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基于图卷积神经网络GCN的时间序列预测:图与递归结构相结合预测库存需求

时间序列预测任务可以按照不同的方法执行。最经典的是基于统计和自回归的方法。更准确的是基于增强和集成的算法,我们必须使用滚动周期生成大量有用的手工特性。另一方面,我们可以使用在开发过程中提供更多自由的神经网络模型,提供对顺序建模的可定制的特性。循环和卷积结构在时间序列预测中取得了巨大的成功。该领域中有趣的方法是通过采用最初在NLP中本地的Transformers和Attention架构。图结构的使用

#python#keras#深度学习 +1
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