摘要 利用移动边缘计算MEC范例提出基于时空多图卷积网络(STMGCN)的轨迹预测框。STMGCN由三个图组成,分别根据社会力量、距离最近接近点的时间和周围船只的大小进行重构,然后引入时空多图卷积层将三种图共同嵌入预测框架,还引入自注意力时序卷积层。 MEC是一种计算基础设施,它在尽可能靠近数据源的地方执行计算任务。 引言 ...
In this paper, we propose STM-GCN, a spatiotemporal multi-graph convolutional network for pedestrian trajectory prediction. Our approach consists of collecting information about the social interactions between pedestrians in a crowd that are position-based and velocity-based interactions integrated into a...
NER的BERT-BILSTM-GCN-CRF 在原本BERT-BILSTM-CRF上融合GCN和词性标签等做NER任务 数据格式 高B-剧种B-名词腔I-剧种I-名词:OO马B-人名B-名词平I-人名I-名词所OO着O B动词扶O B动词贫O I动词小O B -名词I O-名词 运行 (0)踩踩(0)
GCN+BiLSTM多特征输入时间序列预测(Pytorch) 可以做风电预测,光伏预测,寿命预测,浓度预测等。 Python代码,基于Pytorch编写 1.多特征输入单步预测,多步预测,回归预测。 2.可用作风电预测,光伏预测等。 3.代码本人编写和调试,注释清晰 4.csv,xlsx读取,只要替换自己数据集即可。 程序设计 完整源码和数据获取方式私信回...
51CTO博客已为您找到关于GCN+BiLSTM的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及GCN+BiLSTM问答内容。更多GCN+BiLSTM相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
为维护用户的网络安全与合法利益,避免用户网络遭受恶意入侵和伤害,提出了一种基于图卷积神经网络-双向长短时记忆模型(graph convolutional network—bi-directional long short-term memory, GCNBiLSTM)的异常行为检测方法.首先使用图卷积神经网络提取有用的图结构信息作为整个图的空间特征向量,然后使用融合了注意力机制的...
文中提出图卷积网络(GCN)与双向长短时记忆神经网络(BiLSTM)组合短时交通流预测模型.利用图卷积网络提取路网拓扑结构解决拓扑关系问题,提取路网间的空间特征,利用双向长短时记忆神经网络用于学习交通数据的动态变化以获取时间相关性,融合GCNGBiLSTM模型同时考虑路网时空关系实现交通流预测.结果表明:文中提出的方法能更...
2024年11月6日,湖北华中电力科技开发有限责任公司(以下简称华中电力)向国家知识产权局申请了一项名为“一种利用多目标时空图卷积神经网络GCN-BILSTM模型进行短期负载率实际预测的方法”的专利。这一创新不仅在负载率预测中引入了先进的AI技术,而且通过其独特的算法设计,显著提高了预测的准确性与可靠性。
二、王兰云投资情况:王兰云目前是乐清红旗气动科技有限公司直接控股股东,持股比例为61%;目前王兰云投资乐清红旗气动科技有限公司最终收益股份为61%,投资浙江中地电气有限公司最终收益股份为48%;三、王兰云的商业合作伙伴:基于公开数据展示,王兰云目前有3个商业合作伙伴,包括周春龙、蒋建胜、蒋尔炜等。
金融界2024年11月6日消息,国家知识产权局信息显示,湖北华中电力科技开发有限责任公司申请一项名为“一种利用多目标时空图卷积神经网络GCN-BILSTM模型进行短期负载率实际预测的方法”的专利,公开号CN 118899830 A,申请日期为2024年7月。 专利摘要显示,一种利用多目标时空图卷积神经网络GCN‑BILSTM模型进行短期负载率实...