当交通遇上机器学习-优快云博客

原创如何获取交通大数据

关注微信公众号《当交通遇上机器学习》后台回复“数据”即可获取:数据包括出租车GPS数据样例，地铁AFC刷卡数据样例，公交刷卡数据样例，共享单车订单数据（包括起终点，即租车还车位置的经纬度），同时还提供了高达175G的四个月的滴滴GPS数据和滴滴订单数据的获取方式，以及从数据处理（Oracle数据库）、模型构建（机器学习）、编程实现（python）到可视化（ArcGIS）等一系列视频教程。...

2019-05-11 02:01:41 10696 4

为了设计这样的优化器，我们考虑以下设置：假设对于训练实例，我们可以访问完整的问题描述{zi}，以及可观察的描述{yi}，而在测试时，只知道其可观察的描述y_test，但不知道其完整的描述z_test。θ是可学习的求解器的参数。理想情况下，希望有一个优化器，可以做到（1）处理损失函数景观的复杂性（例如，高度非线性的目标f，复杂的和可能组合的域f），（2）利用过去解决类似问题的经验，（3）可以处理部分信息设置，当在测试时间做出决定时，仅可以看到可观察的问题描述y，而不能看到真实的问题描述z。

2025-04-10 09:35:30 289

原创 Time-VLM：探索用于增强时间序列预测的多模态视觉-语言模型

虽然文本提供了上下文理解，但它通常缺乏细粒度的时间细节。与此相反，将时间序列数据转化为视觉表示，例如通过格拉门角场（GAF）或复发图，能够使模型识别和利用潜在的视觉模式，从而促进使用图像化特征学习技术（例如，卷积神经网络，CNN）提取复杂的时间关系（图1，左）。TAL模块为输入时间序列提供上下文文本表示，包括预定义（例如描述性任务）或动态生成的文本，灵活适应各种场景对于动态生成的提示，TAL提取时间序列的关键统计特征，包括：最小值和最大值、基于一阶差分的上升/下降、预测的历史窗口、领域特定的描述。

2025-03-30 17:27:18 913

原创 Nature: 准确预测小样本数据的表格基础模型

将表格分解为行与列两个正交维度，分别进行注意力计算，充分捕捉样本间与特征间的依赖关系。然而，表格数据具有高度异质性：特征类型多样（布尔型、分类型、连续型）、存在缺失值与异常值，且不同数据集间特征语义差异显著（如“温度”在材料科学与气象学中的含义不同）。论文提出了一种名为Tabular Prior-data Fitted Network（TabPFN）的表格基础模型，用于在小到中型表格数据上进行准确的预测，并在多项基准测试中显著优于现有的方法，如梯度提升决策树（如CatBoost、XGBoost等）。

2025-03-14 09:00:59 864

原创 TimeCMA：通过跨模态对齐实现大模型赋能的多变量时间序列预测

文章信息论文题目为《TimeCMA: Towards LLM-Empowered Multivariate Time Series Forecasting via Cross-Modality Alignment》，论文提出了一种基于大语言模型的时间预测框架，通过模态对齐的方式实现使用LLM进行预测，并提出使用最后一个token进行解码的方法降低计算成本。摘要多变量时间序列预测（MTSF）旨在学习...

2025-03-08 21:27:12 963 2

原创论文征集 | Transportmetrica A: Transport Science特刊征稿

JCR Q2期刊Transportmetrica A: Transport Science特刊AI-driven prediction and optimization for smart rail transit systems上线邀稿特刊主题The rapid expansion of rail transit systems, including subways, light rail, r...

2025-03-07 17:04:05 504

原创 SCI论文征集|Transportation Research Part D特刊征稿

Transportation Research Part D的特刊“Machine Learning for Sustainable Maritime Transportation: Empirical Insights and Policy Implications”将延期收稿到2025年10月，客座编辑包括丹麦技术大学Prof Jasmine Lam，清华大学白茜文副教授，西交利物浦大学陈中硕...

2025-03-06 17:00:29 173

原创慕课第二次开课通知 | 《人工智能与交通大数据实战》，欢迎选修！

各位小伙伴们，2024年我在中国大学MOOC开设面向全国高校师生的《人工智能与交通大数据实战》课程，编号：0818BJTU217，交通、土木、规划、计算机等领域的本科生和研究生都可以选，欢迎大家选课交流！也欢迎大家推荐给身边的同学和学弟学妹们选课！今年首次开课，课程内容与我在北京交通大学开设的《人工智能与交通大数据实战》课程，内容一致，认真学习后，相信大家会有不错的收获！2025年继续开课！开课平...

