港大发布智能交通大模型全家桶OpenCity!打破时空零样本预测壁垒,训练速度最多提升50倍

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港大发布智能交通大模型全家桶OpenCity!打破时空零样本预测壁垒,训练速度最多提升50倍

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原标题:港大发布智能交通模型全家桶OpenCity!打破时空零样本预测壁垒,训练速度最多提升50倍
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新智元报道编辑:LRST
【新智元导读】近日,香港大学发布最新研究成果:智能交通大模型OpenCity。该模型根据参数大小分为OpenCity-mini、OpenCity-base和OpenCity-Pro三个模型版本,显著提升了时空模型的零样本预测能力,增强了模型的泛化能力。精确的交通流量预测对于提升城市规划和交通管理效率至关重要,有助于更合理地分配资源并提升出行质量。
然而,现有的预测系统在处理未知区域的交通预测,以及进行长期预测时,常常无法达到预期效果,这些挑战主要源于交通数据在空间和时间上的不一致性,以及在不同时间和地点的显著变化。
基于「开发一种具有高度通用性、鲁棒性和适应性的时空预测模型」的思路,香港大学、华南理工大学等机构的研究人员提出了一个创新的基座模型OpenCity,能够识别并整合来自多个数据源的时空模式,以增强在不同城市环境中的零样本学习能力。论文链接:http://arxiv.org/abs/2408.10269
代码链接:https://github.com/HKUDS/OpenCity
OpenCity结合了Transformer和图神经网络技术,以捕捉交


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