也是论文阅读系列第一篇文章,这篇文章估计现在看起来有点老了吧,但是它里面提出了一种非常重要的结构:Convolutional LSTM, 这种结构非常擅长捕捉空间关系,所以在时空序列预测研究上起到了非常关键的作用,后面...
也是论文阅读系列第一篇文章,这篇文章估计现在看起来有点老了吧,但是它里面提出了一种非常重要的结构:Convolutional LSTM, 这种结构非常擅长捕捉空间关系,所以在时空序列预测研究上起到了非常关键的作用,后面...
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。
标签: time series
论文提出了一种新的融合空间尺度特征的时空序列预测建模方法。
1线性时空预测模型论文标题:ST-MLP: A Cascaded Spatio-Temporal Linear Framework with Channel-Independence Strategy for Traffic Forecasting下载地址:https://arxiv.org/pdf/2308.07496v1.pdf这篇文章在时空...
时空序列预测PyTorch 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,这些模型均假定输入的 Tensor 的 shape 为 `(batch, sequence, channel, height, ...
![【将注意力机制应用于时空序列预测的实践探索】: 探索将注意力机制应用于时空序列预测的实践经验]... 注意力机制及其在时空序列预测中的作用 注意力机制是一种模拟人类注意力思维的方法,通过赋予模型“专注”的能
推荐开源项目:STSGCN_Pytorch - 实时时空序列预测的新星 项目地址:https://gitcode.com/SmallNana/STSGCN_Pytorch 项目简介 在GitCode上,我们发现了一个名为STSGCN_Pytorch的优秀开源项目,它是一个基于PyTorch...
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...
Moving-mnist数据集下载地址:Moving-mnist数据集共有10000个sequence,每个sequence有20张图片,前10帧做input输入,后10帧groundtruth真值,即输入前10张图与预测后10张图,每个图片的大小为64✖64。Moving-mnist...
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
PredRNN_Main_Seq2seq_test.py #用于外推的Seq2seq//// 编码解码。(强对流天气临近预报)时空序列预测模型—PredRNN(Pytorch)PredRNN_Model.py #细胞单元堆叠而成的主干模型。PredRNN_Cell.py #细胞单元。
探秘TA-FCN:深度学习在时空序列预测中的强大工具 项目地址:https://gitcode.com/daijifeng001/TA-FCN 项目简介 TA-FCN 是一个基于深度学习的时间序列分析模型,特别针对复杂的时空数据进行建模和预测。该项目由 ...
本文转载自知乎作者常长本篇文章针对时间序列预测领域中的交通流预测(交通流预测模型也可以用于其他时空序列预测问题),总结了近几年顶会顶刊中交通流模型的组成和分类。希望这篇文章可以帮助读者更好的了解交通流...
时间序列预测在金融、交通、能源、医疗等不同行业中发挥着关键作用。虽然现有文献设计了许多基于 RNN、GNN 或 Transformer 的复杂架构,但提出了另一种基于多层感知器(MLP)的方法,其结构简单、复杂度低且性能优越...
作者|Subranium&包子研究| 城市计算出品 | AI蜗牛车一、Address来自于北京交通大学的一篇文章,发表在AAAI 2020:Spatial-Temporal...
无线小区多指标时空序列预测:无线通信场景下现网长时间(2个月)、大规模(万量级)移动通信小区历史序列数据,数据量级达到亿条,涵盖流量、用户数等重要指标及多维度小区属性信息,该数据集可用于训练时空联合...
【资源说明】 1、该资源包括项目的全部源码,下载可以直接使用! 2、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕设项目...佳格天地比赛-时空序列预测算法源码+项目说明(决赛top6方案).zip
首先点明本文的创新点:作者发现了视频预测类模型存在的一种实验现象:时空模式坍塌 spatiotemporal mode collapse (STMC);【也可翻译成时空模型奔溃,笔者这里翻译为时空模式坍塌】并在无监督预测学习的背景下对...
基于PredRNN的蓝藻时空序列预测实验方案设计
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...
1. 写在前面 今天分享的这篇文章
今天分享的这篇文章是发表在ICML2018年的paper,是基于上一篇PredRNN(用ST-LSTM预测学习的循环神经网络)的又一次改进,上次在最后的时候说过,PredRNN结构效果挺好,但是也存在问题,就是梯度消失,尤其是那个之...
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...