一种顾及空间邻近度的时空预测方法

李静; 刘海砚; 陈晓慧; 康磊; 李佳; 赵清波

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一种顾及空间邻近度的时空预测方法

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时空预测问题中需要对时间和空间依赖进行捕捉,如何精确地提取数据中的时空特征,拟合复杂的非线性时空关系是其主要挑战和核心任务之一。提出一种顾及空间邻近度的时空预测方法,采用反欧氏距离加权的图卷积神经网络来提取时空序列的空间特征,并将所提取的空间特征输入到参数少,训练速度较快的门控循环单元来提取时间特征,从而进行时空预测。选取4种时空预测方法进行对比实验,并在两组真实的社交媒体签到数据集上进行了验证。实验结果表明,本文方法相比其他时空预测模型在均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)这3个预测结果评价指标上均有不同程度的提高,说明本文方法具有较高的预测精度,能够较好地拟合时空序列的非线性关系,实现时空预测。

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来源
《测绘科学技术学报》 |2021年第6期|631-638|共8页
作者
李静; 刘海砚; 陈晓慧; 康磊; 李佳; 赵清波;
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作者单位

信息工程大学;

河南郑州450001;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类测绘数据库与信息系统;
关键词
时空预测; 图卷积神经网络; 空间特征; 空间邻近度; 门控循环单元;

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