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。
原文:使用混合 LSTM-GNN 模型进行股票价格预测,预测误差降低 10.6% 股票市场是复杂的动态系统,受经济指标、市场情绪、地缘政治事件等多种因素影响,价格波动难以预测。准确预测股票价格对投资者和政策制定者至关重要,但由于市场高波动性和非线性动态,预测具有挑战性。传统统计方法难以捕捉金融数据中的复杂模式,线性模型无...
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。📈 例如,一种名为hetGNN-LSTM的算法,专门用于出租车...
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
源码资料+图神经网络时间序列预测资料包: 1,图神经网络创新方案+前沿顶会论文 2,时间序列预测创新方案+顶会论文 3,GNN、GCN、GAT等图神经网络模型源码资料 4,Informer/LSTM/Time-LLM/TimesNet四大时间序列预测模型源码资料分享到: 投诉或建议 评论5 最热 最新 请先登录后发表评论 (・ω・) 发布 人工智能-...
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。
To overcome the lack of time-scale information in static functional connectivity analysis, in this paper, we proposes an innovative GNN-LSTM model, which combines the advantages of long short-term memory (LSTM) and graph neural networks (GNNs). The model captures the spatial features in fMRI ...
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...
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