【摘 要】
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空间和时间是地球科学观测中普遍存在的两个方面,正在研究的现实世界过程本质上是时空过程的研究。随着自动传感器、物联网以及众包资源被广泛用于记录现实世界,时空数据的数量、种类和准确性都得到了很大程度的提高。时空数据因其所表达空间的空间实体和空间现象而持有时间以及空间两个方面的内在特性,展示出多维时间和空间动态关联的丰富性。如何有效捕获数据中的时空关联性是时空数据预测问题中一大难点。图神经网络（Grap
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空间和时间是地球科学观测中普遍存在的两个方面,正在研究的现实世界过程本质上是时空过程的研究。随着自动传感器、物联网以及众包资源被广泛用于记录现实世界,时空数据的数量、种类和准确性都得到了很大程度的提高。时空数据因其所表达空间的空间实体和空间现象而持有时间以及空间两个方面的内在特性,展示出多维时间和空间动态关联的丰富性。如何有效捕获数据中的时空关联性是时空数据预测问题中一大难点。图神经网络（Graph Neural Network,GNN）因其强大的学习能力在非欧几里德领域获得了相当大的成功,越来越多的研究者致力于图神经网络在时空数据领域的研究。本文通过重构自适应邻接矩阵和模型框架研究时空数据的预测问题,对已有的图波网络（Graph Wave Net,GWN）做出改进。一方面引入随机森林构建自适应邻接矩阵增强模型对空间信息的捕获能力,一方面对框架结构进行调整,进一步提高模型对长时间序列的学习能力,并在经典交通数据集上做了验证实验。最后根据在我国甘肃省黑河流域中游地区观测到的时空地下水水位数据特点,用改进后的模型建立黑河流域地下水水位预测模型。结果表明,该模型在预测全部水位观测站处的地下水水位方面具有可观的性能,也为黑河流域地下水水位的预测提供了一种可行且非数值的解决方案,同时为缺少先验知识的时空数据预测问题提供了方法借鉴。
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