《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速和工业化的快速发展,空气质量问题日益突出,成为影响人类健康和生活质量的重要因素。因此,建立一套有效的空气质量预测系统,对于提前预警、防控空气污染具有重要意义。近年来,深度学习技术在多个领域取得了显著的成果,其中图卷积神经网络(GCN)和...
python基于图卷积神经网络GCN-LSTM循环神经网络-SAEs、RNN的交通流量预测目标检测、语义分割、、Re-ID、医学图像分割、目标跟踪、人脸识别、数据增广、人脸检测、显著性目标检测、自动驾驶、人群密度估计、3D目标检测、CNN、AutoML、图像分割、SLAM、实例分割、人体姿态估计
为了有效应对空气污染问题,实现空气质量的预测与监控显得尤为重要。本文旨在介绍一种基于图卷积神经网络(GCN)与长短期记忆网络(LSTM)相结合的空气质量预测系统,通过深度学习技术对空气质量进行预测,为环境保护和城市规划提供有力支持。 二、系统设计 1.需求分析 在系统设计阶段,首先需要对空气质量预测系统的需求进行深入...
《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...
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...
本发明属于空中交通管制的流量预测,具体涉及一种基于gcn-lstm模型的多机场终端区流量预测方法及系统。 背景技术: 1、随着民航运输的快速发展,未来空中交通的目标是尽可能减少人工估计空域交通容量的需求,利用空管海量数据资源与大数据技术实现“智慧空管”的发展目标。
我刚做了一篇工作，还未发表，使用层次时空图解决多站点气象预测。不同气象因子之间是有一定的关系，并且...
本发明揭示了一种基于LSTM‑GCN的臭氧预测方法,包括如下步骤,通过长短期记忆网络LSTM得到观测点的隐状态,将每个观测点的隐状态构造成图,作为图卷积神经网络GCN的输入,得到所有观测点加权后的隐状态,最后通过线性网络得出预测结果。本发明的方法结合了邻居观测点来辅助目标观测点预测臭氧数据。LSTM网络能起到很好的时序...
为了解决这些问题并提升空气污染治理的效率和效果,利用LSTM进行空气污染情况的预测与可视化展示成为了一种新的趋势。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,为政府部门制定有针对性的空气污染治理措施提供科学依据。其次,通过设计一个可视化平台,可以将预测结果以直观的方...
式中:Ot+i为预测车辆的未来轨迹,Ot+i=[x0,t+iy0,t+i]. 2 轨迹预测模型结构 GCN-CS-LSTM模型结构如图2所示,由LSTM编码器、CS层、GCN层和LSTM解码器组成.LSTM编码器对预测车辆和周围车辆的历史特征进行编码;社会卷积池化层用于提取车辆之间的...