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港大發布智能交通大模型全家桶OpenCity!打破時空零樣本預測壁壘,訓練速度最多提升50倍

AIGC動態1年前 (2024)發布 新智元
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港大發布智能交通大模型全家桶OpenCity!打破時空零樣本預測壁壘,訓練速度最多提升50倍

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原標題:港大發布智能交通模型全家桶OpenCity!打破時空零樣本預測壁壘,訓練速度最多提升50倍
關鍵字:交通,模型,時空,數據,時間
文章來源:新智元
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新智元報道編輯:LRST
【新智元導讀】近日,香港大學發布最新研究成果:智能交通大模型OpenCity。該模型根據參數大小分為OpenCity-mini、OpenCity-base和OpenCity-Pro三個模型版本,顯著提升了時空模型的零樣本預測能力,增強了模型的泛化能力。精確的交通流量預測對于提升城市規劃和交通管理效率至關重要,有助于更合理地分配資源并提升出行質量。
然而,現有的預測系統在處理未知區域的交通預測,以及進行長期預測時,常常無法達到預期效果,這些挑戰主要源于交通數據在空間和時間上的不一致性,以及在不同時間和地點的顯著變化。
基于「開發一種具有高度通用性、魯棒性和適應性的時空預測模型」的思路,香港大學、華南理工大學等機構的研究人員提出了一個創新的基座模型OpenCity,能夠識別并整合來自多個數據源的時空模式,以增強在不同城市環境中的零樣本學習能力。論文鏈接:http://arxiv.org/abs/2408.10269
代碼鏈接:https://github.com/HKUDS/OpenCity
OpenCity結合了Transformer和圖神經網絡技術,以捕捉交


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