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...
同时,序列学习的递归网络需要迭代训练,通过步骤引入误差积累。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...
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...
这表明DyGCN-LSTM在交通预测任务中具有显著的性能提升。 创新点: (1)我们提出了一种新型的动态图卷积网络,与现有的细粒度方法不同。本方法摒弃了典型的静态邻接矩阵,改为使用基于时间序列相似性的距离相关邻接矩阵。这一创新使得我们的网络能够有效捕捉传感器数据中的非线性空间和时间相关性。 (2)通过利用道路网络中...
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。
,T为预测长度。 获取空间特征示意图 时间依赖建模: 选用GRU的原因:LSTM训练时间较长,GRU结构相对简单,参数较少,训练能力较快。 左侧是时空预测的过程,右侧是T-GCN单元的具体结构 损失函数: . 为L2范数,防止过拟合。 实验设置 数据集: 1.深圳出租车。156条道路(节点),每15min汇总流量速度。邻接矩阵A[156,156...
结合时空特征的方法:(基于CNN,使用欧式数据) SAE model、 ST-ResNet、 CNN+LSTM、 ITRCN(CNN+GRU)、 FCL-Net、 DCNN+LSTM(SRCN) 基于图神经网络的工作的兴起: Li等人[46]提出了一种DCRNN模型,该模型通过对图的随机游走捕获空间特征,通过编解码器结构捕获时间特征。
5.基于以上所述的问题,本发明的目的在于提供一种基于注意力机制的gcn-lstm港口船舶交通流预测方法,能够挖掘港口船舶交通流数据中的时空相关性,根据基于船舶交通流预测的结果识别出船舶交通拥堵产生点,实施管控措施,为解决港口日益严重的交通拥堵问题提供了理论依据和技术支持。船舶交通流预测能够对港口交通的规划和调度提供...
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...
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 ...