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temporal information aggregation
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基于动态图神经 ODE 的多元时间序列预测
本文提出了一种使用动态图神经普通微分方程(MTGODE)来预测多元时间序列的连续模型,旨在解决离散神经网络在捕捉稳定和精确的时空动态时所遇到的困难。我们的实验证明了该方法从多种角度在五个时间序列基准数据集上的超越性。
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2 years ago
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