Feb, 2023

自适应边属性的动态图神经网络在空气质量预测中的应用

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TL;DR本研究提出了一种用于空气质量预测的动态图神经网络，使用自适应边属性进行边信息传递，并通过端到端训练获取自适应边信息，从而提高模型表现。
air quality predictionspatio-temporal modelingdynamic graph neural networkadaptive edge attributesend-to-end training
发现论文，激发创造
  • 利用可扩展的图神经网络进行机会性空气质量监测和预测

    本文提出了一种可扩展的图注意力网络（EGAT）模型，它从现有和新添加的基础设施中收集数据，并适用于具有不断变化的空间结构的情景，用于空气质量预测模型中。

    Jul, 2023

  • 交通预测的自适应图卷积循环网络

    本文提出自适应图卷积循环神经网络 AGCRN，其中包括两个自适应模块（节点自适应参数学习模块和数据自适应图生成模块），用于捕捉交通时间序列数据中的空间和时间相关性。实验结果表明，AGCRN 在不需要预先定义空间连接图的情况下显著优于现有的相关方法。

    Jul, 2020

  • 基于动态因果解释的扩散 - 变分图神经网络用于时空预测

    本文提出一种基于动态扩散变分图神经网络 (DVGNN) 的动态图构建方法，并在时序数据集上对 DVGNN 进行实验，证明它可以更好地反映动态图的因果关系和不确定性，达到更好的预测效果。

    May, 2023

  • 面向全国城市空气质量预测的群体感知图神经网络

    本研究提出了一种基于群组感知的图神经网络 (GAGNN) 模型，用于预测全国城市的空气质量，该模型通过构建城市图和城市群组图来建模城市之间的空间和潜在依赖关系，并采用消息传递机制来模拟城市和城市群组之间的依赖关系，实验证明该模型优于现有的预测模型。

    Aug, 2021

  • 用于交通预测的动态图卷积循环神经网络：基准和解决方案

    文章提出了一种名为 DGCRN 的交通预测框架，该框架利用动态图卷积和循环神经网络来建模道路网络上节点之间的动态关系，并在每个时间步骤生成动态图来预测交通流量。经过实验证明，该方法的效果优于 15 个基线模型。

    Apr, 2021

  • 流式图神经网络

    本文提出一种新的动态图神经网络模型 DGNN，能够利用图的动态信息，通过捕捉边之间的顺序信息、边之间的时间间隔和信息传播一致性，不断更新节点信息，以适应不断发展变化的图，实验结果证明了该框架的有效性。

    Oct, 2018

  • DSGNN: 一种用于区域空气质量估计的双视图超网格感知图神经网络

    提出了一种双视图超网格感知图神经网络（DSGNN）用于区域空气质量估计，通过对远程网格区域的空间依赖性进行建模，实现了在无空气质量监测站的情况下估计目标区域的空气质量。

    Apr, 2024

  • 动态图神经网络调查

    图神经网络已成为从图结构数据中有效挖掘和学习的强大工具，但大多数研究侧重于静态图，忽视了真实世界网络的动态特性，该论文提供了对基本概念、关键技术和最新动态图神经网络模型的全面综述。

    Apr, 2024

  • 自适应依赖学习图神经网络

    通过将神经网络和统计结构学习模型相结合，我们提出了一种混合方法，通过从多变量数据中自主学习依赖关系并构建动态变化的依赖图，从而实现了在缺乏明确定义图的情况下利用图神经网络进行多变量预测。在真实世界的基准数据集上，我们的方法显著提高了性能。

    Dec, 2023

  • 城市空气污染预测的时空图卷积循环神经网络模型

    使用 Spatiotemporal Graph Convolutional Recurrent Neural Network 模型，结合 GCN 框架和 RNN 结构进行空气质量预测，相较于目前最先进的 ConvLSTM 模型具有更好的性能，并且参数数量更少；在实际空气污染数据集中优于混合 GCN 方法。

    Apr, 2023