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
《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...
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图卷积神经网络(GCN)与长短期记忆网络(LSTM)的空气质量预测系统,旨在提高预测精度和稳定性。 二、系统设计 1.系统架构 本系统采用分层设计的思想,主要包括数据预处理层、GCN模型层、LSTM模型层以及预测结果输出层。数据预处理层负责收集和清洗原始数据,提取有用的特征信息;GCN模型层利用图卷积神经...
本发明涉及一种基于gcn-lstm的多传感器数据融合的电机温度态势预测方法。 背景技术: 1、电机是露天煤矿胶带运输机、破碎机等设备重要动力输入源,其安全和可靠运行对煤炭保供持稳具有重要意义。因此,开展矿用电机状态监测和评估研究,及时准确感知电机运行态势,为优化煤矿企业的运行及检修策略提供技术支撑,达到降低非计划停机...
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...
基于此研究了基于图卷积神经网络(Graph Convolutional Network,GCN)和长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络结合的GCN-LSTM 频谱预测模型,并且引入了注意力机制,仿真得到了GCN-LSTM 在正确数据集和有一定错误数据的数据集上的预测性能和算法运行时间㊂结果表明在引入注意力机制后,GCN-LSTM 预测模型的准确性和...
1.一种基于gcn-lstm的个体位置预测方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤s1:采集用户的轨迹数据;步骤s2:度量用户轨迹的相似性;步骤s3:根据得到的用户轨迹的相似性,利用图卷积网络提取用户的相似性特征;步骤s4:构建改进的gcn-lstm模型;步骤s5:基于相似性特征,采用改进的gcn-lstm模型提取用户轨迹的时间特征,得到预测结果。
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...
基于多尺度特征的GCN-LSTM轴承剩余使用寿命预测软件是由西安理工大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2023SR1537304,属于分类,想要查询更多关于基于多尺度特征的GCN-LSTM轴承剩余使用寿命预测软件著作的著作权信息就到天眼查官网!