**数据类型**:TCN主要用于处理时间序列数据,而GCN则专注于图结构数据。这是两者最本质的区别。 2. **卷积方式**:TCN采用因果卷积和膨胀卷积来处理时间序列中的时间依赖性;而GCN则使用图卷积来融合图中节点的特征信息。 3. **应用场景**:由于数据类型和处理方式的差异,TCN和GCN分别适用于不同的应用领域。TCN更适合于时间序列预测任务,
本算法首先利用GCN提取WiFi信号的空间特征,包括不同位置、不同设备的信号强度分布等。然后,通过TCN处理这些空间特征的时间序列数据,从而更准确地预测用户位置。具体而言,本算法通过构建WiFi信号的时空图,利用GCN-TCN网络对图中的节点进行特征提取和预测。 3.2算法流程 (1)构建WiFi指纹数据库:在室内环境中收集并存储不同...
目前流行的图注意网络(Graph Attention Networks,GAT) ,它在图卷积网络(GCN)中采用一种自注意机制,后者通过在图形节点上执行卷积来更新状态向量。通过加权滤波器对中心节点和相邻节点进行卷积运算,更新中心节点的表示。GCN 中的滤波器权值可以是固定的或可学习的。 相比之下,GAT 使用注意力分数来给相邻节点赋权。这些...
1.GCN的概念 传统CNN卷积可以处理图片等欧式结构的数据,却很难处理社交网络、信息网络等非欧式结构的数据。一般图片是由c个通道h行w列的矩阵组成的,结构非常规整。而社交网络、信息网络等是图论中的图(定点和边建立起的拓扑图)。 传统C gru对比cnn的优点 ...
交通流预测时间序列当前交通流预测研究普遍采用GCN学习空间图结构,但缺乏保留图中重要节点特征的能力,且忽略时间序列之间的长距离依赖关系.针对上述问题,提出一种结合门控时空图神经网络和TCN的交通流预测方法.首先该模型采用门控图神经网络GGNN学习空间图结构并保留关键节点特征信息,然后利用TCN捕获时间序列之间的长距离...
machine-learningdeep-learningkerasrecurrent-neural-networkstcn UpdatedApr 8, 2025 Python The PyTorch implementation of STGCN. pytorchgcntcngnnroad-traffic-prediction UpdatedApr 2, 2025 Python anicolson/DeepXi Star507 Code Issues Pull requests
(20)高创新故障识别模型（三） - 知乎 (zhihu.com)基于k-NN + GCN的轴承故障诊断模型 - 知乎 (...
对比模型:LSTM、BiGRU、TimeSformer、ST-GCN 4.1 数据集表现 在四个基准数据集上的分类准确率: 数据集 准确率 F1-score UCI-HAR 96.15% 97.09% MobiAct 98.86% 98.86% Daphnet 92.63% 73.06% DSADS 99.50% 99.56% 4.2 模块有效性验证 消融实验结果: 配置 UCI-HAR准确率 参数量 完整模型 96.15% 2.1M 移除残...
Python轴承故障诊断 (20)高创新故障识别模型（三） - 知乎 (zhihu.com)基于k-NN + GCN的轴承故障...
科技 计算机技术 目标检测 人体骨架识别检测 GCN 机器学习 深度学习 LSTM SGN TCN李航老师的徒孙 发消息 sci论文、中文核心、 ei会议、本科硕士毕业设计论文辅导 有意加v:wqqpython 充电 关注2841 默认收藏夹 1/1 创建者:一个爱吃大蒜的程序员 收藏 GCN SGN TCN+LSTM的人体骨架识别检测-数据集+代码分享 280...