OpenCity – AI交通预测模型，卓越的零样本预测和情境适应能力

OpenCity是一个由香港大学与华南理工大学及百度共同开发的先进交通预测模型。该模型利用Transformer架构和图神经网络，经过大规模预训练，能够学习交通数据中的时空依赖关系，展现出卓越的零样本预测能力和快速适应不同场景的能力，助力智慧交通的实现。

OpenCity是什么

OpenCity是一个创新的交通预测系统，由香港大学、华南理工大学和百度联合研发。该系统采用Transformer架构结合图神经网络，通过对大规模交通数据的预训练，能够有效地捕捉到交通流动的时空特征。OpenCity具备出色的零样本预测能力和迅速适应新环境的能力，能够灵活应对不同地区和时间的交通模式变化，推动智能交通的发展。

主要功能

• 综合时空建模：高效处理城市交通模式的多样性与变化，适应不同空间和时间的需求。
• 零样本预测：在未见过的区域同样表现出色，无需进行广泛的再训练或微调。
• 快速环境适应：模型能迅速适应不同交通环境，通过简单的微调即可部署于多种场景。
• 良好的可扩展性：在最小的额外训练需求下，模型能够适应新的未见场景。
• 长期交通预测：弥补了传统模型在长期预测能力上的不足，为城市规划提供战略性支持。
• 深度时空依赖建模：通过整合时间和空间的上下文信息，实现更准确的预测。

技术原理

• Transformer架构：利用自注意力机制捕捉交通数据中的长距离依赖关系，使模型能更好地理解复杂的时空模式。
• 图神经网络（GNN）：结合GNN模拟交通网络中节点（如路口、路段）与边（如道路）间的相互作用，提升交通流预测能力。
• 时空嵌入：通过时空嵌入技术，将时间序列数据和空间位置信息编码至统一表示空间，以便于高效学习和预测。
• 上下文归一化：采用实例归一化等方法处理数据异质性，减少训练与测试数据间的分布偏差。
• Patch嵌入：通过Patch嵌入技术将大型时空数据分割成小块处理，降低计算和内存需求，提高长期交通预测效率。

产品官网

• GitHub仓库：https://github.com/HKUDS/OpenCity

应用场景

• 交通流量预测：预测城市内不同区域的交通流量，协助交通管理部门进行有效调度与资源分配。
• 交通拥堵分析：识别和预测交通拥堵的热点区域及时间段，为缓解拥堵提供决策支持。
• 公共交通优化：通过预测公共交通的乘客流量，优化公交线路和班次，提升公共交通效率。
• 智能交通信号控制：基于交通流量预测结果，智能调整交通信号灯的配时，减少等待时间，提高道路使用效率。

常见问题

• OpenCity适合哪些类型的交通数据？：OpenCity能够处理各种交通数据，包括流量、速度、事故记录及天气信息等。
• 如何获取OpenCity的支持？：用户可以通过访问OpenCity的GitHub页面获取模型代码、文档和社区支持。
• 部署OpenCity需要哪些计算资源？：OpenCity模型可能需要较高的计算能力，建议使用支持GPU的环境。
• OpenCity能否处理实时数据？：是的，OpenCity可配置为实时处理交通数据，为决策提供及时支持。