2025-02-27 09:01:10 775

原创用于未知参数约束下的混合整数线性规划问题的二阶段预测后优化

文章信息文章题为“Two-Stage Predict+Optimize for Mixed Integer Linear Programs with Unknown Parameters in Constraints”，该文于2023年发表在NeurIPS 2023。该文章提出了一种适用于未知参数出现在约束上的Predict+Optimize框架,该框架也能适用于混合整数线性规划问题。摘要Pred...

2025-01-27 22:49:57 952

原创基于不可微分优化的面向决策学习：学习局部优化的决策损失

文章信息文章题为“Decision-Focused Learning without Differentiable Optimization: Learning Locally Optimized Decision Losses”，该文于2023年发表在NeurIPS 2022。该文章提出了一种完全用自动学习的损失函数取代决策聚焦学习中优化组件的方法。摘要决策聚焦学习（Decision-Focus...

2025-01-19 11:20:58 767

原创超越局部损失函数的预测-优化方法

1 文章信息文章名为Leaving the Nest : Going Beyond Local Loss Functions for Predict-Then-Optimize。发表在第38届AAAI Conference on Artificial Intelligence. 作者来自哈佛大学。2 摘要预测-优化是一种利用机器学习在不确定性下进行决策的方法框架。其核心研究问题是：“本文如...

2025-01-01 23:16:47 1529

原创数据驱动的偏微分方程发现方法

文章信息论文题目为《Data-driven discovery of partial differential equations》，该文于2017年发表于《Science Advances》上。文章提出了一种稀疏回归方法，能够通过在空间域中的时间序列数据来挖掘给定系统的控制偏微分方程。摘要本文提出了一种稀疏回归方法，能够通过在空间域中的时间序列数据来发现给定系统的控制偏微分方程。回归框架依赖于稀...

2024-12-31 17:43:04 1155

原创基于transformer的熵模型的图像压缩框架

文章信息论文题目为《ENTROFORMER:A TRANSFORMER-BASED ENTROPY MODEL FOR LEARNED IMAGECOMPRESSION》，文章来自ICLR2022，是一篇图像压缩领域论文，提出了一种名为 Entroformer 的全新的基于 Transformer 的熵模型用于学习图像压缩。该模型的主要创新包括:1) 使用多头注意力机制结合 top-k 选择...

2024-12-19 09:09:12 679

原创自动学习优化问题的紧凑型质量敏感代理

1 文章信息文章名为Automatically Learning Compact Quality-aware Surrogates for Optimization Problems。发表在第34届Conference on Neural Information Processing Systems. 作者来自哈佛大学。2 摘要解决具有未知参数的优化问题通常需要学习一个预测模型，以预测这些...

2024-12-14 18:37:08 932

原创月底课程关闭 | 中国大学MOOC公开课《人工智能与交通大数据实战》首次开课，欢迎选修！...

各位小伙伴们，今年我在中国大学MOOC开设面向全国高校师生的《人工智能与交通大数据实战》课程，编号：0818BJTU217，交通、土木、规划、计算机等领域的本科生和研究生都可以选，欢迎大家选课交流！也欢迎大家推荐给身边的同学和学弟学妹们选课！今年首次开课，课程内容与我在北京交通大学开设的《人工智能与交通大数据实战》课程，内容一致，认真学习后，相信大家会有不错的收获！开课平台：中国大学MOOC开课...

2024-12-07 17:00:40 897

原创一个实用的端到端的深度学习库存模型

G1 文章信息文章题为“A Practical End-to-End Inventory Management Model withDeep Learning”，该文于2022年发表至“MANAGEMENT SCIENCE”。文章的核心是提出了端到端的框架用于多周期库存补货问题。2 摘要文章研究了一个数据驱动的多周期库存补货问题，需求与供应商交货期（VLT）具有不确定性，但可获取大量历史数...

2024-12-03 22:36:22 1288

原创融合数据-决策管道：以决策为中心的学习组合优化

1 文章信息文章名为Melding the Data-Decisions Pipeline: Decision-Focused Learning for Combinatorial Optimization。发表在第33届AAAI Conference on Artificial Intelligence. 作者来自南加州大学。2 摘要在现实世界环境中产生影响力需要人工智能技术贯穿从数据...

2024-11-23 23:50:56 980

原创 MIPaaL: 将混合整数规划作为一个层

1 文章信息文章名为MIPaaL: Mixed Integer Program as a Layer。发表在第34届AAAI Conference on Artificial Intelligence，作者来自南加州大学。2 摘要机器学习模块通常出现在较为重要的决策制定流程中；然而，模型训练过程通常仅关注一个损失函数，该函数测量预测值与真实值之间的准确性。决策导向性学习在训练预测模型时，...

