时间序列图神经网络是一种结合了图神经网络和时间序列分析的方法,用于对动态系统中的数据进行建模和预测。与传统的时间序列模型不同,图神经网络可以有效地捕捉时间序列数据中的时序信息和模式,并进行预测和分类。 作为一种新兴的研究领域,时间序列GNN具有广泛的应用前景,它可以应用于各种实际问题,如股票价格预测、交通流...
时间序列是记录动态系统测量值的主要数据类型,由物理传感器和在线过程(虚拟传感器)大量生成。因此,时间序列分析对于揭示可用数据中隐含的信息财富至关重要。随着图神经网络(GNNs)的最新进展,基于GNN的时间序列分析方法大幅增加。这些方法可以明确地建模时序和变量间的关系,而传统的和其他基于深度神经网络的方法则难以做到。
时间序列图神经网络是一种结合了图神经网络和时间序列分析的方法,用于对动态系统中的数据进行建模和预测。与传统的时间序列模型不同,图神经网络可以有效地捕捉时间序列数据中的时序信息和模式,并进行预测和分类。 作为一种新兴的研究领域,时间序列GNN具有广泛的应用前景,它可以应用于各种实际问题,如股票价格预测、交通流...
在图1中,我们提供了图神经网络用于时间序列分析(GNN4TS)的概述。 为了填补这一空白,本综述提供了对图神经网络在时间序列分析中的全面和最新的综述,涵盖了时间序列预测、分类、异常检测和插补等主流任务。具体而言,我们首先从任务和方法论的角度提供了两个广泛的视角,对现有的工作进行分类和讨论。然后,我们深入探讨了...
在文研究者对用于时间序列分析的图神经网络(GNN4TS)进行了全面的回顾,涵盖了四个基本方面:预测、分类、异常检测和插值。 时间序列是用于记录动态系统测量的主要数据类型,由物理传感器和在线过程(虚拟传感器)大量生成。因此,时间序列分析对于解锁可用数据中隐含的信息财富至...
【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。
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健康监测、物联网等。随着图神经网络（GNN）的兴起，不少研究者开始探索将这种强大的工具应用于时间序列...