用于多元时间序列预测的图神经网络模型

作     者：张晗 ZHANG Han

作者机构：东北财经大学数据科学与人工智能学院大连辽宁116025 

出 版 物：《浙江大学学报（工学版）》 (Journal of Zhejiang University：Engineering Science)

年 卷 期：2024年第58卷第12期

页      面：2500-2509页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：辽宁省应用基础研究计划资助项目(2023JH2/101600040) 辽宁省教育厅基本科研资助项目(LJKMZ20221598) 

主　　题：多元时间序列 图神经网络 静态图 动态图 图交互 

摘      要：现有用于多元时序预测的图神经网络模型大多基于预定义图以静态的方式捕捉时序特征,缺少对于系统动态适应和对时序样本之间潜在动态关系的捕捉.提出用于多元时序预测的图神经网络模型(MTSGNN).该模型在一个图学习模块中,采用数据驱动的方式学习时间序列数据的静态图和动态演化图,以捕捉时序样本之间的复杂关系.通过图交互模块实现静态图和动态图之间的信息交互,并使用卷积运算提取交互信息中的依赖关系.利用多层感知机对多元时序进行预测.实验结果表明,所提模型在6个真实的多元时间序列数据集上的预测效果显著优于当前最先进的方法,并且具有参数量较小、运算速度较快的优点.