时空蜂场图卷积网络在蜂箱传感器网络疾病预测中的实践与优化

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养蜂业中，蜂群健康直接影响蜂蜜产量和作物授粉效率。传统蜂箱疾病预测方法主要依赖人工巡检或简单统计模型，存在明显不足：

时空数据割裂 ：蜂箱间疾病传播具有空间相关性（如距离越近传染风险越高），但传统方法仅分析单个蜂箱的时间序列数据。
动态关系缺失 ：蜂群活动会随季节变化（如冬季聚集取暖），而固定阈值法无法捕捉这种动态。
早期预警滞后 ：基于规则的系统通常在症状明显后才触发警报，错过最佳干预时机。

常见时空预测模型在蜂箱场景的对比：

模型类型	优势	蜂箱场景缺陷
LSTM/GRU	擅长时间序列预测	忽略蜂箱间空间关系
传统 GCN	能建模空间图结构	无法处理时间动态性
STFGCN	时空联合建模	计算复杂度较高

STFGCN 的核心优势在于：

图结构适配性 ：用节点表示蜂箱，边权重反映距离或蜂群交互频率
时空耦合 ：通过时间卷积 + 图卷积的混合层捕获时空模式
注意力机制 ：自动学习不同时段 / 蜂箱的重要性权重（如越冬期更关注内部温度）

import networkx as nx

def build_hive_graph(sensor_positions):
    """
    根据蜂箱 GPS 坐标构建加权图
    :param sensor_positions: 字典格式 {hive_id: (lat, lon)}
    :return: networkx.Graph 对象
    """
    G = nx.Graph()

    # 添加节点（蜂箱）for hive_id, pos in sensor_positions.items():
        G.add_node(hive_id, pos=pos)

    # 基于距离计算边权重
    for i in G.nodes():
        for j in G.nodes():
            if i != j:
                dist = haversine(G.nodes[i]['pos'], G.nodes[j]['pos'])
                G.add_edge(i, j, weight=1/(dist+0.01))  # 防止除零

    return G

关键组件说明：

时间门控卷积 ：用因果卷积提取时间特征，避免未来信息泄露
图扩散卷积 ：通过随机游走矩阵聚合邻居信息（公式示例）：

$$Z = \sum_{k=0}^{K} \theta_k T_k(\tilde{L})X$$

其中 $T_k$ 为切比雪夫多项式，$\tilde{L}$ 为归一化拉普拉斯矩阵
3. 时空注意力 ：计算节点间和时间步间的双重注意力权重

import torch
import torch.nn as nn

class STFGCN(nn.Module):
    def __init__(self, node_features, num_timesteps):
        super().__init__()

        # 时间卷积层
        self.temporal_conv = nn.Conv1d(
            in_channels=node_features,
            out_channels=64,
            kernel_size=3,
            padding='causal'  # 保持序列长度
        )

        # 图卷积层
        self.graph_conv = ChebConv(64, 64, K=2)  # 使用 PyG 库实现

        # 时空注意力
        self.attention = nn.MultiheadAttention(64, num_heads=4)

    def forward(self, x, edge_index):
        # x 形状: [batch_size, num_nodes, timesteps, features]
        batch_size, num_nodes, timesteps, _ = x.shape

        # 时间维度处理
        x = x.permute(0,1,3,2)  # [batch, nodes, feats, time]
        x = x.reshape(-1, timesteps)
        x = self.temporal_conv(x)

        # 空间维度处理
        x = x.view(batch_size*num_nodes, -1)
        x = self.graph_conv(x, edge_index)

        # 注意力机制
        x = x.view(batch_size, num_nodes, -1)
        x, _ = self.attention(x, x, x)

        return x

在某养蜂场实测数据（30 个蜂箱，1 年数据）上的表现：