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。
对浮选机1室2室3室4室,比如:2室已经做了时间序列的预测/分类任务,同样我也可以在3室上做相同的时间序列预测/分类任务,那么2室和3室之间一定是有一定的相关性,那么我们如何探究这种相关性? 传统思路: 1.探讨浮选1室2室3室4室之间特征变量的相关性分析 比如可以人为计算相关矩阵,称为先验: 1室:0.1 0 2室:...
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
【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...
比如,在交通流量预测中,LSTM能学习历史流量模式,而GNN则能分析道路网络中的拥堵传播,两者结合,预测精度直接飙升!🚀 最新结合方案的亮点: 时空图模型:将时间序列数据嵌入到图结构中,LSTM处理时间维度,GNN处理空间维度,实现时空信息的深度融合。🗺⏰ 注意力机制:引入注意力机制,让模型在处理复杂网络时能够自动聚焦...
LSTM与GNN强强联合!推理速度飙升10倍 LSTM与GNN强强联合!推理速度飙升10倍,附8种创新思路和代码#人工智能 #深度学习 #图神经网络 #LSTM - 人工智能论文搬砖学姐于20240803发布在抖音,已经收获了20.0万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
整合lstm和GNN进行COVID-19预测 摘要: COVID-19的传播与图神经网络(gnn)的兴起同时发生,有几项研究建议将两者结合,能更好地预测大流行的演变。类似应用的模型还包括长期短期记忆(LSTM)网络,这是时间序列预测的常用工具。在本工作中,我们通过在LSTM的控制门结构中实现GNN网络,利用空间信息来进一步研究这两种方法的集...
南京智联达科技取得基于 GNN 和 LSTM 的智能电网融合网络流量预测方法专利 金融界 2024 年 12 月 14 日消息,国家知识产权局信息显示,南京智联达科技有限公司取得一项名为“一种基于 GNN 和 LSTM 的智能电网融合网络流量预测方法”的专利,授权公告号 CN 115314925 B,申请日期为 2022 年 8 月。 本文源自:金融界...
南京航空航天大学申请一项名为"基于GNN-LSTM的机场场面离港冲突态势预测方法及系统"的专利,申请日期为2024-08-02。专利摘要显示,本发明属于机场场面冲突态势预测领域,具体涉及一种基于GNN‑LSTM的机场场面离港冲突态势预测方法及系统。本发明的预测方法包括:基于航空
一种基于GNN-LSTM的知识图谱的区域经济预测方法.pdf,本发明公开了一种基于GNN‑LSTM的知识图谱的区域经济预测方法,步骤如下:建立区域经济知识图谱原型;利用图神经网络对知识图谱原型进行补全;利用长短期记忆网络构建注意力模式,设置节点权重,实现基于GNN‑LSTM的