4. 整体模型 STSGCN 论文&代码:github.com/wanhuaiyu/ST 引言 作者认为现有的时空网络数据预测方法通常使用单独的组件来捕获时空相关性,并忽略时空数据中的异质性。因此提出一个新的模型:Spatial-Temporal Synchronous Graph Convolutional Networks (STSGCN),用于时空网络数据预测。该模型能够通过精心设计的时空同步建模机制...
原文链接:【时空序列预测第十八篇】时空序列预测模型之STSGCN 一、Address 来自于北京交通大学的一篇文章,发表在AAAI 2020: Spatial-Temporal Synchronous Graph Convolutional Networks: A New Framework for Spatial-Temporal Network Data Forecasting 地址:ojs.aaai.org//index.php 二、Introduction 在Attention Based ...
STSGCN模型抛开了时空数据挖掘中的传统模式,尝试使用单组件对时空关系进行同时捕获,取得了一定的成功,在4个数据集上的实验证明了该方法的可行性。且全局遮罩矩阵、时空嵌入矩阵等也增强了模型在时空信息捕获上的能力。
File metadata and controls Code Blame 7 lines (4 loc) · 157 Bytes Raw # -*- coding:utf-8 -*- import mxnet as mx sym, arg_params, aux_params = mx.model.load_checkpoint('STSGCN', 200) print(type(arg_params), type(aux_params)) 1 2 3 4 5 6 7While...
run code usingdocker run -ti --rm --runtime=nvidia -v $PWD:/mxnet stsgcn/mxnet_1.41_cu100 python3 main.py --config config/PEMS03/individual_GLU_mask_emb.json If you are using Microsoft OpenPAI, modify the configurations saved in the folderpai_jobsto train STSGCNs on your clusters. ...
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(TSCOPF)模型.首先,通过STSGCN确立系统输入特征与构建的暂态稳定系数间的联系;然后,利用基于全特征集的STSGCN实现高精度的暂态稳定评估,将基于可控特征集的STSGCN作为暂态稳定约束嵌入TSCOPF模型;最后,采用VNBA对TSCOPF模型进行优化求解.算例分析表明,所提方法能够兼顾电力系统安全性与经济性,有效提升系统在故障情景下的...
一种基于STSGCN的智能多路径数据调度方法 喜欢 0 阅读量: 5 申请(专利)号: 202410433744 申请(专利权)人: 无锡车联天下信息技术有限公司 发明人:梁腾,毛小明,许勤军,徐西海 收藏 引用 批量引用 报错 分享 全部来源 求助全文 cprs.patentstar.com.cn 相似文献...
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黄金菲目前担任平乡县飞朵儿童玩具有限公司法定代表人,同时担任邢台市萨日朗儿童玩具有限公司监事,平乡县飞朵儿童玩具有限公司执行董事,经理;二、黄金菲投资情况:黄金菲目前是平乡县飞朵儿童玩具有限公司直接控股股东,持股比例为100%;目前黄金菲投资平乡县飞朵儿童玩具有限公司最终收益股份为100%,投资邢台市萨日朗儿童玩具有限...