Generating Occupancy Profiles for Building Simulations Using a Hybrid GNN and LSTM Framework 方法:论文开发了一种混合模型,通过结合图神经网络(GNN)和长短期记忆(LSTM)神经网络,预测办公环境中各个房间的占用情况,该模型在具有高时空依赖性的任务中表现出色。 创新点: 提出了一种新颖的神经网络,将图神经网络和LSTM...
方法:论文开发了一种混合模型,通过结合图神经网络(GNN)和长短期记忆(LSTM)神经网络,预测办公环境中各个房间的占用情况,该模型在具有高时空依赖性的任务中表现出色。 创新点: 提出了一种新颖的神经网络,将图神经网络和LSTM相结合,用于预测办公室布局中各个房间的占用情况。这种图LSTM结构在高时空依赖性任务中表现出色。
【LSTM+GNN】(图神经网络)是近年来在深度学习领域中逐渐引起关注的一项新兴技术,它通过将长短期记忆网络(LSTM)的时序建模能力与图神经网络(GNN)的图结构处理能力相结合,显著提升了模型在时序图数据分析、社交网络分析和推荐系统等任务中的表现。LSTM+GNN技术在交通预测、金融风控和蛋白质结构预测等多个领域展示了其潜...
【LSTM+GNN】(图神经网络)是近年来在深度学习领域中逐渐引起关注的一项新兴技术,它通过将长短期记忆网络(LSTM)的时序建模能力与图神经网络(GNN)的图结构处理能力相结合,显著提升了模型在时序图数据分析、社交网络分析和推荐系统等任务中的表现。LSTM+GNN技术在交通预测、金融风控和蛋白质结构预测等多个领域展示了其潜...
结合创新!LSTM➕GNN.今天来推荐一个深度学习领域很有创新性的研究方向:LSTM结合GNN。 GNN擅长处理图数据关系和特征,而LSTM擅长处理时间序列数据及长期依赖关系。通过将两者结合,我们可以有效提升时间序列预测的准确性和效率,尤 - 一见你就欢喜于20240802发布在抖音
因此,本发明提出了一种结合gnn和lstm的企业用水量预测方法,通过引入关系特征,更 加全面地捕捉产业园区内企业之间的复杂关联,结合时间特征,提高了预测模型的综合性能表现,实现了对企业用水量的准确预测。 技术实现思路 1、本发明所要解决的技术问题是提供基于gnn和lstm组合模型的用水量预测方法,可以有效解决上述背景技术...
本发明提出一种基于GNN‑LSTM结合的网络流量预测方法,该方法属于网络流量预测领域,首先加载真实网络流量数据集,并对数据集进行标准归一化处理,然后将网络流量数据进行划分训练集和测试集,构建基于图神经网络和长短期记忆神经网络结合的模型,其中图神经网络学习网络拓扑结构,提取网络流量的空域特征,然后将具有空域作为长短期...
图卷积循环网络(Graph convolutional recurrent network, GCRN)结合了LSTM网络和ChebNet。扩散卷积RNN (DCRNN)将一个扩散图卷积层纳入GRU网络。此外,DCRNN采用编码器-解码器框架预测未来K个step节点值。 基于RNN的方法存在耗时的迭代传播和梯度爆炸/消失问题。作为替代解决方案,基于CNN的方法以非递归的方式处理时空图,具有...
前者包括:分子生成对抗网络(Molecular Generative Adversarial Networks,MolGAN)和深度图生成模型(Deep Generative Models of Graphs,DGMG);后者涉及 GraphRNN(通过两级循环神经网络使用深度图生成模型)和 NetGAN(结合 LSTM 和 Wasserstein GAN 从基于随机游走的方法中生成图)。 图9:MolGAN 框架图示。 5.4 图时空网络 图...
LSTM聚合 : 由于LSTM对于不同的输入顺序,输出是不同的,在这里将中心节点的邻居的随机顺序隐含向量表示作为其输入; mini-batch训练 与GCN需要将整张图的信息导入训练不同,GraphSAGE中采用了以节点为中心,结合邻居采样的mini-batch的方式,只将中心节点相关的子图加载即可,而不需要加载全量图结构; ...