该论文提出了一种基于图神经网络(GNN)的多变量时间序列预测框架,名为MTGNN(Multivariate Time Series Forecasting with Graph Neural Networks)。多变量时间序列预测在诸如经济、金融和交通等领域有着广泛的应用。传统的预测方法通常假设变量之间存在线性依赖关系,但这些方法并没有充分利用变量间的潜在空间依赖性。 MTGNN...
考虑到多变量间存在的依赖关系,论文中针对多变量时序预测问题提出了一个通用的图神经网络框架 MTGNN。首先可以通过graph learning模块学习到变量间的单向关系构图,然后通过graph convolution模块和temporal convolution模块来捕获时间序列间的时空依赖特征,此外这三个模型可以端到端地进行联合训练。实验部分在 3 个基准数据集...
基于TXP-MTGNN神经网络模型的光伏电站短期功率智能预测方法 喜欢 0 阅读量: 32 申请(专利)号: 202311016728 申请(专利权)人: 华北电力大学 发明人:黄从智,刘彦彤 收藏 引用 批量引用 报错 分享 全部来源 求助全文 cprs.patentstar.com.cn 站内活动
论文下载 谷歌DeepMind2016年的深度生成模型 WaveNet 将机器语音合成的表现与人类之间水平的差距至少缩减了 50% ABSTRACT 这篇论文提出了WaveNet,一个生成原始音频波形的深度神经网络。这是一个完全的概率自回归模型,它基于之前已经生成的所有样本,来预测当前音频样本的概率分布;不过,我们将会展示它可以在每秒数万采样率的...
IEEE_trans上2017年提出的解耦直流潮流模型(DLPF)代码复现。数据输入写成了直接读取e_DLPF.zip 2025-03-07 08:37:51 积分:1 开发一个能够自动生成高质量代码的人工智能模型,可以极大地提高软件开发效率,降低开发成本。该模型需要学_CodeLLM.zip 2025-03-07 07:59:06 ...