LSTM与GNN强强结合！全新架构带来10倍推理速度提升

主要观点总结

本文主要介绍了LSTM结合GNN在深度学习领域的创新性研究方向。通过结合两者，可以有效提升时间序列预测的准确性和效率，特别是在处理空间和时间数据时。文章还介绍了四种基于这种结合的方法，包括hetGNN-LSTM算法、混合GNN和LSTM框架生成占用概况、跨境电网的碳强度预测模型以及SIG-Net模型等，并阐述了它们的创新点。

关键观点总结

关键观点1: LSTM与GNN结合能有效提升时间序列预测的准确性和效率

LSTM擅长处理时间序列数据及长期依赖关系，而GNN擅长处理图数据关系和特征。通过将两者结合，可以更有效地处理空间和时间数据，提高预测的准确性和效率。

关键观点2: 四种基于LSTM和GNN结合的方法的介绍和创新点

文章分别介绍了hetGNN-LSTM算法、混合模型预测办公室占用情况、跨境电网的碳强度预测模型和SIG-Net模型等四种方法，并详细阐述了它们的创新点，如半分散的GNN方法、自适应节点分配方案等。

关键观点3: 文章提供了相关论文和开源代码的获取方式

文章提供了相关论文和开源代码的获取途径，扫码添加小享并回复“长短GNN”即可获取全部论文和开源代码。

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