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原標(biāo)題：港大發(fā)布智能交通大模型全家桶OpenCity！打破時(shí)空零樣本預(yù)測(cè)壁壘，訓(xùn)練速度最多提升50倍
關(guān)鍵字：交通,模型,時(shí)空,數(shù)據(jù),時(shí)間
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新智元報(bào)道編輯：LRST
【新智元導(dǎo)讀】近日，香港大學(xué)發(fā)布最新研究成果：智能交通大模型OpenCity。該模型根據(jù)參數(shù)大小分為OpenCity-mini、OpenCity-base和OpenCity-Pro三個(gè)模型版本，顯著提升了時(shí)空模型的零樣本預(yù)測(cè)能力，增強(qiáng)了模型的泛化能力。精確的交通流量預(yù)測(cè)對(duì)于提升城市規(guī)劃和交通管理效率至關(guān)重要，有助于更合理地分配資源并提升出行質(zhì)量。
然而，現(xiàn)有的預(yù)測(cè)系統(tǒng)在處理未知區(qū)域的交通預(yù)測(cè)，以及進(jìn)行長(zhǎng)期預(yù)測(cè)時(shí)，常常無(wú)法達(dá)到預(yù)期效果，這些挑戰(zhàn)主要源于交通數(shù)據(jù)在空間和時(shí)間上的不一致性，以及在不同時(shí)間和地點(diǎn)的顯著變化。
基于「開發(fā)一種具有高度通用性、魯棒性和適應(yīng)性的時(shí)空預(yù)測(cè)模型」的思路，香港大學(xué)、華南理工大學(xué)等機(jī)構(gòu)的研究人員提出了一個(gè)創(chuàng)新的基座模型OpenCity，能夠識(shí)別并整合來(lái)自多個(gè)數(shù)據(jù)源的時(shí)空模式，以增強(qiáng)在不同城市環(huán)境中的零樣本學(xué)習(xí)能力。論文鏈接：http://arxiv.org/abs/2408.10269
代碼鏈接：https://github.com/HKUDS/OpenCity
OpenCity結(jié)合了Transformer和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，以捕捉交

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