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...
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...
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...
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
图注：GNN图结构示意图 6总结 Hochreiter强调，实现广义AI需要神经-符号系统的结合，以达到一种双向AI（bilateral AI）。而AI研究者也应该朝着具有更强的技能习得和问题解决能力的AI系统努力。他还展望道，欧洲在这两方面都有传统的优势，因而要利用这些优势，积极地寻求广义AI的解决方案。参考资料:Hochreiter, Sepp....
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 作者：情报员 ...
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。
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 115314…
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 |快报 返回搜狐,查看更多 平台声明:该文观点仅代表作者本人,搜狐号系信息发布平台,搜狐仅提供信息存储空间服务。