論文の概要: Spatio-Temporal Graph Convolutional Network Combined Large Language Model: A Deep Learning Framework for Bike Demand Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15733v1
• Date: Sat, 23 Mar 2024 05:47:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-26 21:22:21.679275
• Title: Spatio-Temporal Graph Convolutional Network Combined Large Language Model: A Deep Learning Framework for Bike Demand Forecasting
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを組み合わせた時空間グラフ畳み込みネットワーク:自転車需要予測のためのディープラーニングフレームワーク
• Authors: Peisen Li, Yizhe Pang, Junyu Ren,
• Abstract要約: 本研究では,時空間グラフ畳み込みネットワーク(STGCN)と大言語モデル(LLM)を組み合わせた新しいディープラーニングフレームワークを提案する。 提案したSTGCN-Lモデルでは,既存のモデルと比較して競争性能が向上し,自転車需要予測の可能性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study presents a new deep learning framework, combining Spatio-Temporal Graph Convolutional Network (STGCN) with a Large Language Model (LLM), for bike demand forecasting. Addressing challenges in transforming discrete datasets and integrating unstructured language data, the framework leverages LLMs to extract insights from Points of Interest (POI) text data. The proposed STGCN-L model demonstrates competitive performance compared to existing models, showcasing its potential in predicting bike demand. Experiments using Philadelphia datasets highlight the effectiveness of the hybrid model, emphasizing the need for further exploration and enhancements, such as incorporating additional features like weather data for improved accuracy.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,自転車需要予測のために,時空間グラフ畳み込みネットワーク(STGCN)と大規模言語モデル(LLM)を組み合わせた新しいディープラーニングフレームワークを提案する。 離散データセットを変換し、構造化されていない言語データを統合する際の課題に対処するため、フレームワークはLLMを活用してPoints of Interest (POI)テキストデータから洞察を抽出する。 提案したSTGCN-Lモデルでは,既存のモデルと比較して競争性能が向上し,自転車需要予測の可能性を示している。 フィラデルフィアのデータセットを用いた実験では、ハイブリッドモデルの有効性を強調し、天気データなどの追加機能を導入して精度を向上させるなど、さらなる探索と拡張の必要性を強調している。

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