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该项目研究了图神经网络在电力系统分析中的应用。 它旨在比较图神经网络 (GNN) 与传统多层感知器 (MLP) 模型在相同模型复杂度下的性能。 代码是在 Jupyter Notebook IDE 中使用 pytorch 框架开发的。 神经网络（NN）的最新进展框架被称为图神经网络（GNN），在电力系统中，电网可以被表示为一个具有高维特征和总线之间相互依赖关系的图，为电力系统分析提供更好的机器学习状态，在GNN框架中整合电网拓扑结构用于电力流的应用。 在电网中，总线可以被看作是节点，而线可以被看作是边。节点的特征是电压、电压角、有功功率和无功功率，而线路的特征可以是线路电流和线路电阻。 Pytorch实现图神经网络 (GNN) 与传统多层感知器 (MLP)的电力系统分析 （完整源码和数据包） Pytorch实现图神经网络 (GNN) 与传统多层感知器 (MLP)的电力系统分析 （完整源码和数据包） Pytorch实现图神经网络 (GNN) 与传统多层感知器 (MLP)的电力系统分析 （完整源码和数据包）

基于 GNN 的链接预测器（Python完整源码和数据包） 调查了多个基于图形神经网络的端到端链接预测架构；编码器为GCN、RGCN、GAT、GraphSAGE，解码器为Inner-Product、Dedicom、DistMult；使用PyTorchGeometric进行建模。 在Cora、Citeseer、Pubmed数据集上进行了基准测试；GCN编码器和基于Dedicom的解码器在所有数据集上的表现都优于其他数据集（大于2%）。

基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包） 基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包） 基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包） 基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包） 基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包） 基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包） 基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包） 基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包） 基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包） 基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包） 基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包） 基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包） 基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包） 基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包） 基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包） 基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包） 基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包）

GNN基于已知结构和假设结构能量的数据预测（Python完整源码和数据包） GNN基于已知结构和假设结构能量的数据预测（Python完整源码和数据包） GNN基于已知结构和假设结构能量的数据预测（Python完整源码和数据包） GNN基于已知结构和假设结构能量的数据预测（Python完整源码和数据包） GNN基于已知结构和假设结构能量的数据预测（Python完整源码和数据包） GNN基于已知结构和假设结构能量的数据预测（Python完整源码和数据包） GNN基于已知结构和假设结构能量的数据预测（Python完整源码和数据包） GNN基于已知结构和假设结构能量的数据预测（Python完整源码和数据包） GNN基于已知结构和假设结构能量的数据预测（Python完整源码和数据包） GNN基于已知结构和假设结构能量的数据预测（Python完整源码和数据包） GNN基于已知结构和假设结构能量的数据预测（Python完整源码和数据包） GNN基于已知结构和假设结构能量的数据预测（Python完整源码和数据包） GNN基于已知结构和假设结构能量的数据预测（Python完整源码和数据包）

GNN基于电子健康记录的变异正则化图谱表征（Python完整源码和数据包） GNN基于电子健康记录的变异正则化图谱表征（Python完整源码和数据包） GNN基于电子健康记录的变异正则化图谱表征（Python完整源码和数据包） GNN基于电子健康记录的变异正则化图谱表征（Python完整源码和数据包）

基于GNN神经网络的结构搜索（Python完整源码和数据包） 基于GNN神经网络的结构搜索（Python完整源码和数据包） 基于GNN神经网络的结构搜索（Python完整源码和数据包） 基于GNN神经网络的结构搜索（Python完整源码和数据包）

基于GNN和ARIMA的时间序列预测（Python完整源码和数据包） 一个基于GNN和ARIMA的时间序列预测，包括数据预处理和预测方法。 基于GNN和ARIMA的时间序列预测（Python完整源码和数据包） 一个基于GNN和ARIMA的时间序列预测，包括数据预处理和预测方法。

基于GNN 进行分子能量预测（Python完整源码和数据包） 基于GNN 进行分子能量预测（Python完整源码和数据包） 基于GNN 进行分子能量预测（Python完整源码和数据包）

图神经网络 | Python实现LSTM-GNN时间序列预测 LSTM-GNN用于病人的结果预测：一个混合模型，结合了用于提取时间特征的长短期记忆网络（LSTM）和用于提取病人邻域信息的图谱神经网络（GNN）。 关于预测重症监护室（ICU）病人结果的工作主要集中在生理时间序列数据上，基本上忽略了诊断和药物等稀疏数据。当它们被包括在内时，它们通常是在模型的后期阶段被串联起来的，这可能难以从更罕见的疾病模式中学习。通过在图中连接类似的病人，将诊断作为关系信息加以利用。 LSTM-GNNs在eICU数据库的住院时间预测任务中的表现优于仅有LSTM的基线。利用图神经网络从相邻的病人病例中提取信息是一个很有前途的研究方向，在电子健康记录的监督学习性能方面产生了切实的回报。