recurrent event network for reason- ing over temporal knowledge graphs.
时间: 2023-05-08 19:57:42 浏览: 97
循环事件网络是一种用于推理时间知识图谱的模型。它可以处理具有递归特性的图形,例如社交网络、交通网络、生物学系统和互联网上的网页链接。这种网络针对事件序列和时间中的关系进行建模。时间知识图谱是将时间作为媒介来连接事实和时间点的图形,使得机器可以更好地理解事件之间的先后关系。这种网络结构中的循环层可以促进对事件序列的建模,同时利用时间关系来存储和传播事件。这种网络结构还允许在不同的事件之间共享参数,从而对长期事件的建模变得更加容易。该模型的主要应用包括事件预测、自然语言处理和机器学习领域。
相关问题
semi-supervised hierarchical recurrent graphneural network for city-wide par
在城市规划和管理中,使用半监督式分层循环图神经网络(semi-supervised hierarchical recurrent graph neural network)对城市范围内的参数进行建模和预测是一种有效的方法。
首先,该网络结合了图神经网络的能力,可以有效地处理城市中大量的空间数据,并且能够捕捉数据之间的复杂关系。其次,通过分层和循环的设计,可以用于处理多层级的城市空间结构,并且能够考虑时间序列数据的变化和演化趋势。此外,采用半监督学习的方式,可以利用少量已知的标注数据,结合大量未标注数据,来建立模型和进行预测,从而提高了建模的效率和预测的准确性。
在城市规划中,这种方法可以应用于城市交通流量预测、城市空气质量监测、城市资源利用优化等方面。通过分析和预测这些参数,可以帮助城市管理者做出科学决策,提升城市的运行效率和市民的生活质量。
总的来说,semi-supervised hierarchical recurrent graph neural network for city-wide parameters modeling and prediction是一种适用于城市规划和管理的先进技术,可以帮助我们更好地理解和把握城市的发展和变化趋势,从而更好地提升城市的可持续发展水平。
1. ARIMA 2. SARIMA 3. VAR 4. Auto-ARIMA 5. Auto-SARIMA 6. LSTM 7. GRU 8. RNN 9. CNN 10. MLP 11. DNN 12. MLP-LSTM 13. MLP-GRU 14. MLP-RNN 15. MLP-CNN 16. LSTM-ARIMA 17. LSTM-MLP 18. LSTM-CNN 19. GRU-ARIMA 20. GRU-MLP 21. GRU-CNN 22. RNN-ARIMA 23. RNN-MLP 24. RNN-CNN 25. CNN-ARIMA 26. CNN-MLP 27. CNN-LSTM 28. CNN-GRU 29. ARIMA-SVM 30. SARIMA-SVM 31. VAR-SVM 32. Auto-ARIMA-SVM 33. Auto-SARIMA-SVM 34. LSTM-SVM 35. GRU-SVM 36. RNN-SVM 37. CNN-SVM 38. MLP-SVM 39. LSTM-ARIMA-SVM 40. LSTM-MLP-SVM 41. LSTM-CNN-SVM 42. GRU-ARIMA-SVM 43. GRU-MLP-SVM 44. GRU-CNN-SVM 45. RNN-ARIMA-SVM 46. RNN-MLP-SVM 47. RNN-CNN-SVM 48. CNN-ARIMA-SVM 49. CNN-MLP-SVM 50. CNN-LSTM-SVM 51. CNN-GRU-SVM 52. ARIMA-RF 53. SARIMA-RF 54. VAR-RF 55. Auto-ARIMA-RF 56. Auto-SARIMA-RF 57. LSTM-RF 58. GRU-RF 59. RNN-RF 60. CNN-RF 61. MLP-RF 62. LSTM-ARIMA-RF 63. LSTM-MLP-RF 64. LSTM-CNN-RF 65. GRU-ARIMA-RF 66. GRU-MLP-RF 67. GRU-CNN-RF 68. RNN-ARIMA-RF 69. RNN-MLP-RF 70. RNN-CNN-RF 71. CNN-ARIMA-RF 72. CNN-MLP-RF 73. CNN-LSTM-RF 74. CNN-GRU-RF 75. ARIMA-XGBoost 76. SARIMA-XGBoost 77. VAR-XGBoost 78. Auto-ARIMA-XGBoost 79. Auto-SARIMA-XGBoost 80. LSTM-XGBoost 81. GRU-XGBoost 82. RNN-XGBoost 83. CNN-XGBoost 84. MLP-XGBoost 85. LSTM-ARIMA-XGBoost 86. LSTM-MLP-XGBoost 87. LSTM-CNN-XGBoost 88. GRU-ARIMA-XGBoost 89. GRU-MLP-XGBoost 90. GRU-CNN-XGBoost 91. RNN-ARIMA-XGBoost 92. RNN-MLP-XGBoost 93. RNN-CNN-XGBoost 94. CNN-ARIMA-XGBoost 95. CNN-MLP-XGBoost 96. CNN-LSTM-XGBoost 97. CNN-GRU-XGBoost 98. ARIMA-ANN 99. SARIMA-ANN 100. VAR-ANN 上面这些缩写模型的全称及相关用途功能详细解释
以下是对缩写模型的全称及相关用途功能的详细解释:
1. ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average): 适用于平稳时间序列数据的预测,结合了自回归 (AR) 和移动平均 (MA) 的模型。
2. SARIMA (Seasonal ARIMA): 在ARIMA模型基础上添加了对季节性因素的建模,适用于带有季节性的时间序列数据的预测。
3. VAR (Vector Autoregression): 用于多变量时间序列数据的预测,基于自回归模型,能够捕捉变量之间的相互依赖关系。
4. Auto-ARIMA: 自动选择ARIMA模型的参数,通过对多个模型进行评估和选择来实现自动化。
5. Auto-SARIMA: 自动选择SARIMA模型的参数,通过对多个模型进行评估和选择来实现自动化。
6. LSTM (Long Short-Term Memory): 长短期记忆网络,一种适用于处理长期依赖关系的循环神经网络,用于时间序列数据的建模和预测。
7. GRU (Gated Recurrent Unit): 一种类似于LSTM的循环神经网络,具有更简化的结构,适用于时间序列数据的建模和预测。
8. RNN (Recurrent Neural Network): 适用于处理序列数据的神经网络模型,能够捕捉时间序列的动态特性。
9. CNN (Convolutional Neural Network): 卷积神经网络,主要用于图像处理,但也可以用于时间序列数据的预测,特别擅长局部模式的识别。
10. MLP (Multi-Layer Perceptron): 多层感知机,一种前馈神经网络模型,适用于处理非线性关系的时间序列数据。
11. DNN (Deep Neural Network): 深度神经网络,具有多个隐藏层的神经网络模型,能够学习更复杂的特征表示。
12. MLP-LSTM: 结合了多层感知机和长短期记忆网络的模型,用于时间序列数据的建模和预测。
13. MLP-GRU: 结合了多层感知机和门控循环单元网络的模型,用于时间序列数据的建模和预测。
14. MLP-RNN: 结合了多层感知机和循环神经网络的模型,用于时间序列数据的建模和预测。
15. MLP-CNN: 结合了多层感知机和卷积神经网络的模型,用于时间序列数据的建模和预测。
这些模型可以根据具体问题和数据的特性来选择和使用,以获得最佳的时间序列预测性能。