帮我用python写一个基于航班数据的航班延误预测的gnn模型

很高兴能够帮助你。关于你的问题，我可以提供以下建议：

首先，你需要获取与航班延误相关的数据。可以通过航空公司或航空数据提供商获取航班的实际起降时间、计划起降时间、起降机场、航班号等信息。

接着，你可以构建一个基于图神经网络的航班延误预测模型。你可以使用Python中的DGL库来构建和训练你的模型。具体来说，你可以使用图卷积神经网络（GCN）或GraphSAGE模型来对每个航班进行建模，并使用这些模型来预测航班延误。你可以使用PyTorch或TensorFlow等框架来实现这些模型。

最后，为了评估你的模型的性能，你可以使用混淆矩阵、ROC曲线或精度/召回率等指标来评估你的模型。这些指标可以让你了解模型的准确性和表现。

希望这些信息对你有所帮助！

相关问题

基于tensorflow写一个图神经网络（GNN）预测的python代码

以下是一个基于TensorFlow的GraphSAGE模型的代码示例，用于节点分类任务：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

class GraphSAGE(tf.keras.Model):
    def __init__(self, n_features, n_classes, n_hidden_layers=2, n_hidden_units=16, agg_method='mean'):
        super(GraphSAGE, self).__init__()
        self.n_features = n_features
        self.n_classes = n_classes
        self.n_hidden_layers = n_hidden_layers
        self.n_hidden_units = n_hidden_units
        self.agg_method = agg_method

        self.dense1 = layers.Dense(n_hidden_units, activation='relu')
        self.dense2 = layers.Dense(n_classes)

        self.aggregator_layers = []
        for i in range(n_hidden_layers):
            self.aggregator_layers.append(layers.Dense(n_hidden_units, activation='relu'))

    def call(self, inputs):
        x, adj_matrix = inputs

        # Aggregation
        for i in range(self.n_hidden_layers):
            if self.agg_method == 'mean':
                x = tf.matmul(adj_matrix, x)
                x = tf.divide(x, tf.reduce_sum(adj_matrix, axis=1, keepdims=True) + 1)
            elif self.agg_method == 'max':
                x = tf.matmul(adj_matrix, x)
                x = tf.reduce_max(x, axis=1, keepdims=True)
            else:
                raise ValueError('Invalid aggregation method')

            x = self.aggregator_layers[i](x)

        # Readout
        x = tf.reduce_mean(x, axis=0)
        x = self.dense1(x)
        x = self.dense2(x)

        return x

在这个代码中，我们定义了一个 `GraphSAGE` 类，它继承自 TensorFlow 的 `Model` 类。在 `__init__` 方法中，我们定义了模型的各种参数和层。在 `call` 方法中，我们定义了模型的前向传播过程。

我们的输入是一个大小为 `(n_nodes, n_features)` 的特征矩阵 `x` 和一个大小为 `(n_nodes, n_nodes)` 的邻接矩阵 `adj_matrix`。在聚合层中，我们使用邻接矩阵来聚合每个节点的邻居特征。我们可以使用平均值或者最大值来聚合邻居特征。在读出层，我们将所有节点的聚合表示取平均值，并将其输入到一个全连接层中，最后输出分类结果。

需要注意的是，这个代码示例中的 GraphSAGE 模型只是 GNN 中的一种，而且还有许多其他的 GNN 模型。不同的 GNN 模型可能具有不同的聚合方式和读出方式。

帮我写一段GNN预测股票价格趋势的python代码

好的，以下是一段简单的GNN预测股票价格趋势的Python代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
import spektral

# 加载数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')

# 数据预处理
X = df.drop(['Date', 'Close'], axis=1).values
y = df['Close'].values.reshape(-1, 1)

# 划分训练集和测试集
train_size = int(len(X) * 0.8)
train_X, test_X = X[:train_size], X[train_size:]
train_y, test_y = y[:train_size], y[train_size:]

# 构建图数据
A = spektral.utils.graphs.normalize_adjacency(spektral.utils.graphs.get_adjacency(train_X))
graph = spektral.utils.graphs.Graph(x=train_X, a=A, y=train_y)

# 定义模型
model = spektral.models.GCN(units=64, activation='relu')
model.compile(loss='mean_squared_error',
              optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),
              metrics=['mean_absolute_error'])

# 训练模型
model.fit(graph, epochs=100, batch_size=32, verbose=0)

# 预测测试集
A_test = spektral.utils.graphs.normalize_adjacency(spektral.utils.graphs.get_adjacency(test_X))
graph_test = spektral.utils.graphs.Graph(x=test_X, a=A_test, y=test_y)
predictions = model.predict(graph_test)

# 输出预测结果
print(predictions)

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中还需要对数据进行更加细致的处理和特征工程，并且需要对模型进行调参和优化。同时，由于GNN需要构建图数据，需要使用专门的库（如spektral）进行处理。