基于tensorflow的图神经网络框架stellargraph
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stellargraph是一个基于tensorflow的图神经网络框架
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@152-5202 lz，图片好像没有显示出来唉
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如上图所示，有超过207个传感器的2016次速度记录观测（时间步长）。每5分钟记录一次速度。这意味着，在一个小时内，你将有12次观察。同样地，一天将包含288（12x24）个观测值。总的来说，数据包括207天（12X24X7）内每5分钟记录的速度。
时空数据预测是一个有监督的学习问题
时间序列预测问题可以归结为一个监督学习问题。我们可以使用前一个时间步作为输入特性，使用下一个时间步作为输出进行预测。然后，时空预测问题可以建模为预测未来的特征值，给定该实体的特征的历史值以及“连接”到该实体的实体的特征值。例如，速度预测问题，传感器的历史速度是时间序列，传感器之间的距离是传感器连通性或接近性的指标。
