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Pytorch LSTM_GCN_IE P1 火车票识别项目介绍 从本节开始,我将带大家完成一个深度学习项目:用图卷积神经网络(GCN),实现一个「火车票文字信息提取」的项目,由于火车票上每个节点文字不是等长的,所以还需要添加一个前置的 LSTM 来提取句子特征。 课前说明 1、这是一个收费课程,如果是在公开平台上可能只是试看,完整...
python基于图卷积神经网络GCN-LSTM循环神经网络-SAEs、RNN的交通流量预测目标检测、语义分割、、Re-ID、医学图像分割、目标跟踪、人脸识别、数据增广、人脸检测、显著性目标检测、自动驾驶、人群密度估计、3D目标检测、CNN、AutoML、图像分割、SLAM、实例分割、人体姿态估计
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...
本发明揭示了一种基于LSTMGCN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预测...
原来是它调用了几个序列,后面用图的行为来做表达。有了图就可以做图上的特征提取,用的是 GCN,GCN 就主要是做特征提取用的。 后续如果做分类,这个分类器呢,一般我们在神经网络过程中会用 FC,它是全连接神经网络,它相当于是一个 MLP。通过后续的全连接,再加 Sigmoid 就实现了一个二分类特征。
针对上述模型存在的缺陷,我们提出了两种模型,LS-GCN模型与LSTGCN模型,LS-GCN模型通过将长短期记忆网络(LSTM)与图卷积网络(GCN)组合在一起来对交通流量进行预测,同时考虑了交通流量数据中的日周期性与周周期性.LST-GCN模型在考虑周期性的基础上将长短期记忆网络嵌入到图卷积网络的训练过程中,我们发现,LST-GCN模型...
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...
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...
进一步的,步骤4中,区域电离层tec预报模型包括输入层、隐藏层和输出层,所述隐藏层包括双层lstm和双层gcn;输入层的输入数据包含历史电离层tec数据、太阳活动指数f10.7和地磁指数dst;隐藏层先利用双层lstm提取电离层tec时域特征,再利用双层gcn捕捉电离层tec空间特性,输出层采用线性回归层融合电离层tec时域特征和电离层tec空...