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基于自适应图注意力网络的短期用户负荷预测被引量：11
《电力系统保护与控制》2023年第20期140-149,共10页黄冬梅 陈欢 王宁 吴志坚 胡伟 孙园 
国家社会科学基金项目资助(19BGL003);上海市科委地方院校能力建设项目资助(20020500700)。
为提高短期用户负荷预测精度,提出了一种基于自适应图注意力网络(adaptive graph attention network,AGAT)的短期用户负荷预测模型。首先,针对用户负荷存在规模小、波动性强的问题,通过门控机制结合多个大小不同的扩张卷积核来构造时序...
关键词：短期用户负荷预测 自适应图注意力网络 时序特征提取 动态图学习 图神经网络 
基于分解动态时空分解框架预测交通流量
《科学技术与工程》2025年第7期3007-3017,共11页蒋挺 杨柳 刘亚林 张邵华 石硕 
四川省科技创新基地(平台)和人才计划(2022JDR0356);四川省科技计划(软科学项目)(2021JDR0101);中铁一院科研项目(2022KY49ZD(ZNGZ)-01)。
近几年,时空图卷积网络(spatial-temporal graph convolutional network, STGCN)被引入交通流量预测中,具有良好的时空交通数据建模能力,取得了先进的性能,但是仍存在两个问题:(1)交通流量数据具有很强的时空相关性;(2)静态的预定义图...
关键词：交通流量预测 时空图卷积网络(STGCN) 时空相关性 时空融合 动态图学习 
动态图神经网络链接预测综述
《计算机工程与应用》2024年第20期49-67,共19页张其 陈旭 王叔洋 景永俊 宋吉飞 
北方民族大学中央高校基本科研业务费专项资金(2022PT_S04);宁夏回族自治区重点研发项目(2023BDE02017)。
在现实世界中,复杂的动态网络数据广泛存在,如社交网络、蛋白质相互作用网络和传染病传播网络,它们由大量的节点和边构成。针对这类数据的有效挖掘和利用,以进行精准预测,成为了一项关键任务。动态图神经网络链接预测是深度学习研究领...
关键词：图神经网络 深度学习 动态图学习 链接预测 时间图 
基于多元时间序列动态图神经网络的交通速度预测
《地球信息科学学报》2025年第3期636-652,共17页练培格 李英冰 刘波 冯晓珂 
国家重点研发计划项目(2018YFC0807000)。
【目的】随着城市化进程的加速和机动车数量的剧增,城市交通系统面临着巨大的压力。智能交通系统作为智慧城市的重要组成部分,被广泛应用于改善城市交通状况,交通速度预测即是其中的一个关键研究领域。实时且准确的交通速度预测对于缓...
关键词：智能交通系统 交通速度预测 图神经网络 动态图学习 时空特征挖掘 多变量预测 多步预测 
基于时空信息增强的科技论文主题趋势预测被引量：1
《计算机工程与应用》2023年第14期86-93,共8页郑长伟 薛哲 梁美玉 杜军平 寇菲菲 
国家重点研发计划项目(2018YFB1402600);国家自然科学基金(61802028,61772083,61877006,62002027)。
近年来,随着社会对科研投入的增大,各种领域的研究成果数量显著增加,准确有效地预测未来研究主题的趋势可以帮助科研人员发现未来研究热点,各种领域的研究成果数量显著增加,准确有效地预测未来研究主题的趋势可以帮助科研人员发现未来...
关键词：科技数据预测 图神经网络 动态图学习 膨胀卷积 时间序列预测 
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