2023基于多模態(tài)大模型的智慧交通出行技術(shù)規(guī)范

基于多模態(tài)大模型的智慧交通出行技術(shù)規(guī)范II目 次前言 II1圍 12范引文件 13語定義 14略語 15于模大型慧交出技框架 26據(jù)樣建融合 27模機(jī)學(xué)大型 48于器習(xí)智行多態(tài)模應(yīng)場(chǎng)景 11PAGEPAGE1基于多模態(tài)大模型的智慧交通出行技術(shù)規(guī)范范圍（GB/T5271.34-2006信息技術(shù)詞匯第34部分:人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GB/T34678-2017智慧城市技術(shù)參考模型GB/T35295-2017信息技術(shù)大數(shù)據(jù)術(shù)語GB/T37043-2018智慧城市術(shù)語GB/T41867-2022信息技術(shù)人工智能術(shù)語GB/T5271.34-2006、GB/T34678-2017、GB/T35295-2017、GB/T37043-2018、GB/T41867-2022界定的以及下列術(shù)語和定義適用于本文件。3.1鄰接矩陣adjacentmatrix用以表示交通圖數(shù)據(jù)中不同節(jié)點(diǎn)的空間相關(guān)性權(quán)重的二維正方形矩陣。3.2歐式距離euclidean符合現(xiàn)實(shí)物理世界定義的距離評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)。3.3注意力機(jī)制attentionmechanism通過額外的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)控制網(wǎng)絡(luò)關(guān)注點(diǎn)的一種手段。3.4周期學(xué)習(xí)率cycliclearningrate對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)率的一種調(diào)整手段。3.5隨機(jī)失活dropout對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元進(jìn)行隨機(jī)失活的一種手段。縮略語下列縮略語適用于本文件。GPS:全球定位系統(tǒng)(GlobalPositioningSystem)RNN：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RecurrentNeuralNetwork）LSTM：長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LongShort-TermMemory）CNN：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork）RMSE：均方根誤差（RootMeanSquareError）MAPE：平均絕對(duì)百分比誤差（MeanAbsolutePercentageError）GCN：圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GraphConvolutionalNetwork）圖1基于多模態(tài)大模型的智慧交通出行技術(shù)體系GPS汽車和移動(dòng)設(shè)備的GPS數(shù)據(jù)可以用于實(shí)時(shí)交通流量監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)，路線規(guī)劃，以及對(duì)共享出行服務(wù)的需求預(yù)測(cè)。（）（如車載傳感器、智能信號(hào)燈、智能停車場(chǎng)等IoT設(shè)備生成的數(shù)據(jù)，可以提供實(shí)時(shí)的交通狀態(tài)信息。天氣條件可以影響人們的出行模式和需求，因此天氣數(shù)據(jù)也是一個(gè)重要的數(shù)據(jù)來源。數(shù)據(jù)清洗主要是去除噪音和異常值，處理缺失值，糾正錯(cuò)誤和不一致的數(shù)據(jù)。例如：GPSGPS對(duì)于文本數(shù)據(jù)，刪除不需要的字符（如特殊字符，數(shù)字等）/GPSFMM（FastMapMatching），F(xiàn)MMGPS2，3（LabelEncoding）（One-HotEncoding）標(biāo)簽編碼（LabelEncoding）是一種常見的特征處理方法，它將分類變量（CategoricalVariables）（One-HotEncoding）（CategoricalVariables）GPSGPSTF-IDF（如[0,1]或[-1,1]）z-score（Standardization），1z-scoreMin-MaxScaling）0,1]或[-1,1（FullyConnectedNetwork，F(xiàn)CN）（Multi-layerPerceptron，MLP）（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）CNNCNN（RecurrentNeuralNetwork，RNN）（LongShort-TermMemory，LSTM）和門控循環(huán)單元（GatedRecurrentUnit，GRU）。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在許多任務(wù)上都表現(xiàn)出色，包括語言建模、文本生成、機(jī)器翻譯、語音識(shí)別、時(shí)間序列預(yù)測(cè)等。TransformerTransformerTransformer（key-valuepairs）EmbeddingEmbedding（）Embedding層Embedding（）交通數(shù)據(jù)的空間關(guān)系復(fù)雜，也使得圖卷積網(wǎng)絡(luò)從普通構(gòu)造逐漸發(fā)展演變出多種變體：（GraphGenerativeNeuralNetwork）（VariationalAutoencoderVAE）（GraphConvolutionalNetworkGCN）VAE/交通靜/動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)通?？梢员槐硎緸橐粋€(gè)高維向量，其中T代表著時(shí)間序列的長(zhǎng)度，N代表著城市劃分成的區(qū)域個(gè)數(shù)，d代表著特征的維度。這個(gè)向量通?？梢员槐硎境梢粋€(gè)網(wǎng)格狀或圖狀數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，因此無論是全連接網(wǎng)絡(luò)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，Transformer還是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都可以應(yīng)用在這些數(shù)據(jù)上進(jìn)行數(shù)據(jù)特征提取，一些經(jīng)典的特征提取模型如下：CNN，ResNet，DenseNet，ST-ResNet，DeepSTN+；RNN，LSTM,GRU,TPA-LSTM,LST-Net；Transformer：ST-Transformer，AirFormer；ST-GCN,T-GCN,GraphWaveNet（Transformer，TransformerCNN，AlexNet，VGG，ResNet，DenseNet，EfficientNetFaster-RCNN；Transformer：DETR,ViT,SwinTransformerTransformerRNN,LSTM,GRU,Bi-LSTM；Transformer：BERT，GPT,RoBERTa；Embedding：Word2Vec，GloVe（）RNN,LSTM,GRU,Bi-LSTM；Transformer：BERT，GPT,RoBERTa；Embedding：Word2Vec，GloVe（300）（Weighted（Fusion（（OuterProduct）：（（AttentionMechanism）DCCADeepCanonicalCorrelationAnalysis(DCCA)：DCCA是一種優(yōu)化算法，用于尋找多個(gè)數(shù)據(jù)視圖之間的相關(guān)性。在多模態(tài)學(xué)習(xí)中，DCCA可以用來最大化不同模態(tài)之間的相關(guān)性。（CentralizedLearningStrategy）（FederatedLearningStrategy）（TransferLearning）（（）（Meta-Learning）（Contrastive（Multi-TaskLearning）（OnlineLearning））包括L1，L2正則化，dropout等方法也可以防止模型過擬合，提高模型的泛化能力。cycliclearningrate（）（SupportVectorMachine,SVM）SVM（RandomForest）（GradientBoostingTree）AdaboostPAGEPAGE13AdaBoost（AdaptiveBoostingTree）個(gè)強(qiáng)分類器。在AdaBoostEMEM（Expectation-MaximizationEMExpectationMaximizationKKDBSCAN7.1.2-7.1.7RMSE該指標(biāo)對(duì)應(yīng)于平方誤差的預(yù)期值，公式見（1）。 ????(,?)=√1??

