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基于注意力机制的时空图卷积网络在流量预测中的应用（ASTGCN）- AAAI 2019

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简介：
本研究提出了一种结合注意力机制与时空图卷积的新型神经网络模型ASTGCN，应用于交通流预测，并于AAAI 2019会议上发表。 阿斯泰格基于注意力的时空图卷积网络（ASTGCN）在交通流量预测中的应用通过两个来自加州的高速公路交通数据集PeMSD4和PeMSD8进行了验证。这些数据由加利福尼亚绩效评估系统每30秒实时收集，并从原始数据中每隔5分钟汇总一次。该系统已在加州主要都会区的主要高速公路上部署了超过39,000个探测器，地理信息记录在数据集中。 我们的实验考虑了三种流量度量：总流量、平均速度和平均占用率。我们使用两个数据集进行测试： - PEMS-04: 包含2018年1月至2月期间的307个传感器的数据，包括流动、占据和速度三个特征。 - PEMS-08: 包括2016年7月至8月期间的170个检测器数据，同样包含流动、占据和速度这三个特点。 实验要求使用Python版本需大于等于3.5以及mxnet库（建议版本为1.3.0及以上）和mxboard。

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  • 基于注意力机制的时空图卷积网络在流量预测中的应用（ASTGCN）- AAAI 2019
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    本研究提出了一种结合注意力机制与时空图卷积的新型神经网络模型ASTGCN，应用于交通流预测，并于AAAI 2019会议上发表。 阿斯泰格基于注意力的时空图卷积网络（ASTGCN）在交通流量预测中的应用通过两个来自加州的高速公路交通数据集PeMSD4和PeMSD8进行了验证。这些数据由加利福尼亚绩效评估系统每30秒实时收集，并从原始数据中每隔5分钟汇总一次。该系统已在加州主要都会区的主要高速公路上部署了超过39,000个探测器，地理信息记录在数据集中。 我们的实验考虑了三种流量度量：总流量、平均速度和平均占用率。我们使用两个数据集进行测试： - PEMS-04: 包含2018年1月至2月期间的307个传感器的数据，包括流动、占据和速度三个特征。 - PEMS-08: 包括2016年7月至8月期间的170个检测器数据，同样包含流动、占据和速度这三个特点。 实验要求使用Python版本需大于等于3.5以及mxnet库（建议版本为1.3.0及以上）和mxboard。
     
  • 基于时空图注意卷积神经网络的车辆轨迹预测.pdf
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    本文提出了一种基于时空图注意力卷积神经网络的方法，用于精准预测车辆行驶轨迹，有效提升了复杂交通环境下的自动驾驶安全性与效率。 本段落探讨了基于时空图注意力卷积神经网络的车辆轨迹预测方法。该研究提出了一种新颖的技术框架，通过结合时空图与注意力机制来提高对复杂交通环境中车辆运动模式的理解和预测精度。这种方法在处理大规模、高动态性的数据集时表现出色，为智能交通系统的发展提供了新的思路和技术支持。
     
  • Text_GCN：应用于文本分类的图卷积网络。AAAI 2019
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    本文提出了一种名为Text-GCN的模型，在文本分类任务中应用图卷积网络以提高性能，该论文发表于AAAI 2019会议。 本段落介绍了Text GCN的实现：梁耀、毛成胜、罗源在第33届AAAI人工智能会议（AAAI-19）上发表的文章《图卷积网络用于文本分类》中的方法，需要使用Python 2.7或3.6版本以及Tensorflow >= 1.4.0来重现结果。具体步骤如下： 运行 `python remove_words.py 20ng` 运行 `python build_graph.py 20ng` 运行 `python train.py 20ng` 对于其他数据集，只需将上述命令中的“20ng”替换为R8、R52、ohsumed和mr。 输入文件示例：/data/20ng.txt 包含文档名称、培训测试分组以及文档标签。每行对应一个文档。 /data/corpus/20ng.txt包含每个文档的原始文本，与前一文件中的相应行一一对应。 prepare_data.py提供了准备自己数据集的一个例子，请注意，“\n”已经被从文档或句子中移除。 归纳版本：Text GCN的归纳版在训练过程中不包括测试文档。
     
