Application and Evaluation of Large Language Models for Forecasting the Impact of Traffic Incidents

📄 arXiv: 2507.04803v1 📥 PDF

作者: George Jagadeesh, Srikrishna Iyer, Michal Polanowski, Kai Xin Thia

分类: cs.AI

发布日期: 2025-07-07

备注: This paper has been accepted for publication at the 2025 IEEE 28th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), Gold Coast, Australia, 2025. Copyright IEEE

💡 一句话要点

利用大语言模型预测交通事故对交通流的影响

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 交通事件预测 交通流预测 上下文学习 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有基于机器学习的交通事件影响预测方法需要大量训练数据，且难以直接利用非结构化的事故文本信息。
  2. 论文提出一种完全基于大语言模型（LLM）的解决方案，通过结合交通特征和LLM提取的事故特征进行预测。
  3. 实验结果表明，最佳LLM在预测精度上与最先进的机器学习模型相当，验证了LLM在该任务中的潜力。

📝 摘要（中文）

本研究探讨了应用大语言模型（LLM）预测交通事故对交通流影响的可行性。相较于现有的基于机器学习的解决方案，使用LLM具有无需大型训练数据集以及能够利用自由文本事故日志等优势。我们提出了一种完全基于LLM的解决方案，该方案结合了交通特征和LLM提取的事故特征来预测事故影响。该解决方案的关键在于一种有效的示例选择方法，用于LLM的上下文学习。我们在真实交通事故数据集上评估了三种先进的LLM和两种最先进的机器学习模型的性能。结果表明，性能最佳的LLM与最准确的机器学习模型在准确性上相匹配，尽管前者没有经过此预测任务的训练。研究结果表明，LLM是交通事件影响预测的一种切实可行的选择。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决交通事故发生后，如何准确预测其对交通流产生的具体影响。现有方法主要依赖于机器学习模型，这些模型通常需要大量的历史交通数据进行训练，并且难以直接利用事故报告中的自由文本信息，例如事故描述、涉及车辆类型等。这些文本信息往往包含关键的事故细节，对预测事故影响至关重要。

核心思路：论文的核心思路是利用大语言模型（LLM）强大的自然语言理解和生成能力，直接从事故报告的自由文本中提取关键信息，并结合已有的交通特征，预测事故对交通流的影响。这种方法避免了对大量标注数据的依赖，并且能够有效利用事故报告中的非结构化信息。

技术框架：该解决方案主要包含以下几个阶段：1) 数据预处理：对交通数据和事故报告进行清洗和格式化。2) 特征提取：从交通数据中提取交通流量、速度等特征，并使用LLM从事故报告中提取事故类型、严重程度等特征。3) 上下文学习：设计有效的上下文学习策略，选择合适的示例输入LLM，引导其进行预测。4) 影响预测：利用LLM结合交通特征和事故特征，预测事故对交通流的影响。

关键创新：该论文的关键创新在于将大语言模型应用于交通事件影响预测，并提出了一种有效的上下文学习方法，用于选择合适的示例输入LLM。与传统的机器学习方法相比，该方法无需大量训练数据，并且能够直接利用事故报告中的自由文本信息。

关键设计：论文中一个关键的设计是上下文学习策略。作者设计了一种方法来选择与当前事故案例最相关的历史事故案例，并将这些案例作为示例输入LLM，以提高预测的准确性。具体的参数设置和网络结构等技术细节在论文中没有详细描述，属于LLM本身的设计。

📊 实验亮点

实验结果表明，经过有效上下文学习的LLM在交通事件影响预测任务中，能够达到与最先进的机器学习模型相当的精度，而无需在特定数据集上进行训练。这表明LLM在交通预测领域具有巨大的潜力，尤其是在数据稀缺或难以获取的情况下。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能交通管理系统，帮助交通管理者快速评估交通事故的影响，并制定相应的交通疏导策略，从而减少交通拥堵，提高道路通行效率。此外，该方法还可以用于自动生成事故报告，为交通安全分析提供数据支持，并为自动驾驶车辆提供更准确的交通环境感知。

📄 摘要（原文）

This study examines the feasibility of applying large language models (LLMs) for forecasting the impact of traffic incidents on the traffic flow. The use of LLMs for this task has several advantages over existing machine learning-based solutions such as not requiring a large training dataset and the ability to utilize free-text incident logs. We propose a fully LLM-based solution that predicts the incident impact using a combination of traffic features and LLM-extracted incident features. A key ingredient of this solution is an effective method of selecting examples for the LLM's in-context learning. We evaluate the performance of three advanced LLMs and two state-of-the-art machine learning models on a real traffic incident dataset. The results show that the best-performing LLM matches the accuracy of the most accurate machine learning model, despite the former not having been trained on this prediction task. The findings indicate that LLMs are a practically viable option for traffic incident impact prediction.