GNN 预测数据处理

GNN（图神经网络）在预测数据处理方面有多种方法。一种常见的方法是将时间序列数据转化为图结构，然后使用GNN对图进行处理。这种方法可以通过将时间序列数据中的每个时间点作为图的节点，然后根据节点之间的关系构建边。接着，可以使用GNN对图进行卷积操作，从而提取节点之间的空间关系。这样，GNN可以学习到时间序列数据中的复杂模式和关联性，进而用于预测任务。\[1\]

另一种方法是将GNN与LSTM结合使用。这种方法先将时间序列数据通过GNN进行空间上的卷积操作，然后将结果输入到LSTM中进行时间上的卷积操作。这样可以同时考虑时间和空间的关系，从而更好地捕捉时间序列数据中的模式和趋势。\[1\]

此外，还可以将GNN与一维卷积操作结合使用。一维卷积本质上是对时间序列数据的卷积操作，而GNN也可以看作是一种卷积操作，只是它只对时间序列数据的某个维度进行变换。因此，可以将GNN和一维卷积操作结合起来，通过对时间序列数据进行多层次的卷积操作，从而更好地提取特征和模式。\[2\]\[3\]

总之，GNN在预测数据处理中可以通过将时间序列数据转化为图结构，与LSTM或一维卷积操作结合使用，从而提取时间序列数据中的空间关系和模式，用于预测任务。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [PyTorch搭建GNN-LSTM和LSTM-GNN模型实现多变量输入多变量输出时间序列预测](https://blog.csdn.net/Cyril_KI/article/details/128621012)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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