OpenCity是什么

OpenCity是由香港大學(xué)聯(lián)合華南理工大學(xué)和百度共同研發(fā)的交通預(yù)測模型。OpenCity采用Transformer架構(gòu)和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練學(xué)習(xí)交通數(shù)據(jù)的時空依賴關(guān)系，具備卓越的零樣本預(yù)測能力和快速情境適應(yīng)能力，有效應(yīng)對不同區(qū)域和時間的交通模式變化，推動智慧交通發(fā)展。

OpenCity的主要功能

• 通用時空建模：有效處理不同空間區(qū)域和時間的城市交通模式的多樣性和變化。
• 零樣本預(yù)測能力：即使在未見過的區(qū)域，也能展示出優(yōu)越的性能，無需廣泛重新訓(xùn)練或微調(diào)。
• 快速情境適應(yīng)：模型能快速適應(yīng)不同的交通環(huán)境，通過簡單微調(diào)即可部署在多種場景中。
• 可擴展性：模型展示了良好的擴展性，能在最小的額外訓(xùn)練或微調(diào)需求下適應(yīng)新的、未見過的場景。
• 長期交通預(yù)測：解決了傳統(tǒng)模型在長期預(yù)測能力上的不足，為城市規(guī)劃者提供前瞻性的戰(zhàn)略支持。
• 深度時空依賴建模：通過整合時間和空間上下文線索，生成更準確的預(yù)測。

OpenCity的技術(shù)原理

• Transformer架構(gòu)：采用Transformer模型的自注意力機制來捕捉交通數(shù)據(jù)中的長距離依賴關(guān)系，使模型能理解和預(yù)測復(fù)雜的時空模式。
• 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）：結(jié)合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來模擬交通網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點（如路口、路段）和邊（如道路）之間的交互，從而更好地理解和預(yù)測交通流。
• 時空嵌入：通過時空嵌入技術(shù)，模型能將時間序列數(shù)據(jù)和空間位置信息編碼到一個統(tǒng)一的表示空間中，以便進行有效的學(xué)習(xí)和預(yù)測。
• 上下文歸一化：使用實例歸一化（Instance Normalization）等技術(shù)來處理數(shù)據(jù)異質(zhì)性，減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)之間的分布偏移。
• Patch嵌入：通過Patch嵌入技術(shù)，模型能將大的時空數(shù)據(jù)分割成小塊進行處理，有助于降低計算和內(nèi)存需求，使長期交通預(yù)測更加高效。

OpenCity的項目地址

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

如何使用OpenCity

• 環(huán)境準備：確保有足夠的計算資源，OpenCity模型可能需要較高的計算能力。安裝必要的軟件和庫，如Python、PyTorch或其他深度學(xué)習(xí)框架。
• 數(shù)據(jù)收集：收集交通數(shù)據(jù)，可能包括交通流量、速度、事故報告、天氣條件等。確保數(shù)據(jù)覆蓋了足夠的時間和空間范圍，以便模型能學(xué)習(xí)到泛化的時空特征。
• 數(shù)據(jù)預(yù)處理：清洗數(shù)據(jù)，處理缺失值和異常值。將數(shù)據(jù)格式化為模型可以處理的形式，例如時間序列和空間網(wǎng)格。
• 模型獲取：從GitHub下載OpenCity模型的代碼和預(yù)訓(xùn)練權(quán)重。
• 模型配置：根據(jù)數(shù)據(jù)和預(yù)測需求配置模型參數(shù)，如輸入輸出大小、學(xué)習(xí)率、訓(xùn)練周期等。

OpenCity的應(yīng)用場景

• 交通流量預(yù)測：預(yù)測城市不同區(qū)域的交通流量，幫助交通管理部門進行交通調(diào)度和資源分配。
• 交通擁堵分析：分析和預(yù)測交通擁堵的熱點區(qū)域和時間段，為緩解擁堵提供決策支持。
• 公共交通優(yōu)化：通過預(yù)測公共交通工具的乘客流量，優(yōu)化公交線路和班次，提高公共交通效率。
• 智能交通信號控制：基于交通流量預(yù)測結(jié)果，智能調(diào)整交通信號燈的配時，減少等待時間和提高道路使用效率。