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图神经网络时间预测代码

时间: 2024-11-09 12:05:14 浏览: 43

图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）应用于时间序列预测时，通常结合了图形结构信息和时间顺序特征。这类模型可以处理复杂的时间序列数据，如社交网络中的用户行为、生物网络中的蛋白质相互作用等。以下是使用Python（例如PyTorch Geometric库）编写的一个简化版图神经网络时间序列预测的基本代码框架： ```python import torch from torch_geometric.nn import TemporalConvGAT # 假设我们有图数据 (batched_graphs) 和对应的节点特征 (node_features) graphs, node_features = ... # 定义GNN层 class GNN(TemporalConvGAT): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(GNN, self).__init__(in_channels, out_channels, heads=1) # 初始化模型 gnn = GNN(node_features.shape[1], num_nodes=graphs.num_node) # 假设每个时间步有5个预测步骤 future_steps = 5 output_size = gnn.out_channels * future_steps def predict(graphs, node_features): # 将输入数据转换成适合GNN的格式 x, edge_index, ts = graphs.x, graphs.edge_index, graphs.time_stamps # 添加时间戳作为额外特征 x = torch.cat([x, ts.unsqueeze(-1)], dim=-1) # 进行时间序列预测 out = [] for i in range(future_steps): out.append(gnn(x, edge_index)) x = out[-1] + x # 上一时刻的预测结果与当前状态融合 return out # 使用模型进行预测 predictions = predict(graphs, node_features) ``` 这个例子中，`TemporalConvGAT`是一个基于注意力机制的图卷积层，它会捕捉到邻接节点之间的依赖。预测过程中，每一步都应用一次GNN，然后将上一步的预测结果与当前节点的状态相加。

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