基于動態自適應時空圖的多元時序預測模型

摘要： 深度學習模型在多元時間序列預測、智能駕駛、圖像識別等多個領域廣泛應用，其中多元時間序列預測是學者們關注的重點之一，多元時間序列預測是典型的回歸任務，旨在通過海量的歷史數據構建模型以預測未來狀態，被廣泛運用于交通、電力、金融等領域.多元時間序列數據具有復雜的時空依賴性，現有模型大多僅能捕獲序列數據中的時間特征，難以捕獲空間特征，而圖神經網絡解決了這一問題.圖神經網絡能夠自然地建模... （共13頁）