然后往后是第一层的 GCN,之后是 dropout, 在之后是 relu。这里 GCN 就做了一次,然后 view 拉值再去做 FC。 做这种恶意软件检测它是有持续关系的,就是调入顺序,从下一个时刻调入哪一个,LSTM 就专门是针对前后顺序的一种传递,所以除了 GCN 以外,LSTM 应该也是可以的: H_list_lstm = [] # 定义LSTM class...
本文首次将 LSTM 与 GNN 结合，突破了传统方法单独依赖时间序列或静态关系分析的局限，实现了对时间动态与复杂关联关系的双重捕捉。混合模型通过门控机制（遗忘门、输入门、输出门）过滤噪声，保留关键时序特征；通过图卷积层（GCN）聚合相邻节点信息。将LSTM输出的时序特征与GNN提取的关系特征拼接，通过全连接层进行联合...
GCN(图卷积神经网络)是一种用于处理图结构数据的神经网络。在空气质量预测中,GCN可以用于捕捉不同地区空气质量之间的空间相关性。通过在图上应用卷积操作,GCN可以提取出空间特征,从而提高预测精度。 2. LSTM原理 LSTM(长短期记忆网络)是一种用于处理时间序列数据的神经网络。在空气质量预测中,LSTM可以用于捕捉历史空气...
广州市作为我国南方的重要城市,其空气质量状况对周边地区的影响巨大,因此对空气污染情况进行预测和可视化具有重要意义。近年来,长短期记忆网络(LSTM)作为一种深度学习技术,在时间序列预测领域取得了显著的成果。因此,本文将基于LSTM模型,设计并实现一个空气污染情况预测与可视化平台,以为空气污染治理提供科学依据和技术支持...
本系统采用基于GCN-LSTM的混合模型架构,以实现对空气质量的精准预测。系统架构主要包括数据预处理模块、GCN模块、LSTM模块和预测输出模块。其中,数据预处理模块负责对原始数据进行清洗、格式化和特征提取;GCN模块用于捕捉空间关系,提取环境因素的空间特征;LSTM模块则用于捕捉时间依赖关系,提取时间序列特征;预测输出模块则根据...
《基于GCN-LSTM的空气质量预测系统的设计与实现》一、引言随着城市化进程的加速和工业化的快速发展,空气质量问题日益突出,成为影响人类健康和生活质量的重要因素。因此,建立一套有效的空气质量预测系统,对于提前预警、防控空气污染具有重要意义。近年来,深度学习技术在多个领域取得了显著的成果,其中图卷积神经网络(GCN)和...
图神经网络(GCN) 可以理解为一种迭代式传播消息的算法。 首先,选择图中的一个节点,获取这个节点和它的邻接节点的权重属性。然后,设置一个聚合函数,如平均值或最大值,记录在这个节点中。接下来,将这个新的值输入一个神经网络的全连接层,进行特征提取,并对它应用一个激活函数(如ReLU)。这个全连接层的输出是该节...
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本发明揭示了一种基于LSTM‑GCN的臭氧预测方法,包括如下步骤,通过长短期记忆网络LSTM得到观测点的隐状态,将每个观测点的隐状态构造成图,作为图卷积神经网络GCN的输入,得到所有观测点加权后的隐状态,最后通过线性网络得出预测结果。本发明的方法结合了邻居观测点来辅助目标观测点预测臭氧数据。LSTM网络能起到很好的时序...
近年来,LSTM与其他神经网络结构的结合逐渐成为提升时间序列预测效果的趋势。例如,LSTM与卷积神经网络(CNN)、图卷积网络(GCN)或Transformer的结合,能够更好地捕捉数据的局部特征和全局依赖关系。未来,研究者可能会进一步探索这种多模型集成的方式,以实现更高效的时间序列预测。🔍...