Spatial-Temporal Large Language Model for Traffic Prediction

最新推荐文章于 2025-06-26 09:00:05 发布
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分类专栏： Urban and Traffic 文章标签： 语言模型 人工智能 自然语言处理
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Urban and Traffic
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本文介绍了一种名为ST-LLM的时空大语言模型，用于交通预测。ST-LLM通过将位置和时间步长转化为tokens，并结合时空嵌入模块，学习空间和时间表示，提高了预测准确性。部分冻结注意力策略进一步增强了模型对时空相关性的捕获。实验证明，ST-LLM在交通预测任务上超越了现有最佳模型，且在小样本和零样本预测中表现稳定。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

本文是LLM系列文章，针对《Spatial-Temporal Large Language Model for Traffic Prediction》的翻译。

交通量预测的时空大语言模型

摘要

交通预测是智能交通系统的一个关键组成部分，它致力于利用历史数据预测特定地点的未来交通。尽管现有的交通预测模型通常强调开发复杂的神经网络结构，但其准确性并没有得到相应的提高。近年来，大型语言模型（LLM）在时间序列分析方面表现出了卓越的能力。与现有模型不同，LLM主要通过参数扩展和广泛的预训练来发展，同时保持其基本结构。在本文中，我们提出了一种用于交通预测的时空大语言模型（ST-LLM）。具体而言，ST-LLM将每个位置的时间步长重新定义为token，并结合了时空嵌入模块来学习token的空间位置和全局时间表示。然后，这些表示被融合以向每个token提供统一的空间和时间信息。此外，我们提出了一种新的LLM的部分冻结注意力策略，该策略旨在捕捉交通预测的时空相关性。在真实交通数据集上进行的综合实验证明，ST-LLM的性能优于最先进的模型。值得注意的是，ST-LLM在小样本和零样本预测场景中也表现出稳健的性能。