  • 基于TCN-Attention的Matlab回归预测模型：时间卷积网络与自注意力机制的结合应用
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    本研究提出了一种创新的Matlab回归预测模型，融合了时间卷积网络(TCN)和自注意力机制，以提高序列数据预测的准确性和效率。 基于TCN-Attention的Matlab数据回归预测模型：时间卷积网络与自注意力机制的融合应用 该TCN-Attention模型结合了时间卷积网络（Temporal Convolutional Network, TCN）及自注意力机制，用于进行多变量单输出的数据回归预测。此程序已经过调试，无需修改代码即可直接用Excel运行。 支持分类或时间序列单列预测功能，并且具有优秀的回归预测效果如图1所示。 模型的网络结构如图2所示，十分新颖适合作为创新点使用并发表成果。 （注意：自注意力机制需要在Matlab 2023a及以上版本中实现） 附赠测试数据，格式见图3。 程序注释清晰详尽，适合新手小白直接运行main文件一键出图。 仅包含Matlab代码，不包括讲解。确保原始程序可正常执行但无进一步技术支持。 该模型提供了一种衡量数据集精度的方法，并不能保证所有输入的数据都能得到满意的结果。
     
  • 基于时空优化的多尺度卷积神经网络在空气质量预测中的应用.pdf
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    本文探讨了一种结合时空优化技术的多尺度卷积神经网络模型在空气质量预测中的应用，通过实验验证了其有效性和优越性。 本资源主要介绍了一种基于时空优化的多尺度卷积神经网络空气质量预测模型，旨在提高对未来空气质量变化趋势的准确预报。 首先，该模型应用了时空优化技术来同时考虑时间和空间维度对空气污染的影响。由于这些因素都直接影响着空气质量的变化情况，因此通过结合这种优化方法可以更好地捕捉到影响空气质量的关键变量和模式，并进一步提升预测效果。 其次，在多尺度卷积神经网络方面，这一深度学习架构特别适用于处理包含多种规模特征的数据集。例如在空气质量预报中，它能够识别出诸如气象条件、交通流量以及工业排放等不同因素对空气污染的贡献程度，从而实现更精准的结果输出。 此外，该模型还被用于实施具体的空气质量预测任务，并且具有广泛应用前景于环境监测与管理领域。通过提供高精度的数据支持和趋势分析能力，它有助于提前预警可能发生的严重污染事件并采取相应措施加以应对。 同时值得注意的是，在当前环境下广泛采用深度学习技术来处理大规模的环保数据已经成为一种重要手段；而机器学习算法同样可以有效应用于空气质量预测任务中以揭示潜在规律性特征。通过构建合理的数学模型和利用专家知识，这些方法都能够为环境保护提供有力的数据支持与决策依据。
     
  • 基于TensorFlow的Python-TGCN实现：时间图卷积网络在城市交通流量预测中的应用
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    本研究采用TensorFlow框架下的Python-TGCN库，探讨时间图卷积网络(TGCN)在城市交通流量预测的应用效果，提升预测精度和效率。 Temporal Graph Convolutional Network for Urban Traffic Flow Prediction Method 该方法利用时空图卷积网络来预测城市交通流量。通过结合时间序列数据与空间拓扑结构，可以更准确地捕捉到复杂的城市交通动态变化规律，并在此基础上进行有效的未来趋势预测。这种方法在智能交通系统中具有重要的应用价值和广阔的发展前景。
     
