論文の概要: Towards Explainable Traffic Flow Prediction with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02937v5
• Date: Tue, 3 Sep 2024 11:32:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-04 18:50:14.601724
• Title: Towards Explainable Traffic Flow Prediction with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた説明可能な交通流予測に向けて
• Authors: Xusen Guo, Qiming Zhang, Junyue Jiang, Mingxing Peng, Meixin Zhu, Hao, Yang,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLMs) に基づく交通流予測モデルを提案する。 マルチモーダルなトラフィックデータを自然言語記述に転送することで、xTP-LLMは複雑な時系列パターンと外部要因を包括的なトラフィックデータからキャプチャする。 経験的に、xTP-LLMは、ディープラーニングのベースラインと比較して、競争の正確さを示すと同時に、予測の直感的で信頼性の高い説明を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.86937188565623
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Traffic forecasting is crucial for intelligent transportation systems. It has experienced significant advancements thanks to the power of deep learning in capturing latent patterns of traffic data. However, recent deep-learning architectures require intricate model designs and lack an intuitive understanding of the mapping from input data to predicted results. Achieving both accuracy and explainability in traffic prediction models remains a challenge due to the complexity of traffic data and the inherent opacity of deep learning models. To tackle these challenges, we propose a Traffic flow Prediction model based on Large Language Models (LLMs) to generate explainable traffic predictions, named xTP-LLM. By transferring multi-modal traffic data into natural language descriptions, xTP-LLM captures complex time-series patterns and external factors from comprehensive traffic data. The LLM framework is fine-tuned using language-based instructions to align with spatial-temporal traffic flow data. Empirically, xTP-LLM shows competitive accuracy compared with deep learning baselines, while providing an intuitive and reliable explanation for predictions. This paper contributes to advancing explainable traffic prediction models and lays a foundation for future exploration of LLM applications in transportation. To the best of our knowledge, this is the first study to use LLM for explainable prediction of traffic flows.
• Abstract（参考訳）: 交通予報はインテリジェント交通システムにとって不可欠である。 トラフィックデータの潜在パターンをキャプチャする深層学習の力のおかげで、大きな進歩を遂げた。 しかし、最近のディープラーニングアーキテクチャでは複雑なモデル設計が必要であり、入力データから予測結果へのマッピングの直感的な理解が欠如している。 トラフィック予測モデルにおける精度と説明可能性の両方を達成することは、トラフィックデータの複雑さとディープラーニングモデル固有の不透明さのために依然として課題である。 これらの課題に対処するため,大言語モデル(LLM)に基づく交通流予測モデルを提案する。 マルチモーダルなトラフィックデータを自然言語記述に転送することで、xTP-LLMは複雑な時系列パターンと外部要因を包括的なトラフィックデータからキャプチャする。 LLMフレームワークは、時空間トラフィックフローデータと整合する言語ベースの命令を用いて微調整される。 経験的に、xTP-LLMは、ディープラーニングのベースラインと比較して、競争の正確さを示すと同時に、予測の直感的で信頼性の高い説明を提供する。 本稿では, 交通予測モデルの構築に寄与し, 交通におけるLLM応用の今後の探索の基盤となる。 我々の知る限りでは、交通流の予測にLLMを用いた最初の研究である。

関連論文リスト

• Strada-LLM: Graph LLM for traffic prediction [62.2015839597764]
  交通予測における大きな課題は、非常に異なる交通条件によって引き起こされる多様なデータ分散を扱うことである。 近位交通情報を考慮した交通予測のためのグラフ対応LLMを提案する。 我々は、新しいデータ分散に直面する際に、ドメイン適応を効率的にするための軽量なアプローチを採用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-28T09:19:29Z)
• Energy-Guided Data Sampling for Traffic Prediction with Mini Training Datasets [13.065729535009925]
  本稿では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とLong Short-Term Memory(LSTM)アーキテクチャを融合して、トラフィックフローのダイナミクスを予測する革新的なソリューションを提案する。 本研究の重要な成果は,小規模な交通システムを対象としたシミュレーションから,大規模交通システムのトレーニングデータをサンプリングできることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-27T15:57:42Z)
• Large Language Models Powered Context-aware Motion Prediction in Autonomous Driving [13.879945446114956]
  我々はLarge Language Models (LLMs) を用いて、動き予測タスクのグローバルトラフィックコンテキスト理解を強化する。 LLMに関連するコストを考慮すると、コスト効率のよいデプロイメント戦略を提案する。 我々の研究は、LLMの交通シーンの理解と自動運転の動作予測性能を高めるための貴重な洞察を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-17T02:06:49Z)
• BjTT: A Large-scale Multimodal Dataset for Traffic Prediction [49.93028461584377]
  従来の交通予測手法は、交通トレンドを予測するために、過去の交通データに依存している。 本研究では,交通システムを記述するテキストと生成モデルを組み合わせることで,交通生成にどのように応用できるかを考察する。 本稿では,テキスト・トラフィック生成のための最初の拡散モデルChatTrafficを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-08T04:19:56Z)
• TPLLM: A Traffic Prediction Framework Based on Pretrained Large Language Models [27.306180426294784]
  大規模言語モデル(LLM)を利用した新しい交通予測フレームワークであるTPLLMを紹介する。 本フレームワークでは,Lonal Neural Networks (LoCNNs) に基づくシーケンス埋め込み層と,Graph Contemporalal Networks (GCNs) に基づくグラフ埋め込み層を構築し,シーケンスの特徴と空間的特徴を抽出する。 実世界の2つのデータセットの実験では、フルサンプルと数ショットの予測シナリオの両方で、満足できるパフォーマンスを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-04T17:08:57Z)
• TraffNet: Learning Causality of Traffic Generation for What-if Prediction [4.604622556490027]
  インテリジェントなトラフィック管理と制御における意思決定には,リアルタイムなトラフィック予測が不可欠だ。 本稿では,トラフィック生成のメカニズムを事前に学習するTraffNetという単純なディープラーニングフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-28T13:12:17Z)
• TrafficBots: Towards World Models for Autonomous Driving Simulation and Motion Prediction [149.5716746789134]
  我々は,データ駆動型交通シミュレーションを世界モデルとして定式化できることを示した。 動作予測とエンドツーエンドの運転に基づくマルチエージェントポリシーであるTrafficBotsを紹介する。 オープンモーションデータセットの実験は、TrafficBotsが現実的なマルチエージェント動作をシミュレートできることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-07T18:28:41Z)
• PDFormer: Propagation Delay-Aware Dynamic Long-Range Transformer for Traffic Flow Prediction [78.05103666987655]
  空間時空間グラフニューラルネットワーク(GNN)モデルは、この問題を解決する最も有望な方法の1つである。 本稿では,交通流の正確な予測を行うために,遅延を意識した動的長距離トランスフォーマー(PDFormer)を提案する。 提案手法は,最先端の性能を達成するだけでなく,計算効率の競争力も発揮できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-19T08:42:40Z)
• Multi-intersection Traffic Optimisation: A Benchmark Dataset and a Strong Baseline [85.9210953301628]
  交通信号の制御は、都市部の交通渋滞の緩和に必要不可欠である。 問題モデリングの複雑さが高いため、現在の作業の実験的な設定はしばしば矛盾する。 エンコーダ・デコーダ構造を用いた深層強化学習に基づく新規で強力なベースラインモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-24T03:55:39Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。