基于GNN的时间序列预测研究方法有哪几种? #AI技术 #人工智能 #GNN #图神经网络 #深度学习 #机器学习 #算法 #时间序列 - 迪哥谈AI于20221110发布在抖音,已经收获了2.9万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
【算法工程师必备技能】基于GNN的时间序列预测研究方法 -人工智能/深度学习/机器学习/图神经网络共计4条视频,包括:基于GNN的时间序列预测研究方法、1,额外补充:时间序列预测、2,Informer时间序列预测源码解读等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
一种基于图神经网络和Transformer的多元时间序列预测方法,如下步骤:收集数据集,训练模型为基于图神经网络和Transformer的多元时间序列预测模型;多元时间序列首先被输入到全连接层中,得到初始表示,然后被输入到特征提取器中,特征提取器包括一层时间卷积模块,自动编码器模块和一个图卷积神经网络模块;通过时间卷积模块得到其在...
1.一种基于图神经网络的状态空间概率性多时间序列预测方法,包括以下步骤: (1)获取多时间序列并对时间序列进行预处理以构建训练集,同时构建图结构; (2)根据图神经网络和多层感知机构建用于生成隐状态先验分布和时间序列观测的生成模型,根据基于图神经网络和循环神经网络构建用于生成隐状态近似后验分布的推断网络; (3)...
【算法工程师必备技能】基于GNN的时间序列预测研究方法,你知道多少?同济大学计算机博士带你图神经网络实战学习! 计算机 人工智能 科技 计算机技术 是老师,也是UP主! 神经网络 目标检测 图神经网络 时间序列预测 计算机视觉 GNN 深度学习 时间序列 ...
一种基于图神经网络的多变量时间序列预测方法及装置专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于图神经网络的多变量时间序列预测方法及装置说明:本发明公开了一种基于图神经网络的多变量时间序列预测方法及装置,收集预测内容及相关特征的历史数据,进行...专利查询请上爱企查
专利摘要:本发明公开了基于时空图神经网络的多通道时间序列预测方法。首先利用数据提取到的时间信息通过时间嵌入生成器和自适应图卷积生成一个潜在时间图,同时利用数据本身通过自适应图卷积和随机图注意力,并与潜在时间图结合生成的动态空间模型。再利用门控增广的神经常微分方程将生成的动态空间模型嵌入到时间维度,随后通...
的时间序列数据预测方法,包括:采集道路车流辆数据,生成时间序列数据,根据传感器的空间特征来生成输入特征,捕捉时间特征来生成时间相似矩阵,然后通过映射生成全局时空相关邻接矩阵,再进一步生成组合时空相关邻接矩阵,将输入特征和组合时空相关邻接矩阵送入图神经网络中提取特征,使用Huber损失函数训练模型,预测车流量分布情况,...
基于时空图神经网络的交通流预测研究 空间依赖性.GMCNN将卷积神经网络与门控记忆单元相结合,快速有效地捕获非线性时间依赖性.此外,NST方法通过HA-RTS算法平滑输入数据和标签数据提高了模型鲁棒性.实验结果... 白德伟 - 《贵州民族大学》 被引量: 0发表: 2023年 基于时间序列数据的模糊认知图预测模型研究 能够反映...