方法:论文开发了一种混合模型,通过结合图神经网络(GNN)和长短期记忆(LSTM)神经网络,预测办公环境中各个房间的占用情况,该模型在具有高时空依赖性的任务中表现出色。 创新点: 提出了一种新颖的神经网络,将图神经网络和LSTM相结合,用于预测办公室布局中各个房间的占用情况。这种图LSTM结构在高时空依赖性任务中表现出色。
研究使用了由模拟器生成的历史客户行为数据,并构建了两种模型:一种是基于LSTM的模型,另一种是结合状态空间图嵌入的增强型LSTM模型。实验结果表明,这两种模型在预测客户目标和行为方面表现出色,尤其是图嵌入的LSTM模型在准确性上显著优于传统方法。 Enhancing source code retrieval with joint Bi-LSTM-GNN architecture:...
【LSTM+GNN】(图神经网络)是近年来在深度学习领域中逐渐引起关注的一项新兴技术,它通过将长短期记忆网络(LSTM)的时序建模能力与图神经网络(GNN)的图结构处理能力相结合,显著提升了模型在时序图数据分析、社交网络分析和推荐系统等任务中的表现。LSTM+GNN技术在交通预测、金融风控和蛋白质结构预测等多个领域展示了其潜...
时间序列 的预测/分类任务,同样我也可以在3室上做相同的时间序列预测/分类任务,那么2室和3室之间一定是有一定的相关性,那么我们如何探究这种相关性? 传统思路: 1.探讨浮选1室2室3室4室之间特征变量的 相关性分析 比如可以人为计算相关矩阵,称为先验: 1室:0.1 0 2室:0 0.1 原论文:两个motivation 其一:通过...
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...
Prediction of airport surface potential conflict based on GNN-LSTMdoi:10.1049/itr2.12611airportstime seriestraffic engineering computingtransport modelling and microsimulationLigang YuanCollege of Civil Aviation Nanjing University of Aeronautics and Astronautics Nanjing China State Key Laboratory of Air Traffic ...
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
从模型的实际传播过程也可以看出,S-LSTM尽管作用于一个序列(sentence),但是聚合方式以及全局结点的添加在本质上都属于GNN的基操。因此在清华大学孙茂松组发表的论文中将其归类为处理文本的GNN【1】。 github传送门:https://github.com/leuchine/S-LSTM