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...
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] 为实现上述目的,本发明采用以下方案: [0006] 步骤1.交通流量...
一种基于GCN-LSTM组合模型的公交车站点客流量预测方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于GCN-LSTM组合模型的公交车站点客流量预测方法说明:一种基于GCN‑LSTM组合模型的公交车站点客流量预测方法属于交通预测领域。本发明首先用图卷积神经网...专利查询请上爱企查
一种基于GCN-Attention的情感分析方法 本发明公开了一种基于GCNAttention的情感分析方法,该方法包括:步骤1,构建模型,包含embedding层,双向LSTM层,GCNAttention层和输出层;步骤2,训练GCNAttention模型,设定超参数,将训练集输入到GCNAttention模型,得到损失函数值,再反向传播得到梯度,通过梯度值... 肖志勇,张立 被引量: ...
本发明属于智慧城市交通预测,涉及一种基于gcn-ipso-lstm组合模型的城市短时交通流预测方法。 背景技术: 1、随着社会和经济的快速发展,我国正在不断地推进智慧城市的建设,而智慧交通又是智慧城市建设中极为重要的一环。目前我国城市人口数量正在逐年增多,相应的交通出行需求也在随之大幅度地增长,这就导致了城市道路上...
用LSTM-GCN模型预测2021年1—7月PM_(2.5)浓度,结果显示预测效果较好。 【总页数】8页(P153-160) 【作者】马俊文;严京海;孙瑞雯;刘保献 【作者单位】北京市生态环境监测中心 【正文语种】中文 【中图分类】X84 【相关文献】 1.基于ARMAX的PM_(2.5)小时浓度跟踪预测模型2.基于滑动窗口和LSTM的PM_(2.5)浓度...
GCN-LSTM模型做预测,效果很不好,是我模型的输入输出有问题吗? 1 个回答 ST-GCN与LSTM相比有什么优势? 0 个回答 在一些时序预测论文看到双向lstm的时间步设为1,请问有什么意义吗?单向lstm的时间步为1有意义吗? 0 个回答 LSTM反归一化如何做? 2 个回答 新手最近才开始学lstm,不知道lstm的预测结果怎么会变成...
中文文本情感分类的一个难点是未利用句法信息来做分类决策从而需要大量训练数据.针对现有深度学习方法在语义分析中效果显著但尚未充分利用句法信息的现状,本文提出一种基于句法依存融合ONLSTM-GCN-Attention(OG-ATT)的中文评论文本分类的机器学习模型.该模型可在得到语义分析的基础上进一步捕获文本的句法信息并引入注意力机制...
文本分类资源汇总,包括深度学习文本分类模型,如SpanBERT、ALBERT、RoBerta、Xlnet、MT-DNN、BERT、TextGCN、MGAN、TextCapsule、SGNN、SGM、LEAM、ULMFiT、DGCNN、ELMo、RAM、DeepMoji、IAN、DPCNN、TopicRNN、LSTMN 、Multi-Task、HAN、CharCNN、Tree-LSTM、DAN、TextRCN
在本文中,我们首先开发了一种用于识别人类意图的多任务模型,该模型由两个子任务组成:人类动作识别和手持物体识别。对于前端子任务,通过融合时空图卷积网络和长短期记忆网络,提出了一种有效的 ST-GCN-LSTM 模型。对于第二个子任务,采用YOLO v3模型进行手持物体识别。然后,我们构建了一个机器人与人类交互的框架。最后...