时空预测 | 线性时空预测模型、图时空预测
时空预测 | 线性时空预测模型、图时空预测
来源:新智元本文约5000字,建议阅读10+分钟本文提出的混合时空图卷积网络,利用导航数据大大提升了时空预测的效果。[ 导读]时空预测在天气预报、运输规划等领域有着重要的应用价值。交通...
models 文件夹 在 models 目录中,每一个文件夹存储一个结构的完整模型代码,复现参照了论文中的公式、图示以及 GitHub 作者实现的代码(如果有的话) 这些模型均假定输入的 Tensor 的 shape 为 (batch, sequence,...
时空预测在天气预报、运输规划等领域有着重要的应用价值。交通预测作为一种典型的时空预测问题,具有较高的挑战性。以往的研究中主要利用通行时间作为模型输入,很难预测整体的交通状况,本文提出的混...
预测模型:时空预测模型PyTorch复现 models 文件夹 在 models 目录中,每一个文件夹存储一个结构的完整模型代码,复现参照了论文中的公式、图示以及 GitHub 作者实现的代码(如果有的话) 这些模型均假定输入的 ...
标签: 时空序列 预测
随着数据采集技术的进步,带有地理位置信息的时空数据迅速增长,迫切需要探索有效的时空数据建模方法。时空序列预测是时空数据建模的基础方法之一,它广泛应用于很多领域。
本文总结了ICML 2023 有关时间序列预测(Time Series Forecasting,TSF)和时空预测(spatial-temporal forecasting,STF)的文章,包含时序预测,可解释性,扩散模型,不确定性量化等工作。 **相关链接中,我也...
适合时空序列预测任务所需数据集,能很好的检验模型性能
时空预测 | 基于图神经网络的时空预测
Python本科毕业设计基于机器学习的重庆轨道交通客流量时空分析预测。 客流量统计计算 对于站点:将每个站点抽象为一个图,利用弗洛伊德算法解决多源最短路径路径,求出乘客从站点A 进入,在站点D离开中途经过的所有...
在某航运平台采集的长江港口船舶自动识别系统(AIS,automatic identification system)数据集上进行实验,结果表明,MFSTGCN 方法的预测效果优于时空图卷积网络(STGCN,spatio-temporal graph convolution network)...
Pytorch复现STGCN:基于图卷积时空神经⽹络在交通速度中的预测
基于动态交通信息的电动汽车充电负荷时空分布预测.pdf
本文刊登于2020年11月第70期《超图通讯》 时空数据蕴含着巨大的应用价值,对时空数据...如何从这些海量、非线性、高维和高噪声的时空数据中挖掘有价值的规律,进而指导各行各业应用,则需要科学有效的时空预测方法。.
NeurIPS 2023 时空预测论文总结 本文总结了NeurIPS 2023 有关时空预测(spatial-temporal forecasting,STF)的文章,包含稀疏性、大模型,气象预测,扩散模型等工作。
基于时空LSTM的OD客运需求预测
基于信息增强传输的时空图神经网络交通流预测.docx
时空预测模型PyTorch复现.zip
时空预测模型PyTorch复现 .zip
本文研究了信息传播预测问题,提出了一种基 于时空Transformer神经网络的模型STT来预测 传播过程.
在这里,您将找到用于混沌时间序列预测任务的径向基函数神经网络 (RBF-NN) 的两种变体... 特别是,我以常规方式实施了RBF,并将其性能与时空RBF-NN进行了Mackey-Glass时间序列预测。 * 对于引文,请参阅 [引用为] 部分
基于时空图transformer框架的交通流预测
针对STARMA模型只具有线性形式而无法捕获时空序列中非线性模式的不足,提出STARMA网络模型,采用网络结构,以非线性函数代替线性组合。通过实验分析验证了基于样本数据驱动的空间权矩阵建立方法和STARMA网络的有效...
《基于动态交通信息的电动汽车充电负荷时空分布预测》 《基于动态交通信息的电动汽车充电需求预测模型及其对配网的影响分析》 主要内容: 考虑私家车、出租车和共用车三类交通工具特性和移动负荷特性,实现了基于...
在时间序列预测中,时空预测是一种常见的方法,它指对未来某个时间点和某个地点的变量进行预测,由于待预测的数据同时存在时间属性和空间属性,因此也被称为时空数据分析或时空建模。目前时空预测可以应用于交通流量...