该框架针对现有方法在欧几里得空间中设计的局限性,结合了知识图谱嵌入(KGE)、图神经网络(GNN)和残差网络,将其融入多层LSTM中,以同时捕捉轨迹和道路网络的特性。通过构建点知识图谱、学习点嵌入和关系嵌入,并利用GNN捕获拓扑结构信息,最后通过残差LSTM学习轨迹嵌入。 需要的同学关注下“AI科研技术派”公号(不懂的看我主...
方法:论文提出了一个基于图神经网络(GNN)和长短期记忆网络(LSTM)的碳强度预测模型,用于跨境电网的日前(day-ahead)碳强度预测。与现有技术相比,该模型实现了平均26.46%的准确率提升,以及在特定情况下对某些国家预测精度的显著提高。 创新点: 提出了一种新的跨境电网碳强度预测问题,并构建了一个基于图神经网络(GNN)...
提出了一种新的跨境电网碳强度预测问题,并构建了一个基于图神经网络(GNN)和长短期记忆(LSTM)的CFCG模型,以捕捉空间和时间依赖关系。 开发了多周期模式编码和节点感知嵌入等新设计,以更好地捕捉跨境电网中的复杂空间和时间依赖关系。 SIG-Net: GNN based dropout prediction in MOOCs using Student Interaction Graph...
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病理...
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。
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...
GNN的局限# 初代GNN,也就是基于循环结构的图神经网络的核心是不动点理论。它的核心观点是通过结点信息的传播使整张图...,也没有梳理清楚不同网络结构的区别与设计初衷(Motivation)。 因此,本文试图沿着图神经网络的历史脉络,从最早基于不动点理论的图神经网络(GraphNeural Network,GNN...
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。
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
CNN已老,GNN来了 ,而大多数流行的神经网络在不同的层中使用不同的参数,这是一种分层特征提取方法。此外,节点隐藏状态的更新是一个顺序过程,可以从RNN内核(如GRU和LSTM)中获益。 第三,在边上也有一些无法在原始...Scarselli等人在2009年提出的,它扩展了现有的神经网络,用于处理图(graph)中表示的数据。在图中...