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《MATLAB 实现基于双向图卷积网络（Bi-GCN）进行时间序列预测模型的项目详细实例》
近年来，深度学习模型，特别是图卷积网络（GCN）和双向图卷积网络（Bi-GCN），已被提出作为一种新型的解决方案，旨在通过图结构学习来提升对时序数据的建模能力。与传统的GCN相比，Bi-GCN不仅可以从历史数据中提取有用信息，还能结合未来数据对模型进行训练和预测，从而解决了传统模型在处理长时依赖关系时的不足。因此，Bi-GCN在时间序列预测任务中的应用具有极大的潜力，尤其是在需要同时考虑过去和未来信息的任务中。在模型设计方面，我们使用了Bi-GCN模型，结合了图卷积操作的优势，并提出了自适应图结构的设计。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/144899113
该项目部署与应用主要有哪些步骤(多选)
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