(??

??)2

······················································(1)式中：????——預(yù)測(cè)值；???——預(yù)測(cè)節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)。MAPE

????=1?? ??該指標(biāo)是對(duì)相對(duì)誤差損失的預(yù)期值，也即是絕對(duì)誤差和真值的百分比，公式見（2）。 ????(??,?)=1??|??????|··(2)式中：????——預(yù)測(cè)值；???——預(yù)測(cè)節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)。KL

????=1

|????|KL離散度是一種衡量?jī)蓚€(gè)概率分布之間差異的度量方式，公式見（3）。 ??L=∑????(??)(log??(??)?log??(??)) (3)式中：??(??)——??在x??(??)——??在x交叉熵4 ????=?∑????(??)log??(??) (4)式中：??(??)——??在x??(??)——??在x精確率該指標(biāo)是分類器預(yù)測(cè)的正樣本中預(yù)測(cè)正確的比例，取值范圍為[0,1]，取值越大，模型預(yù)測(cè)能力越好。公式見（5）。 ??=????/(????+????)····································································(5)式中：????——????該指標(biāo)是分類器所預(yù)測(cè)正確的正樣本占所有正樣本的比例，取值范圍為[0,1]，取值越大，模型預(yù)測(cè)能力越好。公式見（6）。 ??=TP/(????+???) (6)式中：????——預(yù)測(cè)正樣本正確；???——預(yù)測(cè)負(fù)樣本錯(cuò)誤。得益于較強(qiáng)的多源數(shù)據(jù)融合和分析能力，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智慧出行多模態(tài)大模型在現(xiàn)實(shí)中有著非常2。8.2

實(shí)時(shí)導(dǎo)航

圖2基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智慧出行多模態(tài)大模型的應(yīng)用場(chǎng)景最優(yōu)路線規(guī)劃：基于實(shí)時(shí)路況信息，實(shí)時(shí)智能導(dǎo)航系統(tǒng)可以為用戶規(guī)劃最優(yōu)的出行路線。這動(dòng)態(tài)路線調(diào)整：在用戶行駛過程中，如果出現(xiàn)了新的路況變化（擁堵）在現(xiàn)代社會(huì)中，人們的出行通常是一種多模態(tài)的選擇，即人們會(huì)使用多種交通工具，例如公交車、BCD規(guī)劃最優(yōu)路徑：根據(jù)乘客的出行需求（例如起點(diǎn)、終點(diǎn)、出行時(shí)間等）和預(yù)測(cè)的交通狀況，（DijkstraA*）（個(gè)性化服務(wù)：通過學(xué)習(xí)乘客的出行歷史和偏好，機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以提供個(gè)性化的出行規(guī)劃服通過分析交通事故數(shù)據(jù)、天氣狀況、駕駛員行為等，機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以預(yù)測(cè)并警示潛在的安全風(fēng)險(xiǎn)。規(guī)律，從而預(yù)測(cè)未來的事故風(fēng)險(xiǎn)。這個(gè)過程可能會(huì)考慮許多因素，例如路段特性（路型、路面狀況等）（例如駕駛速度、車道變換、制動(dòng)行為等），機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以識(shí)別出危險(xiǎn)的駕駛行為，并預(yù)警駕駛員。此外，通過學(xué)習(xí)駕駛行為和事故數(shù)據(jù)，模型還可以預(yù)測(cè)某種行為可能導(dǎo)致事故的風(fēng)機(jī)器