图神经网络lstm联合预测

图神经网络（Graph Neural Network，GNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是两种常用的深度学习模型，用于处理图数据和时间序列数据。它们分别擅长处理不同类型的数据，将它们联合起来可以更准确地进行预测。

首先，图神经网络可以有效地处理图数据，挖掘节点之间的关系和对整个图的全局信息进行学习。通过GNN，我们可以将图数据转化为节点特征向量，以便于进行深度学习模型的训练和预测。

其次，长短期记忆网络在处理时间序列数据时表现出色，它可以捕捉到数据中的长期依赖性和记忆效果。因此，LSTM可以很好地处理时间序列数据的特征提取和预测任务。

当将GNN和LSTM联合起来时，可以首先使用GNN对图数据进行特征提取和表征学习，得到节点的特征向量。然后，将这些节点特征向量输入到LSTM中，结合时间序列的特征进行预测。这样，就可以将图数据的全局关系和时间序列的记忆效果结合起来，更准确地进行预测任务。

总的来说，图神经网络和长短期记忆网络的联合应用可以在处理复杂数据时提高预测的准确性，这种联合预测方法在金融、交通、医疗等领域都有很大的应用潜力。