  • GAST-Net在视频中的3D人体姿态估计：基于图注意力时空卷积网络的方法
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    本研究提出了一种基于图注意力时空卷积网络（GAST-Net）的新方法，用于视频中的人体三维姿态估计。通过结合图神经网络和时空卷积操作，该模型能够有效捕捉复杂的人体运动模式，并在多个基准数据集上取得了卓越的性能表现。 我们更新了GAST-Net模型以生成包括关节与脚部在内的19个关键点的人体姿态，并提供了从自定义视频创建3D姿势/动画的教程。此外，通过单个RGB相机实现了基于在线3D骨架的动作识别功能，并且还成功地进行了实时3D姿态估计。 在处理遮挡和深度模糊的问题时，时空信息显得尤为重要。以往的研究主要集中在时间上下文或局部到全局架构中嵌入固定长度的时间序列的时空信息上。然而，在灵活捕捉变化中的时空序列并实现高效的实时三维姿态估计方面，目前尚未提出有效的解决方案。 在这项工作中，我们通过引入注意机制来对局部和整体空间信息进行建模，并改进了对人体骨骼运动学约束的学习：包括姿势、局部运动连接以及对称性等方面的知识。为了适应单帧与多帧的估算需求，采用了扩张技术以增强模型性能。
     
  • 基于STConvS2S的时空卷积序列预测在天气预报中的应用.rar
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    本研究提出了一种基于STConvS2S模型的时空卷积序列预测方法，并将其应用于天气预报中，以提高预测精度和时效性。 STConvS2S是一种时空卷积序列到序列网络，用于天气预报任务。该模型采用3D卷积神经网络（CNN）来处理包含时空数据的序列到序列问题，并使用Python 3.6和PyTorch 1.0进行实现。为了在与实验相同的版本下安装所需的软件包，请运行以下命令：cd config./create-env.sh
     
  • 基于MATLAB的卷积神经网络(CNN)在时间序列预测中的应用
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    本研究探讨了利用MATLAB平台构建的卷积神经网络（CNN）模型，在处理和预测时间序列数据方面的效能。通过实验分析，验证了CNN在捕捉时间序列特征及趋势上的优越性。 1. 视频演示：本视频展示了如何使用Matlab实现卷积神经网络进行时间序列预测，并提供了完整的源码和数据。 2. 本段落介绍了基于单列数据的递归预测方法，即自回归模型在时间序列预测中的应用。 3. 在评估预测效果时采用了多种指标，包括R2、MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）和RMSE（均方根误差）。 4. 文章还展示了拟合效果图以及散点图来直观地展示数据与模型之间的关系。 5. 数据格式要求为Excel 2018B及以上版本。
     
  • 基于LSTM的卷积神经网络在异常流量检测中的应用.pdf
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    本文探讨了将LSTM与卷积神经网络结合用于检测网络异常流量的方法，通过实验验证了该模型的有效性和优越性。 本段落介绍了一种结合卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）的混合算法用于检测异常流量的方法，并展示了该方法在提升异常流量识别性能方面的潜力。 首先，文章深入介绍了卷积神经网络(CNN)的基本原理和功能特性。作为一种深度学习技术，CNN能够自动从图像数据中提取特征信息而无需人工干预，在图像处理与自然语言理解等领域展现出巨大应用价值。通过一系列的卷积层以及池化操作实现对输入信号的有效分析。 接下来，文章解释了长短期记忆网络（LSTM）的工作机制及其优势所在。作为一种特殊的递归神经网络结构，LSTM特别擅长于捕捉序列数据中的长期依赖关系，并且能够避免传统RNN模型面临的问题如梯度消失或爆炸现象等。 基于上述两种技术的优势，作者提出了一种创新的异常流量检测框架：利用CNN来捕获和理解流量数据的空间与时间特性；随后通过LSTM网络进一步解析这些特征之间的复杂关联性。实验结果表明，在CIC-IDS2017测试集上该算法能够实现超过96.9%的不同类型攻击识别精度，整体准确率达到98.8%，并且误报率极低。 此外，文章还讨论了网络安全的概念及其重要组成部分——异常流量检测技术的应用场景及现有方法的局限性。传统的基于机器学习的方法虽然在某些方面表现良好，但往往依赖于繁琐的手动特征选择过程，并且难以保证高精度和泛化能力。 最终结论指出，本段落提出的CNN-LSTM组合模型不仅能够显著提高网络中的异常行为识别效率，在其他需要复杂模式匹配任务的场景中也具有广泛的应用前景。这项研究为未来网络安全领域的进步提供了有价值的参考依据。