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。
【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...
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。📈 例如,一种名为hetGNN-LSTM的算法,专门用于出租车需...
想象一下,LSTM负责捕捉时间线上的动态变化,而GNN则负责解析这些变化背后的复杂网络结构。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...
整合lstm和GNN进行COVID-19预测 摘要: COVID-19的传播与图神经网络(gnn)的兴起同时发生,有几项研究建议将两者结合,能更好地预测大流行的演变。类似应用的模型还包括长期短期记忆(LSTM)网络,这是时间序列预测的常用工具。在本工作中,我们通过在LSTM的控制门结构中实现GNN网络,利用空间信息来进一步研究这两种方法的集...
对浮选机1室2室3室4室,比如:2室已经做了时间序列的预测/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 ...
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 ...
视频加载失败,可以 刷新 试试 00:00/00:00 评论 还没有人评论过,快来抢首评 发布 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 金融界 发布于:北京市 2024.12.14 19:54 +1 首赞 收藏 推荐视频 已经到底了 热门视频 已经到底了 ...
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
本发明提供一种基于LSTMGNN考虑道路信息的车辆轨迹多模态预测方法,所述车辆轨迹预测模型包括输入模块,编码器,交互特征提取模块,道路信息特征提取模块和解码器.输入模块为目标车辆和周围交通车辆的历史轨迹,编码器对输入的历史轨迹进行编码,交互特征提取模块用于提取车辆与车辆之间的交互影响,道路信息特征提取模块提取道路结构...