利用LSTM神经网络构建空气污染情况预测模型。通过调整模型参数和结构，优化模型的预测性能。使用历史空气污染...
本文主要介绍利用图卷积神经网络结合LSTM进行脑电情绪识别。 由于脑电通道的排列具有空间特征,而调用卷积神经网络或者LSTM等模型只能单一的处理频域特征或者时域特征。而图卷积神经网络可以高效的将频域特征,时域特征和空间域特征结合起来一起分析。对于脑电情绪识别具有重大作用。 2.1 将脑电数据处理成图 1. 首先要将DEA...
本系统采用GCN-LSTM模型作为核心算法,通过图卷积神经网络(GCN)对环境因素的空间关系进行建模,结合长短期记忆网络(LSTM)对时间序列数据进行处理,实现空气质量的精准预测。 3.系统架构 系统架构包括数据层、模型层、应用层三个部分。数据层负责数据的收集与预处理;模型层采用GCN-LSTM模型进行空气质量预测;应用层负责将...
本文提出了一种基于GCN-LSTM的空气质量预测系统设计与实现方案。通过图卷积神经网络和长短期记忆网络的结合实现了对未来空气质量的精准预测具有较高的预测精度和稳定性同时具有良好的实时性和可扩展性可为环境保护和空气质量治理提供有力的技术支持未来我们将继续优化模型结构和算法提高系统的性能和预测精度为更多城市和地区...
模型层是系统的核心部分,采用GCN-LSTM模型进行空气质量预测。GCN(图卷积网络)能够有效地提取空间相关性信息,而LSTM(长短期记忆网络)则能够捕捉时间序列数据中的依赖关系。通过将两者结合,系统能够更全面地反映空气质量的影响因素,提高预测精度。应用层则是系统与用户之间的接口,提供友好的用户界面和丰富的应用功能。用户...
1.本发明属于电力系统负荷预测技术领域,特别是涉及到一种基于gcn-lstm的电力系统短期负荷预测方法。 背景技术: 2.随着电力需求时刻变化,且电力供需将通过实时交易实现平衡,降低短期负荷预测时间,提高负荷预测精度越来越重要。当前,国家正大力推行能源革命及落实双碳目标。电力行业作为碳排放的大户,其降低碳排放对于实现双碳...
序列通过LSTM层传递,相关矩阵由GraphConvolution层处理。它们是在Spektral中实现的,Spektral是一个很酷的库,用于基于Tensorflow的图形深度学习。它有各种可用的图形层。我们使用最基本的一个,图卷积GCN。它在可学习的权值、外部节点特征(与邻近矩阵一起提供)和我们的相关矩阵之间进行一系列卷积运算。目前Spektral不支持...
前言 深度学习中大家熟知的几种框架DNN、CNN、RNN(LSTM和GRU)等等是为了处理欧式空间中的数据,如图片、语音、文本。而图神经网络可以应用于更为丰富的拓扑结构数据,...
序列通过LSTM层传递,相关矩阵由GraphConvolution层处理。它们是在Spektral中实现的,Spektral是一个很酷的库,用于基于Tensorflow的图形深度学习。它有各种可用的图形层。我们使用最基本的一个,图卷积GCN。它在可学习的权值、外部节点特征(与邻近矩阵一起提供)和我们的相关矩阵之间进行一系列卷积运算。目前Spektral不支持...
本发明提出了一种基于gcn-lstm组合模型的公交车站点客流量预测方法,在考虑到时序特征的同时,首先用图卷积神经网络(gcn)提取客流数据的空间相关性,并将带有空间信息的数据用长短期记忆循环神经网络(lstm)进行时间特征提取,从而提高模型的预测精度。 [0005]