OpenCity是一個由香港大學與華南理工大學及百度共同開發的先進交通預測模型。該模型利用Transformer架構和圖神經網絡，經過大規模預訓練，能夠學習交通數據中的時空依賴關系，展現出卓越的零樣本預測能力和快速適應不同場景的能力，助力智慧交通的實現。

OpenCity是什么

OpenCity是一個創新的交通預測系統，由香港大學、華南理工大學和百度聯合研發。該系統采用Transformer架構結合圖神經網絡，通過對大規模交通數據的預訓練，能夠有效地捕捉到交通流動的時空特征。OpenCity具備出色的零樣本預測能力和迅速適應新環境的能力，能夠靈活應對不同地區和時間的交通模式變化，推動智能交通的發展。

主要功能

• 綜合時空建模：高效處理城市交通模式的多樣性與變化，適應不同空間和時間的需求。
• 零樣本預測：在未見過的區域同樣表現出色，無需進行廣泛的再訓練或微調。
• 快速環境適應：模型能迅速適應不同交通環境，通過簡單的微調即可部署于多種場景。
• 良好的可擴展性：在最小的額外訓練需求下，模型能夠適應新的未見場景。
• 長期交通預測：彌補了傳統模型在長期預測能力上的不足，為城市規劃提供戰略性支持。
• 深度時空依賴建模：通過整合時間和空間的上下文信息，實現更準確的預測。

技術原理

• Transformer架構：利用自注意力機制捕捉交通數據中的長距離依賴關系，使模型能更好地理解復雜的時空模式。
• 圖神經網絡（GNN）：結合GNN模擬交通網絡中節點（如路口、路段）與邊（如道路）間的相互作用，提升交通流預測能力。
• 時空嵌入：通過時空嵌入技術，將時間序列數據和空間位置信息編碼至統一表示空間，以便于高效學習和預測。
• 上下文歸一化：采用實例歸一化等方法處理數據異質性，減少訓練與測試數據間的分布偏差。
• Patch嵌入：通過Patch嵌入技術將大型時空數據分割成小塊處理，降低計算和內存需求，提高長期交通預測效率。

產品官網

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

應用場景

• 交通流量預測：預測城市內不同區域的交通流量，協助交通管理部門進行有效調度與資源分配。
• 交通擁堵分析：識別和預測交通擁堵的熱點區域及時間段，為緩解擁堵提供決策支持。
• 公共交通優化：通過預測公共交通的乘客流量，優化公交線路和班次，提升公共交通效率。
• 智能交通信號控制：基于交通流量預測結果，智能調整交通信號燈的配時，減少等待時間，提高道路使用效率。

常見問題

• OpenCity適合哪些類型的交通數據？：OpenCity能夠處理各種交通數據，包括流量、速度、事故記錄及天氣信息等。
• 如何獲取OpenCity的支持？：用戶可以通過訪問OpenCity的GitHub頁面獲取模型代碼、文檔和社區支持。
• 部署OpenCity需要哪些計算資源？：OpenCity模型可能需要較高的計算能力，建議使用支持GPU的環境。
• OpenCity能否處理實時數據？：是的，OpenCity可配置為實時處理交通數據，為決策提供及時支持。