时空大型语言模型用于交通预测
原文约300字/词,阅读约需1分钟。发表于: 。提出了一种基于空间 - 时间大型语言模型(ST-LLM)的交通预测方法,通过重新定义位置上的时间步长作为标记,并结合空间 - 时间嵌入模块来学习标记的空间位置和全局时间表示,在提供统一的空间和时间信息的基础上,进一步提出了一种部分冻结的 LLM 关注策略,用于捕捉交通预测的空间 - 时间依赖关系。综合实验表明 ST-LLM 在真实交通数据集上优于最先进的模型,同时在少样本和零样本预测场景中也表现出鲁棒性。
提出了一种基于空间 - 时间大型语言模型(ST-LLM)的交通预测方法,通过重新定义位置上的时间步长作为标记,并结合空间 - 时间嵌入模块来学习标记的空间位置和全局时间表示。实验表明 ST-LLM 在真实交通数据集上优于最先进的模型,同时在少样本和零样本预测场景中也表现出鲁棒性。