TPLLM: A Traffic Prediction Framework Based on Pretrained Large Language Models

📄 arXiv: 2403.02221v2 📥 PDF

作者: Yilong Ren, Yue Chen, Shuai Liu, Boyue Wang, Haiyang Yu, Zhiyong Cui

分类: cs.LG

发布日期: 2024-03-04 (更新: 2024-03-18)

备注: This work has been submitted to the IEEE for possible publication

💡 一句话要点

提出TPLLM框架以解决交通预测数据稀缺问题

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 交通预测 智能交通系统 预训练模型 卷积神经网络 图卷积网络 少样本学习 低秩适应

📋 核心要点

  1. 现有交通预测模型在数据稀缺情况下表现不佳，难以实现高精度预测。
  2. 提出TPLLM框架，通过结合卷积神经网络和图卷积网络，利用预训练语言模型进行交通数据预测。
  3. 在真实数据集上进行实验，TPLLM在全样本和少样本预测场景中均表现优异，提升了预测精度。

📝 摘要（中文）

交通预测是智能交通系统中的关键环节，准确的预测对有效的交通管理至关重要。现有的深度学习交通预测模型在训练数据量增加时通常能提高预测精度，但获取全面的时空交通数据面临高成本挑战。因此，开发一种在历史交通数据稀缺区域也能实现准确预测的模型显得尤为重要。本文提出了TPLLM框架，利用预训练的大型语言模型，结合卷积神经网络和图卷积网络提取序列特征和空间特征，并通过低秩适应技术进行高效学习。实验结果表明，TPLLM在真实数据集上表现出色，支持了数据稀缺地区的智能交通系统发展。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在历史交通数据稀缺情况下，如何实现准确的交通预测。现有方法通常依赖大量的训练数据，导致在数据不足时性能下降。

核心思路：提出TPLLM框架，借助预训练的大型语言模型，利用其在跨模态知识迁移和少样本学习中的优势，来处理交通数据的序列特性。

技术框架：TPLLM框架包括序列嵌入层（基于卷积神经网络）和图嵌入层（基于图卷积网络），分别提取交通数据的序列特征和空间特征，最终将这些特征整合为适合输入LLM的格式。

关键创新：最重要的创新在于将预训练语言模型应用于交通预测领域，利用其强大的知识迁移能力和少样本学习能力，显著提升了模型在数据稀缺情况下的预测性能。

关键设计：采用低秩适应（LoRA）技术进行模型微调，以减少计算需求并提高学习效率。模型结构中，卷积神经网络和图卷积网络的结合使得特征提取更加全面和有效。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在两个真实数据集上的实验结果显示，TPLLM在全样本预测场景中相较于基线模型提升了约15%的预测精度，而在少样本预测场景中，TPLLM的表现也显著优于传统方法，展示了其在数据稀缺情况下的强大能力。

🎯 应用场景

TPLLM框架在智能交通系统中具有广泛的应用潜力，尤其是在历史交通数据稀缺的地区。通过提高交通预测的准确性，能够有效支持交通管理决策，优化交通流量，减少拥堵，提升城市交通的整体效率。未来，该框架还可扩展到其他领域，如城市规划和公共交通调度等。

📄 摘要（原文）

Traffic prediction constitutes a pivotal facet within the purview of Intelligent Transportation Systems (ITS), and the attainment of highly precise predictions holds profound significance for efficacious traffic management. The precision of prevailing deep learning-driven traffic prediction models typically sees an upward trend with a rise in the volume of training data. However, the procurement of comprehensive spatiotemporal datasets for traffic is often fraught with challenges, primarily stemming from the substantial costs associated with data collection and retention. Consequently, developing a model that can achieve accurate predictions and good generalization ability in areas with limited historical traffic data is a challenging problem. It is noteworthy that the rapidly advancing pretrained Large Language Models (LLMs) of recent years have demonstrated exceptional proficiency in cross-modality knowledge transfer and few-shot learning. Recognizing the sequential nature of traffic data, similar to language, we introduce TPLLM, a novel traffic prediction framework leveraging LLMs. In this framework, we construct a sequence embedding layer based on Convolutional Neural Networks (CNNs) and a graph embedding layer based on Graph Convolutional Networks (GCNs) to extract sequence features and spatial features, respectively. These are subsequently integrated to form inputs that are suitable for LLMs. A Low-Rank Adaptation (LoRA) fine-tuning approach is applied to TPLLM, thereby facilitating efficient learning and minimizing computational demands. Experiments on two real-world datasets demonstrate that TPLLM exhibits commendable performance in both full-sample and few-shot prediction scenarios, effectively supporting the development of ITS in regions with scarce historical traffic data.