一种基于GCNGRU的露天矿卡车停留区域活动识别方法,属于轨迹数据挖掘领域.方法如下:基于车辆的唯一标识ID和时间,对GPS轨迹数据进行过滤,即数据筛选,以消除无效的数据;基于过滤后的GPS轨迹数据,根据车辆实际的停留时间状况,设置合适的阈值来对轨迹数据进行停留区域识别;基于得到的卡车停留区域,提取其基本特征,将停留区域...
GCN-GRU:一种无线传感器网络故障检测模型_陈俊杰 下载积分:2000 内容提示: 西安电子科技大学学报 Journal of Xidian University ISSN 1001-2400,CN 61-1076/TN 《西安电子科技大学学报》网络首发论文 题目: GCN-GRU:一种无线传感器网络故障检测模型 作者: 陈俊杰,邓洪高,马谋,蒋俊正 收稿日期: 2021-09-03 网络...
4.根据权利要求3所述的基于ha-gcn-gru的港口潮汐预测方法,其特征在于,所述天文潮预测潮汐值的计算公式如下: 5.根据权利要求1所述的基于ha-gcn-gru的港口潮汐预测方法,其特征在于,所述对所有港口的非天文潮预输入值进行时空建模,得到时空图,具体包括: 6.根据权利要求5所述的基于ha-gcn-gru的港口潮汐预测方法,...
gcn的变压器油中溶解气体浓度预测模型的结构图,该预测模型包括用于输入步骤1)预处理后的气体浓度数据的时序数据输入层、用于提取数据时序特征的门控循环单元(gated recurrent unit,gru)网络、用于提取关联气体特 征的图卷积网络(graph convolutional network,gcn)以及用于对关联气体特征进行维度变换并计算输出变压器油中溶解...
一种基于gcn-gru的露天矿卡车停留区域活动识别方法 技术领域 1.本发明涉及轨迹数据挖掘领域,具体涉及露天矿卡车gps轨迹停留区域识别,并通过gcn神经网络和gru神经网络结合进行停留区域活动识别,特别是一种基于gcn-gru的露天矿卡车停留区域活动识别方法。 背景技术: ...
一种基于gcn-gru的订单剩余完工期预测方法 技术领域 1.本发明属于制造系统性能预测领域,具体涉及一种基于gcn-gru的离散制造车间订单剩余完工期实时预测方法。 背景技术: 2.为了适应激烈的市场竞争和复杂的客户需求,企业逐步向智能制造转型,生产模式由面向库存生产转向面向订单生产,精准的订单剩余完工期预测,一方面可以量化...
本发明提出一种基于GCN和GRU增强U‑Net特征的高光谱分类方法,所述方法为解决高光谱波段数据之间的类内高变异性和类间的相似性提供了新的解决方案。针对传统模型忽略特征之间所存在的潜在关系,提出使用图神经网络(GCN)和门控循环单元(GRU)获取U‑Net下采样特征之间的潜在关系,同时注意力机制用于根据上下文特征的...
本发明提出一种基于GCN和GRU增强U‑Net特征的高光谱分类方法,所述方法为解决高光谱波段数据之间的类内高变异性和类间的相似性提供了新的解决方案。针对传统模型忽略特征之间所存在的潜在关系,提出使用图神经网络(GCN)和门控循环单元(GRU)获取U‑Net下采样特征之间的潜在关系,同时注意力机制用于根据上下文特征的重要...
其中,GCN用于学习复杂拓扑结构,捕获空间相关性;门控递归单元(GRU)用于学习交通数据的动态变化,捕获时间相关性。然后,采用T-GCN模型进行基于城市道路网络的交通预测。实验表明,T-GCN模型能够从交通数据中获得时空相关性,其预测效果优于现实交通数据集的最新基线。
为提升多区域电力负荷的预测精度,聚焦于多区域电力数据的时空相关性分析,提出了一种基于Spearman-GCN-GRU的超短期多区域电力负荷预测模型.该模型通过Spearman相关系数分析不同区域电力负荷的时空相关性,构建Spearman邻接矩阵并输入图卷积神经网络(graph convolutional network,GCN)和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)提...