如何利用LSTM和GCN网络提高时间序列预测的准确性？请提供详细的操作流程和关键要素。

在时间序列预测中，LSTM网络因其能够处理长期依赖关系，特别适合捕捉时间序列数据中的动态特征，而GCN网络则能够通过图结构提取非欧几里得数据的高级特征，二者结合可以大幅提升预测的准确性。以下步骤和关键要素是结合《LSTM与GCN结合的感染病人数预测模型源码详解》资源提供的参考：

参考资源链接：[LSTM与GCN结合的感染病人数预测模型源码详解](https://wenku.csdn.net/doc/2rc9wkk84q?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 数据预处理：首先，需要对时间序列数据进行清洗和归一化处理。考虑到时间序列的周期性和趋势性，可能需要进行去噪、季节性调整等操作。数据预处理是整个预测过程中的重要环节，直接影响到模型的性能。

2. 构建LSTM网络结构：在搭建LSTM模型时，需要设计合适的网络层数、隐藏单元数和激活函数。例如，使用Stacked LSTM结构可以增强模型捕捉长期依赖的能力。激活函数的选择也要根据问题的性质来决定，如使用tanh或ReLU。

3. 构建GCN网络结构：GCN层能够提取数据中的图结构特征，需要定义图结构以及相应的邻接矩阵。GCN层的数目和每层的节点数是关键参数，需要根据数据集的特性和预测任务来调整。

4. 特征融合：将LSTM提取的时间序列特征与GCN提取的空间特征进行融合。这一步骤非常关键，因为融合方法将决定两种类型特征如何互补。

5. 损失函数和优化器选择：选择合适的损失函数和优化器对训练模型至关重要。在时间序列预测中，常用的损失函数是均方误差（MSE），而优化器可以选择Adam或RMSprop。

6. 训练与验证：利用训练数据对模型进行训练，同时采用交叉验证来评估模型的泛化能力。在训练过程中，监控损失函数值的变化以及过拟合现象，必要时进行早停（early stopping）。

7. 模型评估与调优：使用验证集评估模型的预测性能，根据评估结果调整模型参数，如学习率、批次大小、网络结构等。此外，可以通过集成学习、模型剪枝等方法进一步优化模型。

8. 预测与应用：完成模型的训练和调优后，使用测试集进行最终的模型评估，确保模型在未见过的数据上具有良好的预测能力，然后将模型部署到实际应用中。

通过以上步骤，结合《LSTM与GCN结合的感染病人数预测模型源码详解》中的源码和文档，可以系统地构建和优化一个结合LSTM和GCN的深度学习模型，用于时间序列预测任务。

参考资源链接：[LSTM与GCN结合的感染病人数预测模型源码详解](https://wenku.csdn.net/doc/2rc9wkk84q?spm=1055.2569.3001.10343)