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。

文章预览

今天来推荐一个深度学习领域很有创新性的研究方向： LSTM结合GNN 。 GNN擅长处理图数据关系和特征，而LSTM擅长处理时间序列数据及长期依赖关系。通过将两者结合，我们可以 有效提升时间序列预测的准确性和效率 ，尤其是在处理空间和时间数据时。 比如一种用于出租车需求和供应预测的hetGNN-LSTM算法，结合了异构图神经网络和LSTM，比现有SOTA推理速度快了10倍！ 目前这种策略已经被广泛应用于交通流量预测等多个场景，创新空间十分可观。于是我这次整理了 8种 最新的LSTM+GNN结合创新方案 （附代码），并简单提炼了可参考的idea，希望能给各位的论文添砖加瓦。 扫码添加小享， 回复“ 长短GNN ” 免费获取 全部论文+ 开源代码 Semi-decentralized Inference in Heterogeneous Graph Neural Networks for Traffic Demand Forecasting: An Edge-Computing Approach 方法： 论文提出了一种结 ………………………………