1 引言

2 相关工作

3 问题定义

4 方法

5 实验

6 结论

ST-LLM通过将交通数据嵌入LLM的时空表示中，有望使大型语言模型适应交通预测。在ST-LLM中提

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[MDM 2024]Spatial-Temporal Large Language Model for Traffic Prediction
Sherlily的博客
02-22 1176
计算机-人工智能-交通流量预测大模型
基于信息增强传输的时空图神经网络交通流预测 Spatial-Temporal Graph Neural Network for Traffic Flow Prediction Based on Inf
daisyxyr的博客
04-25 849
7.基于信息增强传输的时空图神经网络交通流预测 Spatial-Temporal Graph Neural Network for Traffic Flow Prediction Based on Information Enhanced Transmission 摘要：交通问题不仅影响人们的出行，同时也会带来环境污染以及安全等问题，准确的交通流预测是构建智能交通系统、预防和缓解交通问题的关键.目前的预测方法大多没有考虑到交通流动态的时空相关性、周期性以及线性与非线性等特点.在充分考虑上述因素的基础上，提出
论文笔记：Spatial-Temporal Large Language Model for Traffic Prediction
qq_40206371的博客
04-20 886
arxiv 2024 时空+大模型。
基于大模型的交通预测模型
zuiyishihefang的博客
10-24 1603
文章信息 论文题目为《Spatial-Temporal Large Language Model for TrafficPrediction》，文章来自ICLR 2024，是一篇交通预测领域论文，文中提出了一种新颖的空间-时间大型语言模型（ST-LLM）用于交通预测，它将位置上的时间步长定义为一个token，并通过空间-时间嵌入层对每个token进行嵌入。文中将这些token的空间-时间...
2024 [arXiv] ST-LLM——时空大语言模型用于交通预测
suzukiwudi的博客
02-10 2711
近期，大型语言模型（LLMs）在时间序列分析中显示出卓越能力。不同于现有模型，LLMs主要通过参数扩展和广泛的预训练在保持其基本结构的同时取得进步。本文提出了一种用于交通预测的空间-时间大型语言模型（ST-LLM）。具体来说，ST-LLM将每个地点的时间步骤重新定义为标记，并融入空间-时间嵌入模块来学习标记的空间位置和全局时间表征。然后，这些表征被融合，为每个标记提供统一的空间和时间信息。此外，我们提出了一种新颖的LLM部分冻结注意力策略，旨在捕捉交通预测的空间-时间依赖性。
论文阅读【时空+大模型】ST-LLM（MDM2024）
micaudience的博客
07-11 1926
Spatial-Temporal Large Language Model for Traffic Prediction
论文笔记 Exploring Large Language Models forHuman Mobility Prediction under Public Events
qq_40206371的博客
03-06 1110
对于特定时间步骤 t 的给定活动场馆 v，我们通过测量其周边出流（离开）和入流（到达）行程的数量来衡量其旅行需求，表示为二维向量。
整理研究方向（1）【未完成】
qq_35780315的博客
07-26 2640
整理从交通流量预测发展到其他方向的团队文章，并研究调研我们可以研究的方向
时空数据挖掘新思路！25篇顶会论文汇总，含2024最新！
2401_82426425的博客
02-02 3830
在科技飞速发展的今天，我们正处在一个大数据无处不在的时代，在这个时代背景下，时空数据变得尤为重要，它不仅记录了事物的位置和时间变化，还揭示了地理实体间的复杂联系和动态模式。为了充分挖掘这些数据的潜在价值，时空数据挖掘技术随之兴起，这里就汇总了25篇时空数据挖掘领域顶会论文，涵盖了多个热门研究方向，一起看看这个领域最新研究成果吧！
基于Spatial-Temporal Transformer的城市交通流预测
zuiyishihefang的博客
07-13 5476
文章信息本周阅读的论文是题目为《Spatial-Temporal Transformer Networks for Traffic Flow Forecasting》的一篇2021年发布在arXiv网站上的使用时空Transformer网络（STTNs）预测交通流的文章。摘要交通预测已成为智能交通系统的核心组成部分。然而，由于交通流的高度非线性特征和动态的时空依赖性，及时...
ST-LLM：交通预测的大规模语言模型新篇章
最新发布
gitblog_00489的博客
06-26 360
ST-LLM：交通预测的大规模语言模型新篇章 项目介绍 在现代智能交通系统中，交通预测扮演着至关重要的角色。它通过分析历史数据，预测特定位置未来交通特征的变化。然而，现有的交通预测模型虽然结构复杂，但准确性并未显著提高。ST-LLM（Spatial-Temporal Large Language Model for Traffic Prediction）项目的提出，为交通预测领域带来了全新的视角和...
基于大语言模型的时空图学习
gao00013的博客
12-28 1790
