研究使用了由模拟器生成的历史客户行为数据,并构建了两种模型:一种是基于LSTM的模型,另一种是结合状态空间图嵌入的增强型LSTM模型。实验结果表明,这两种模型在预测客户目标和行为方面表现出色,尤其是图嵌入的LSTM模型在准确性上显著优于传统方法。 Enhancing source code retrieval with joint Bi-LSTM-GNN architecture:...
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。
研究表明,通过将图结构中反映变量间内在关系的额外信息整合到模型中,GNN显著提高了预测精度,与基线LSTM模型相比,均方误差(MSE)从1.02降低到了0.84。此外,研究还探索了不同特征的图结构对GNN性能的影响,并评估了在训练过程中动态细化的GNN学习图的性能,发现使用这些图也表现出了相似的良好性能。 文章首先介绍了心理...
想象一下,LSTM负责捕捉时间线上的动态变化,而GNN则负责解析这些变化背后的复杂网络结构。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...
沉醉于多少的花吹雪创建的收藏夹文本分析内容:【入门到精通】一口气学完GNN、RNN、LSTM、SVM、transformer、注意力机制、词袋模型等八大自然语言处理算法!!(机器学习丨深度学习丨神经网络),如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览
1.基于gnn和lstm组合模型的用水量预测方法,其特征在于,包括以下步骤: 2.根据权利要求1所述的基于gnn和lstm组合模型的用水量预测方法,其特征在于,所述s1中 3.根据权利要求1所述的基于gnn和lstm组合模型的用水量预测方法,其特征在于,所述步骤 s1 中数据预处理方式包括异常值去除,缺失值填充和归一化处理。
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
LSTM与GNN的结合,为时间序列预测带来了革命性的变化。GNN擅长处理图数据中的复杂关系和特征,而LSTM则对时间序列数据和长期依赖关系有着独特的洞察力。通过将这两种强大的工具相结合,我们能够显著提升预测的准确性和效率,尤其是在处理涉及空间和时间的复杂数据时。