图神经网络（GNN）的出现为这一困局带来曙光。GNN将时间点、变量映射为节点，其关联抽象为边，借图结构有效建模时间序列数据，精准学习复杂时空依赖关系。近年来，时间序列与GNN融合的研究蓬勃发展，在预测、检测等实际应用场景中展现出广阔前景。本次我们精心挑选【12篇】前沿论文，聚焦时间序列与GNN结合的创新探索。它们从不同角
从方法论的角度来看,这些模型可以从以下三个方面进行分析:(1)建模空间(即变量间)依赖关系,(2)建模时间间的依赖关系,以及(3)将空间和时间模块进行架构融合以进行时间序列预测。代表性工作的总结见表2。 4. 图神经网络在时间序列异常检测中 时间序列异常检测旨在识别与数据生成过程的正常模式不符合的数据观测[141]。
本文对图神经网络(GNN)在时间序列分析中的应用进行了全面的综述,涵盖了预测、分类、插补和异常检测等主要任务。 一、图: 一)构造图的方法 1.Heuristic-Based Graphs: 1)节点之间的距离,例如基于地理位置。如,当时间序列数据具有地理空间属性时,根据节点间的最短距离来构造邻接矩阵A(dij是节点i和j之间的最短距离...
提出了一种新颖的时间感知图结构学习方法,通过在高维空间中测量节点和时间表示之间的交互来提取时间感知的时间序列之间的相关性。 提出了一种基于图卷积的门控循环单元来同时捕捉空间和时间依赖关系,并学习到时间感知和节点特定的模式。 提出了一种统一的框架,将TagSL和GCGRU结合在编码器-解码器结构中,用于多步空间-...
最近这个方向出现了很多效果很好的研究,比如GraFITi模型,利用GNN来预测不规则采样的时间序列数据,预测准确性超越SOTA,运行时间最高减少了5倍。再比如GinAR,即使在90%的变量缺失的情况下,仍然能取得了最佳成果。 可见GNN+时序预测研究热度高涨,可参考的创新方案和可挖掘的创新点自然也比较多,容易发表高质量的论文,想投...
GNN可以用于多变量时间序列的异常检测,尤其是在数据具有图结构特征时。通过结合GNN的特性和其他深度学习技术,可以在多元时间序列数据中发现异常模式,从而在金融、医疗、工业监控等多个领域发挥作用。 今天盘点用于时序异常检测的GNN相关的顶会论文19篇,论文的方法和创新点学姐都帮同学们总结好了,大家可以用作参考。
1️⃣ 多模态时间序列数据的GNN融合: 随着多模态数据的普及,将时间序列数据与GNN结合已经成为一个热门研究方向。多模态数据,如结合了时间序列和图像或声音数据的数据集,在深度学习中越来越常见。通过结合GNN和时间序列分析技术,可以创建一个更强大的模型,这个模型不仅能处理传统的时间序列数据,还能理解和利用来自其他...
在时空图神经网络中建模时间的另一种方法是在GNN本身中定义时间框架。提出了多种方法,包括:将时间定义为边,将时间作为信号输入到GNN,将时间建模为子图,以及将其他机器学习架构夹在GNN中(图2)。 3. 应用 3.1 多变量时间序列预测 受图神经网络处理关系依赖[10]能力的启发,时空图神经网络被广泛应用于多变量时间序列...
本综述对图神经网络进行了全面的时间序列分析（GNN4TS），包括四个基本维度：预测、分类、异常检测和插补。我们的目标是指导设计师和实践者理解，构建应用，并推进GNN4TS的研究。首先，我们提供了一个全面的任务导向的GNN4TS分类。然后，我们介绍并讨论代表性的研究工作，最后讨论GNN4TS的主流应用。关于...
GNN时间序列预测Python代码GNN时间序列预测Python代码 GNN(Graph Neural Network)是一种基于图结构的神经网络模型,可以处理非欧几里得空间的数据,并且能够捕捉数据之间的复杂关系。在时间序列预测中,GNN可以将时间序列数据转化为图结构,并利用图神经网络模型进行预测。下面我们将介绍如何使用Python实现GNN时间序列预测。 首先,...