时空预测在城市计算中具有巨大的意义，因为它使决策者能够预测交通流量、犯罪率和空气质量等关键现象。通过利用时空数据固有的图结构和利用图神经网络(gnn)的力量来捕获不同时隙和位置的复杂关系和依赖关系，研究人员在这一领域取得了显着进展。这些进步极大地改善了表征学习，导致了更准确的预测。本研究的重点是探索大语言模型(LLMs)处理城市系统时空数据动态特性的能力。所提出的方法被称为STLLM，将llm与跨视图互信息最大化范式集成在一起，以捕获隐含的时空依赖性并保留城市空间中的空间语义。
ST-LLM：视频大型语言模型的时序学习优势
gitblog_00667的博客
03-31 591
ST-LLM：视频大型语言模型的时序学习优势 项目介绍 ST-LLM 是一个创新的时序敏感视频大型语言模型，旨在通过其独特的架构提升视频理解能力。该项目结合了三种关键架构设计：联合空间时序建模、动态遮蔽策略以及全局局部输入模块，这些设计使得 ST-LLM 在视频内容理解、动作识别和开放性问题推理等方面表现出色。ST-LLM 已经在多个视频理解和生成任务上取得了最先进的结果，包括 MVBench、V...
交通大模型与时序大模型整理【共15篇工作】【附开源代码】
SmartLab307的博客
04-16 8604
通过本文的阐述，我们希望能够为研究人员、决策者和城市规划者提供一些有益的参考，促进交通领域数据整理与分析工作的进一步发展与应用。
论文辅助笔记：ST-LLM
qq_40206371的博客
07-06 379
1 时间嵌入 2PFA（Partial Frozen Architecture） 3 ST_LLM 3.1 初始化 3.2 forward
UrbanGPT: Spatio-Temporal Large Language Models
zuiyishihefang的博客
07-03 1117
1.文章信息本次介绍的文章是2024年arxiv上一篇名为《UrbanGPT: Spatio-Temporal Large Language Models》的文章，UrbanGPT旨在解决城市环境中的时空预测问题，通过大语言模型（LLM）的强大泛化能力来应对数据稀缺的挑战。2.摘要UrbanGPT是一种旨在解决城市时空预测问题的大型语言模型。时空预测的目标是预测城市生活各个方面的未来时空模式、趋势...
ST-LLM
SmartLab307的博客
10-22 216
A: 这篇论文介绍了STG-LLM（Spatial-Temporal Graph-Large Language Model），一种创新的方法，旨在利用大型语言模型（LLMs）进行时空预测。问题背景论文指出，尽管LLMs在自然语言处理和计算机视觉等领域表现出色，但将它们应用于时空预测任务仍然面临挑战，主要是因为文本数据与时空数据之间的差异。STG-LLM方法为了解决这一问题，论文提出了STG-LLM，它包含两个关键组件：STG-Tokenizer和STG-Adapter。
AI论文速读 | 【综述】（LLM4TS）大语言模型用于时间序列
suzukiwudi的博客
02-25 3509
大型语言模型 (LLM) 在自然语言处理和计算机视觉等领域得到了广泛应用。除了文本、图像和图形之外，LLM还具有分析时间序列数据的巨大潜力，使气候、物联网、医疗保健、交通、音频和金融等领域受益。这篇综述论文对利用LLM进行时间序列分析的各种方法进行了深入的探索和详细的分类。强调了法学硕士原始文本数据训练与时间序列数据的数值性质之间差距的固有挑战，并探索将LLM知识迁移和蒸馏到数值时间序列分析的策略。
AI论文速读 | STG-LLM 大语言模型如何理解时空数据？
suzukiwudi的博客
02-25 2051
这篇论文介绍了STG-LLM（Spatial-Temporal Graph-Large Language Model），一种创新的方法，旨在利用大型语言模型（LLMs）进行时空预测。问题背景论文指出，尽管LLMs在自然语言处理和计算机视觉等领域表现出色，但将它们应用于时空预测任务仍然面临挑战，主要是因为文本数据与时空数据之间的差异。STG-LLM方法为了解决这一问题，论文提出了STG-LLM，它包含两个关键组件：STG-Tokenizer和STG-Adapter。
Attention Based Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Traffic Flow Forecasting (ASTGCN)
03-19
<think>嗯，用户想了解ASTGCN模型的结构和实现。首先，我得回忆一下这个模型的相关信息。根据引用中的内容，ASTGCN结合了注意力机制和图卷积来处理时空特征。交通数据有时间和空间上的复杂性，所以模型需要同时捕捉这两方面。 模型架构应该分为空间和时间两个部分。空间方面，图卷积网络（GCN）可以处理路网的结构，但交通流量是动态变化的，所以需要注意力机制来调整节点间的关系。引用3提到不同位置的历史数据对未来预测的影响不同，这说明空间注意力是必要的。时间方面，引用4指出过去的交通流会影响未来，所以时间注意力也很重要，用来捕捉不同时间点的重要性。 接下来，模型的具体模块可能包括时空块的堆叠。每个块可能有空间注意力图卷积和时间注意力卷积，再加上门控机制。比如，空间注意力层动态调整邻接矩阵，时间注意力层处理序列中的关键时间点。然后，多组件融合部分可能需要处理不同时间尺度的数据，如最近、日周期、周周期，引用4中的X_h应该对应最近时段的输入。 实现细节方面，图卷积可能用切比雪夫多项式近似，注意力机制通过可学习的参数计算权重。时间卷积可能用一维卷积或LSTM，但结合注意力的话，可能采用自注意力机制。代码示例部分需要展示这些组件的实现，比如定义空间注意力层、时间卷积层，以及如何整合它们。 