0.1188,0.1645 感觉好像比它还大一点点。第一轮甚至比 LSTM 还大,那我们清楚,loss 是损失函数,损失函数是越小越好。接着咱们来看第二轮,第二轮是 0.0450, LSTM 的第二轮是 0.0835。这一轮对比就十分民心概念了,所以感觉比原来可能会好一点。那...
GCN能在复杂网络中识别关键节点。LSTM可对数据中的异常波动敏感。工业传感网络的规模不断扩大。大规模网络带来数据处理的挑战。GCN与LSTM结合可提升检测性能。多种评估指标用于衡量检测效果。基于gcn-lstm的方法有效应对工业传感网络异常检测难题。 该方法为工业生产稳定运行提供有力保障 。
《基于GCN-LSTM的空气质量预测系统的设计与实现》 一、引言 随着城市化进程的加快和工业化的深度发展,空气质量问题日益严重,成为了全球关注的焦点。因此,准确预测空气质量,对环境保护、健康管理和城市规划具有重要意义。近年来,深度学习技术得到了广泛的应用,特别是在时间序列预测方面。本文提出了一种基于图卷积神经网络...
本系统采用GCN-LSTM模型作为核心预测模型。GCN用于捕捉空间相关性,即不同地区空气质量之间的相互影响;LSTM用于捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。此外,系统还采用分布式计算框架,以提高数据处理和模型训练的效率。 3.系统架构 系统架构主要包括数据采集层、数据处理层、模型训练层和应用层。数据采集层负责从各类传感器和公...
python基于图卷积神经网络GCN-LSTM循环神经网络-SAEs、RNN的交通流量预测目标检测、语义分割、、Re-ID、医学图像分割、目标跟踪、人脸识别、数据增广、人脸检测、显著性目标检测、自动驾驶、人群密度估计、3D目标检测、CNN、AutoML、图像分割、SLAM、实例分割、人体姿态估计
模型在迭代中使用相同的参数,而大多数流行的神经网络在不同的层中使用不同的参数,这是一种分层的特征提取方法。此外,节点隐藏状态的更新是一个顺序过程,可以从RNN核(如GRU和LSTM)中受益。 图的边上还有一些信息特征,无法在模型中有效地建模。例如,知识图中的边具有关系的类型,通过不同边的消息传播应根据其类型而...
本系统采用基于GCN-LSTM的混合模型架构,以实现对空气质量的精准预测。系统架构主要包括数据预处理模块、GCN模块、LSTM模块和预测输出模块。其中,数据预处理模块负责对原始数据进行清洗、格式化和特征提取;GCN模块用于捕捉空间关系,提取环境因素的空间特征;LSTM模块则用于捕捉时间依赖关系,提取时间序列特征;预测输出模块则根据...
为了解决这些问题并提升空气污染治理的效率和效果,利用LSTM进行空气污染情况的预测与可视化展示成为了一种新的趋势。首先,通过建立基于LSTM的空气污染情况预测模型,可以实现对未来一段时间内空气污染情况的预测,为政府部门制定有针对性的空气污染治理措施提供科学依据。其次,通过设计一个可视化平台,可以将预测结果以直观的方...
本发明涉及一种基于GCNLSTM的个体位置预测方法,包括以下步骤:步骤S1:采集用户的轨迹数据;步骤S2:度量用户轨迹的相似性;步骤S3:根据得到的用户轨迹的相似性,利用图卷积网络提取用户的相似性特征;步骤S4:构建改进的GCNLSTM模型;步骤S5:基于相似性特征,采用改进的GCNLSTM模型提取用户轨迹的时间特征,得到预测结果.本发明...
除了GCN,还有一种趋势是在传播步骤中使用诸如GRU或LSTM等RNN的门控机制,以减少来自基本GNN模型的限制并提高整个图上的长期信息传播。 GATED GRAPH NEURAL NETWORKS(GGNN) GGNN网络使用了GRU(Gate Recurrent Units),在固定的 T 时间步中展开RNN,并使用BPTT算法(Back Propagation Through Time)以计算梯度。