模型基础架构为三层,前两层为选择激活函数为ReLU的基本GCN传播层,最后一层使用Softmax函数来处理分类输出。使用交叉熵损失进行训练。 Multi-GCGRU 图4 Multi-GCGRU架构 该模型在基础GCN传播层的基础上调整,将预定义的几类图结构合并放入模型中,提出了多图卷积层: H^{(l+1)}=\rho((\sum_{k=0}^{K-1}\the...
GCN-GRU:一种无线传感器网络故障检测模型_陈俊杰 下载积分: 2000 内容提示: 西安电子科技大学学报 Journal of Xidian University ISSN 1001-2400,CN 61-1076/TN 《西安电子科技大学学报》网络首发论文 题目: GCN-GRU:一种无线传感器网络故障检测模型 作者: 陈俊杰,邓洪高,马谋,蒋俊正 收稿日期: 2021-09-03 网络...
预测准确性高:真实值与预测值对比散点图进一步验证了模型的高准确率,模型在测试集上的预测结果与真实值高度一致。 总结 GCN通过在图结构上进行卷积操作,充分利用节点的邻接关系和特征信息,能够有效提取图数据的时空特征。本文提出的基于GCN和GRU的电场强度监测模型,结合GCN的空间特征提取和GRU的时间序列处理,实现了电场...
在T-GCN框架中统一了图卷积网络(GCN)和门控递归单元(GRU),前者用于学习路网空间拓扑结构,后者用于学习交通路网数据的时间特征。 两个真实的交通数据集上的实验结果表明,T-GCN在长期交通预测和长期交通预测任务(15,30,45,60分钟)上,性能均优于基线方法,展示了T-GCN模型的有效性。 扰动实验分析结果表明,T-GCN...
为了捕获时空间依赖性,本文提出了T-GCN(temporal graph convolutional network),模型融合了图卷积网络(GCN)和门控递归单元(GRU)。GCN用于学习复杂的拓扑结构来捕获空间依赖关系,GRU用于学习交通数据的动态变化来捕获时间依赖关系。T-GCN模型应用于基于城市路网的交通预测。实验表明T-GCN模型预测结果优于基准模型。
其中,GCN用于学习复杂拓扑结构,捕获空间相关性;门控递归单元(GRU)用于学习交通数据的动态变化,捕获时间相关性。然后,采用T-GCN模型进行基于城市道路网络的交通预测。实验表明,T-GCN模型能够从交通数据中获得时空相关性,其预测效果优于现实交通数据集的最新基线。
使用了GRU的GGNN模型的基本传播步骤为: 节点v 首先聚合来自其相邻节点的信息,其中 是图邻接矩阵 A 的子矩阵,并表示节点 v 与相邻节点的连接。类似于GRU的更新函数使用来自每个节点邻居的信息以及上一个时间步的信息来更新节点的隐藏状态。向量 a 聚合节点 v 的邻域信息,z 和 r 是更新和重置门, ...
本文是笔者初学Graph neural network时写下的综述,从graph embedding开始讲起,回顾了GE和GNN的历史和经典论文,并利用热传播模型分析了GNN的数学渊源。 1.graph embedding(GE)1.1.图中学习的分类 1.2.相似度度量方法2.Graph neural network2.1.Graph convolutional network(GCN) 2.1.1.引子:热传播模型 2.1.2.热传播...
在股票预测领域，图卷积神经网络（GCN）作为一种创新工具，因其能捕捉股票间复杂关系而显示出巨大潜力。GCN通过将股票视作图中的节点，边的权重反映关联强度，从而在预测模型中引入了增量信息，提升了预测性能。本文重点介绍了两种基于GCN的股票市场模型，GCNET和Multi-GCGRU，它们分别从历史数据和金融先验知识...
T-GCN(时间图卷积网络) 泛读笔记 1.文章概述 1.主要贡献 将图卷积和GRU结合提出了T-GCN网络。图卷积用于捕捉道路网络的拓扑结构,建模空间依赖。GRU用于捕获时间相关性。 T-GCN模型在不同时间间隔的预测结果呈现稳态,也就是说在长期预测上性能较好。 在两个数据集上的实验结果与之前的baseline相比有加大提升 2....