专利摘要显示，本发明公开了一种基于LSTM‑GCN‑Attention的边坡变形时空预测方法，属于边坡预测技术领域，该方法从全站仪布控三角观测网监测边坡变形数据入手，采用自适应滑动窗口的双向平均插值法对监测数据进行扩充，结合长短期记忆神经网络(LSTM)和图卷积神经网络(GCN)的在捕捉时间序列及空间结构特征方面
该模型由2个GCN层和一个预测层组成。输入batch_size * seq_len * num_nodes * in_feats(以下简称bsni)经过两层GCN变成bsno。接着,为了预测所有站点的多个变量,采用多任务学习中的思路,每个变量使用一个线性层进行预测。 预测时,首先将bsno的进行维度交换变成bnso,与LSTM等模型类似,可以将所有时刻的隐状态展开变...
此外,基于RNN的网络(包括LSTM)被广泛认为是难以训练和计算繁重的。 二.我们方法(时空图卷积网络)的优势 首先,我们提出了一种时空图卷积网络,用于交通预测任务[5]。 时空图卷积网络实现了更快的训练、更容易的转换和更少的参数,具有灵活性和可伸缩性,这些特点对于学术发展和大规模的行业部署是相当有前途和实用的。
一、结论1.模型表现与优势通过实验验证,GCN-LSTM模型在空气质量预测任务上展现了出色的精度和稳定性。相比传统机器学习模型,GCN-LSTM能够更好地捕捉空气质量数据的时空特性,显著提高了预测精度。这一优势使得该模型在空气质量预测领域具有巨大的应用潜力。2.系统实现与性能根据系统设计,我们采用了合适的技术栈进行开发,...
《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...
两路并行 将GCN的卷积结果和S-LSTM(summary)和I-LSTM(interaction) 1. weighted graph convolution 2. graph-gather layers 经过一层全连接再加起来得到全图的全部信息(和)是表示graph-level的信息 3. 对gt做 graph-state的S-LSTM 也就是对summary graph-gate做 graph-level的LSTM ...
在本文中,我们提出了一个新的深度学习框架,时空图卷积网络(STGCN),解决交通领域的时间序列预测问题,我们没有使用常规的CNN和RNN单元,而是将问题用图表示出来,并建立具有完整卷积结构的模型,这使得模型训练速度更快,参数更少。实验表明,STGCN模型通过对多尺度交通网络的建模,有效地捕获了时空相关性。
文章采用GRU来学习时间依赖关系。由于LSTM结构复杂,训练时间较长,相对地,GRU参数较少,训练能力较少,GRU结构如下图。 4.3:时空建模 如下图所示,文章指出左边是时空预测的过程,右侧的是T-GCN cell的特定结构, ht−1表示t – 1时刻的输出, GC是图卷积过程, ut 和 rt是t时刻的更新门和重置门, ht表示t时刻的...
不同于只能用于网格结构(grid-based)数据的传统网络模型 LSTM 和 CNN,图卷积网络能够处理具有广义拓扑图结构的数据,并深入发掘其特征和规律,例如 PageRank 引用网络、社交网络、通信网络、蛋白质分子结构等一系列具有空间拓扑图结构的不规则数据。相比于一般的拓扑图而言,人体骨骼拓扑图具有更加良好的稳定性和不变性,...
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...