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...
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
所以,GCN 的特征提取能力对比 LSTM,这个例子里面比较明显,还是比较强的。后续的分类器其实都是一样的,都是 FC,差别就在特征提取。 然后再把用 GCN 的这张图给画出来,看看他提取出来的特征。 result = torch.zeros(1, 9517) for i in H_list_model_1: result = torch.cat([result, i.cpu()], 0) X...
Pytorch LSTM_GCN_IE P1 火车票识别项目介绍 从本节开始,我将带大家完成一个深度学习项目:用图卷积神经网络(GCN),实现一个「火车票文字信息提取」的项目,由于火车票上每个节点文字不是等长的,所以还需要添加一个前置的 LSTM 来提取句子特征。 课前说明 1、这是一个收费课程,如果是在公开平台上可能只是试看,完整...
海量的电力终端设备接入使得现有路由算法难以满足业务需求,因此,文中提出一种基于图卷积神经网络(Graph Convolutional Network,GCN)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的自适应智能路由算法.首先,通过GCN-LSTM提取链路的状态特征和网络流量的时空特征,对链路的平均时延进行预测;其次,通过全连接层建立预测结果...
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...
一种基于GCN-LSTM的电力系统短期负荷预测方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于GCN-LSTM的电力系统短期负荷预测方法说明:一种基于GCN‑LSTM的电力系统短期负荷预测方法,本发明属于电力系统负荷预测技术领域,首先,完成时...专利查询请上爱企查
本发明公开了一种基于GCN‑LSTM的多传感器数据融合的电机温度态势预测方法,具体如下:步骤1.由多个不同监测电机温度状态传感器收集的多元时间序列构建为传感器网络,并且在该网络上生成空间‑时间图;步骤2.构建GCN‑LSTM模型得到电机温度最终的预测值。在利用GCN对影响电机温度态势的多源传感器融合抽象为无向图结构,通...
Besides, we propose a multi-feature fusion model: Multi-Feature-based GCN-LSTM (MF-GCN-LSTM), which can predict the key positions of grid projects based on the learning of project networks. The MF-GCN-LSTM is consist of a GNN novel customized encoder and a time series predictor. The GNN...
一种基于注意力机制的gcn-lstm船舶交通流预测方法 技术领域 1.本发明属于交通管理技术领域,具体涉及一种基于注意力机制的gcn-lstm船舶交通流预测方法。 背景技术: 2.在经济全球化的影响下,世界经济得到日益迅速地发展,船舶运输在现阶段的货物运输体系中依旧拥有无可替代的地位,中国台湾知名航运公司长荣集团旗下巨型货轮...