还要注意引用的内容，比如引用2说明模型在长期预测中的优势，引用5澄清节点特征的组成，每个节点在时间t有F个特征。因此，输入数据的维度应该是N×F×T，其中N是节点数，F是特征数，T是时间步长。 可能还需要考虑如何将多个时空块的输出融合，以及最终的预测层设计。损失函数通常用MAE或RMSE。用户可能需要具体的代码示例，所以需要用PyTorch或TensorFlow框架展示关键层的实现。 最后，相关问题部分要涵盖模型组件的作用、与传统模型的区别、注意力机制的具体应用、数据预处理和实际部署挑战。这能帮助用户更全面地理解ASTGCN的应用和优化方向。</think>### 基于注意力机制的空间-时间图卷积网络（ASTGCN）模型架构及实现 #### 1. 核心设计目标 ASTGCN旨在通过融合图卷积网络（GCN）和注意力机制，捕捉交通数据中的**动态时空关联性**。交通流具有以下特点： - **空间动态性**：路网节点间的关系随时间变化（如早晚高峰拥堵传播）[^3] - **时间动态性**：不同历史时段对预测的影响权重不同（如最近5分钟与1小时前数据的重要性差异）[^4] #### 2. 模型架构 ``` 输入层 → 多组件时空块堆叠 → 融合层 → 输出层 ``` ##### 2.1 空间-时间块（Spatio-Temporal Block） 每个模块包含三层结构： ```python 时空注意力层 → 空间图卷积 → 时间卷积 → 残差连接 ``` - **空间注意力层** 动态计算节点间关联权重矩阵： $$S = \text{softmax}\left( \sigma(\mathbf{X}W_1) \cdot (\mathbf{X}W_2)^T \right)$$ 其中$W_1, W_2$为可学习参数，$\sigma$为激活函数[^2] - **时间注意力层** 计算时间维度权重： $$E = \text{softmax}\left( \text{tanh}(\mathbf{X}U_1) \cdot (\mathbf{X}U_2)^T \right)$$ 通过调整历史时间步的重要性增强时间建模能力 - **门控时序卷积** 使用一维空洞卷积提取多尺度时序特征： ```python class TemporalConv(nn.Module): def __init__(self, in_channels, filters, kernel_size=3): super().__init__() self.conv = nn.Conv1d(in_channels, 2*filters, kernel_size, padding='same') self.tanh = nn.Tanh() self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): conv_out = self.conv(x) gate, filter = torch.split(conv_out, split_size, dim=1) return self.tanh(filter) * self.sigmoid(gate) # 门控机制 ``` ##### 2.2 多组件融合 同时处理三种时间模式的数据输入： - **最近时段数据**：$\mathcal{X}_h \in \mathbb{R}^{N \times F \times T_h}$（直接关联当前状态） - **日周期数据**：$\mathcal{X}_d \in \mathbb{R}^{N \times F \times T_d}$（捕捉早晚高峰模式） - **周周期数据**：$\mathcal{X}_w \in \mathbb{R}^{N \times F \times T_w}$（识别工作日/周末差异） #### 3. 关键实现细节 ```python class ASTGCN(nn.Module): def __init__(self, node_num, feat_dim, pred_len): super().__init__() # 空间注意力层 self.spatial_att = SpatialAttention(feat_dim) # 时间卷积层 self.temporal_conv = TemporalConv(feat_dim, 64) # 图卷积层（使用切比雪夫多项式近似） self.gconv = ChebConv(64, 64, K=3) # K为多项式阶数 # 多组件融合 self.fusion = nn.Linear(3*64, pred_len) def forward(self, x_h, x_d, x_w): # 处理最近时段数据 s_att = self.spatial_att(x_h) x_h = F.relu(self.gconv(x_h, s_adj_matrix)) # 动态调整邻接矩阵 x_h = self.temporal_conv(x_h.transpose(1,2)).transpose(1,2) # 类似处理日周期、周周期数据 ... # 特征融合 fused = torch.cat([x_h, x_d, x_w], dim=-1) return self.fusion(fused) ``` #### 4. 模型优势分析 1. **动态空间建模**：通过注意力机制自动学习节点间动态权重，优于传统GCN的固定邻接矩阵 2. **多粒度时间建模**：同时捕捉短期波动和长期周期模式[^4] 3. **并行化处理**：不同时间组件可并行计算提升效率
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