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...
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...
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)...
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...
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....
然而,GNN网络本身必须使整个网络达到不动点之后才可以进行计算。针对这一问题,通过将GRU引入到网络结构中,进一步提出了GGNN网络(详情见GGNN)。那么,现在就介绍一下GRU是什么东西。 GRU中的G不是Graph,而是Gate,全称是Gate... 查看原文 图神经网络入门(二)GRN图循环网络 输出: 对于节点层级(node-focused)的任务,...
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。
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...