2024-11-23 23:50:56 1167

原创基于贝叶斯核张量回归的可扩展时空变系数模型

文章信息本周阅读的论文是一篇2024年发表在《Bayesian Analysis》上利用贝叶斯核回归技术处理高维时间序列的文章，题目为《Scalable Spatiotemporally Varying Coefficient Modeling with Bayesian Kernelized Tensor Regression》。摘要作为空间统计中的一项回归技术，时空变系数模型（STVC）是一项...

2024-11-12 19:41:24 794

原创基于学习的地铁客流动态预测智能调度方法

1 文章信息文章题为“A Learning Based Intelligent Train RegulationMethod With Dynamic Prediction forthe Metro Passenger Flow”，该文于2023年发表至“IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS”。文章的核心观点是提出了一种...

2024-11-06 22:25:05 1233 1

原创基于提示学习的时序预测模型

1 文章信息文章名为PromptCast: A New Prompt-based Learning Paradigm for Time Series Forecasting。于2023 年 12 月 13 日发表在IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering（TKDE），作者来自澳大利亚的新南威尔士大学，被引83次。2 摘要本文提...

2024-10-27 22:11:35 675 1

原创基于大模型的交通预测模型

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...

2024-10-24 00:06:29 1220 2

原创慕课开课通知 | 中国大学MOOC公开课《人工智能与交通大数据实战》首次开课，欢迎选修！...

各位小伙伴们，今年我在中国大学MOOC开设面向全国高校师生的《人工智能与交通大数据实战》课程，编号：0818BJTU217，交通、土木、规划、计算机等领域的本科生和研究生都可以选，欢迎大家选课交流！也欢迎大家推荐给身边的同学和学弟学妹们选课！今年首次开课，课程内容与我在北京交通大学开设的《人工智能与交通大数据实战》课程，内容一致，认真学习后，相信大家会有不错的收获！开课平台：中国大学MOOC开课...

2024-10-21 22:36:51 823

原创提示赋能的通用城市时空预测模型

1 文章信息文章题为“UniST: A Prompt-Empowered Universal Model for Urban Spatio-Temporal Prediction”，该文于2024年发表至“30th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining”。文章的核心是提出了一种通用城市时空预测模型，使一个模型能...

2024-10-13 23:00:32 1131

原创基于因果全局注意力机制的图像压缩框架

文章信息论文题目为《Causal Contextual Prediction for Learned Image Compression》，文章来自IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITSAND SYSTEMS FOR VIDEO TECHNOLOGY，是一篇图像压缩领域论文，文中提出现有的熵模型存在不能捕捉到潜在因素之间的全局空间相关性、潜在向量的通道关系不明确等问题。因此...

2024-09-27 08:22:59 1036

原创美国佛罗里达州立大学计算机系招聘时空数据挖掘全奖博士生

导师介绍Dr. Guang Wang于2022年秋季加入佛罗里达州立大学FSU计算机系, 担任tenure-trackAP。此前为MIT计算机学院和Media Lab的博士后研究员, 师从美国科学院和工程院双院院士Alex‘Sandy’ Pentland。Dr. Wang博士毕业于美国罗格斯大学，并获得计算机科学博士学位。现在的研究兴趣包括数据挖掘, 人工智能, 实时信息物理系统, 尤其是在智慧...

2024-09-09 12:28:10 531

原创随机优化中基于任务的端到端模型学习

1 文章信息文章题为“Task-based End-to-end Model Learning in Stochastic Optimization”，该文于2017年发表至“NIPS”神经信息处理系统会议。文章的核心观点是提出了一种端到端（end-to-end）的方法，用于在随机优化（stochastic optimization）背景下学习概率机器学习模型。这种方法直接捕捉模型最终任务目标...

2024-08-19 21:19:07 1100

原创 UrbanGPT: Spatio-Temporal Large Language Models

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...

2024-07-03 06:47:58 979

原创基于自回归超先验的有损图像压缩框架

文章信息论文题目为《Joint Autoregressive and Hierarchical Priors for Learned ImageCompression》，文章来自NIPS2018谷歌团队,是第一篇端到端图像压缩论文《variational image compression with a scale hyperprior》的改进版本，在《variational imagec...

2024-07-01 20:00:14 1201

原创基于时空信息变换的多步预测自动储备池计算

1 文章信息文章题为“Autoreservoir computing for multistep ahead prediction based on the spatiotemporal information transformation”，该文于2020年发表至“Nature Communications”。该文章提出了一种新的储备池计算，该方法将观测到的高维动态直接转换为其储层，基于时空...

2024-06-26 13:13:24 1262 2

原创 FEDformer:一种用于长期时间序列预测的频率增强分解Transformer

1 文章信息文章题目为“FEDformer: Frequency Enhanced Decomposed Transformer for Long-term Series Forecasting”，该文于2022年发表于ICML会议。文章提出了一种用于长期时间序列预测的频率增强分解Transforme2 摘要模虽然基于Transformer的方法显著提升了长时间序列预测的最新成果，但它们不仅计算开...

