基于时间序列图神经网络的最新综述（GNN4TS）：预测、分类、异常检测和插补

时间序列图神经网络最新综述（GNN4TS） 时间序列图神经网络（GNN4TS）是近年来兴起的一种基于图神经网络的时间序列分析方法。该方法可以明确地模拟时间和变量之间的关系，这是传统的和其他基于深度神经网络的方法难以做到的。GNN4TS 的主要特点是它可以学习时间序列中的时空特性，并且可以捕捉到不同变量之间的关系。 GNN4TS 的应用场景非常广泛，包括但不限于云、交通网络、人口迁移和全球天气预报等领域。在这些场景中，时间序列数据的分析变得越来越重要。通过使用 GNN4TS，可以进行预测、分类、异常检测和插补等任务，并且可以提供对过去趋势的洞察和对未来可能性的预测。 在 GNN4TS 中，时间点或变量被视为节点，它们之间的关系视为边，以网络或图的结构建模。这使得 GNN4TS 可以学习时间序列中的复杂关系，并且可以捕捉到不同变量之间的关系。 GNN4TS 是一种非常有前途的时间序列分析方法，它可以学习时间序列中的时空特性，并且可以捕捉到不同变量之间的关系。GNN4TS 的应用场景非常广泛，并且可以提供对过去趋势的洞察和对未来可能性的预测。 知识点： 1. 时间序列图神经网络（GNN4TS）：是一种基于图神经网络的时间序列分析方法，可以学习时间序列中的时空特性，并且可以捕捉到不同变量之间的关系。 2. 时空特性：是指时间序列数据中包含的时间信息和空间关系。 3. 图神经网络（GNNs）：是一种基于图的神经网络，可以学习图结构中的关系。 4. 时间序列分析：是指对时间序列数据的分析，以了解过去趋势和预测未来可能性。 5. 预测、分类、异常检测和插补：是 GNN4TS 可以进行的四个基本任务。 6. kaggle 竞赛策略：是指在 kaggle 竞赛平台上使用 GNN4TS 进行时间序列分析的策略。 7. AI 模型介绍：是指对 GNN4TS 模型的介绍和解释。 8. 时间序列数据：是指用于记录动态系统测量结果的主要数据类型。 9. 云、交通网络、人口迁移和全球天气预报：是 GNN4TS 的一些应用场景。 10. 算法讲解：是指对 GNN4TS 算法的解释和讲解。