【摘 要】
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近年来,图神经网络逐渐成为深度学习领域广泛讨论的话题和研究的重点,但大多数研究都是基于图节点,在存在多维属性的前提下进行分类和回归预测,对单时序特征的图节点预测并不
【机 构】
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中国科学院声学研究所国家网络新媒体工程技术研究中心,中国科学院大学
【基金项目】
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中国科学院战略性科技先导专项课题(XDC02070100)
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近年来,图神经网络逐渐成为深度学习领域广泛讨论的话题和研究的重点,但大多数研究都是基于图节点,在存在多维属性的前提下进行分类和回归预测,对单时序特征的图节点预测并不能产生理想的效果。本文提出一种时序图卷积网络算法,可以在复杂图网络中,只根据节点单一特征的时序序列,实现对该特征的预测。算法通过在传统图卷积网络中对邻接矩阵参数化,解决单一特征条件下的参数退化问题,并结合长短时记忆网络的序列学习方法,将时序信息融入到训练过程中,提高训练精度。在交通流量数据集PeMS和Los上的实验表明,其预测精度要优于GCN、
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