2024-06-04 19:56:01 1113

原创秋季选课通知 | |北交大本科生选修课《人工智能与交通大数据实战》第三次开课，欢迎选修！...

各位小伙伴们，今年我持续在北京交通大学开设面向全校的《人工智能与交通大数据实战》课程，课程号：A004034B，交通、土木、规划、计算机等领域的本科生和研究生都可以选，欢迎大家选课交流！也欢迎大家推荐给身边的同学和学弟学妹们选课！今年是第三次开课，课程内容和安排有了更加细致的微调与优化，相信大家会有不错的收获！上课时间：2024年秋季学期，具体mis系统内查看上课地点：mis系统查看课程寄语其实我...

2024-05-31 13:01:30 572

原创基于深度学习的模糊认知图方法

1 文章信息文章题目为“Deep Fuzzy Cognitive Maps for Interpretable Multivariate Time Series Prediction”，该文于2019年发表于“IEEE TRANSACTIONS ON FUZZY SYSTEMS”。文章提出了深度模糊认知图（FCM）用于多变量时间序列预测，同时增加了可解释性。2 摘要模糊认知图（FCM）是一种用于系...

2024-05-29 22:22:06 1388

原创智能 “先预测，再优化”

导读论文题目《Smart “Predict, then Optimize”》。该论文于2021年发表于《Management Science》，文章提出了一种SPO框架，利用优化问题的结构，来设计更好的预测模型。摘要许多现实世界的分析问题涉及两个重要挑战：预测和优化。由于每个挑战通常都非常复杂，标准的范式是“先预测，再优化”。大体上，机器学习工具旨在最小化预测误差，并未考虑预测结果将在下游优化问题...

2024-05-18 19:45:08 1937

原创 Graphormer：Transformer用于图预测任务

文章信息文章题为“Do Transformers Really Perform Bad for Graph Representation?”，该文章发表于2021年NeurIPS会议上。文章提出Graphormer图预测任务。摘要 Transformer架构已经成为许多领域的主导选择，例如自然语言处理和计算机视觉。此外，与主流GNN变体相比，它在流行的图级预测排行榜上的表现并不具有竞...

2024-05-10 21:08:35 1281

原创快/慢车模式下的城市轨道交通时刻表优化模型

文章信息论文题目为《A Timetable Optimization Model for Urban Rail Transit with Express/Local Mode》，该文于2021年发表于《Journal of Advanced Transportation》上。文章以最小化乘客在站台的总等待时间目标函数，建立了快慢车模式下的时刻表优化模型。摘要目前，快慢车模式已经在城市轨道交通的运营...

2024-04-28 20:01:34 2194 1

原创等变超图扩散神经算子

导读论文题目《EQUIVARIANT HYPERGRAPH DIFFUSION NEURAL OPERATORS》。该论文发表于会议ICLR 2023，其提出了一种新的HNN架构，命名为ED-HNN，它可以可证地逼近任何连续等变超图扩散算子，可以模拟各种高阶关系。摘要使用神经网络来编码超图的超图神经网络（HNNs）提供了一种有前景的方式来模拟数据中的高阶关系，并进一步解决基于这些高阶关系构建的相关...

2024-04-23 21:31:43 1137

原创 TimesNet: 用于一般时间序列分析的时间二维变化建模

文章信息论文题目为《TIMESNET: TEMPORAL 2D-VARIATION MODELING FOR GENERAL TIME SERIES ANALYSIS》，该文于2023年发表于ICLR会议。摘要时间序列分析在天气预报、异常检测和动作识别等广泛应用中具有重要意义。本文关注的是时间变化建模，这是广泛分析任务中常见的关键问题。以前的方法试图直接从一维时间序列中完成这一点，由于复杂的时间模...

2024-04-17 16:23:52 2009

原创利用图和侧信息的核概率矩阵

文章信息本周阅读的论文是一篇2012年发表在《Proceedings of the 2012 SIAM International Conference on Data Mining》上关于概率矩阵分解的文章，题目为《Kernelized Probabilistic Matrix Factorization Exploiting Graphs and Side Information》。摘要我们提...

2024-04-10 20:01:13 957

原创 CMOD：基于动态图表示学习的短时OD预测方法

文章信息文章题为“Continuous-Time and Multi-Level Graph Representation Learning for Origin-Destination Demand Prediction”，该文章于2022年发表至Proceedings of the 28th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and ...

2024-04-05 23:30:03 1486

北京地铁线路shapefile 文件（16号线北段）.zip

北京地铁线路图 GIS图 shapefile文件 最新 2018

最新的北京地铁shp文件（shapefile文件）

中国铁路shapefile文件

空空如也

北京地铁线路图 GIS图 shapefile文件最新 2018