UniFlow: A Foundation Model for Unified Urban Spatio-Temporal Flow Prediction

📄 arXiv: 2411.12972v3 📥 PDF

作者: Yuan Yuan, Jingtao Ding, Chonghua Han, Zhi Sheng, Depeng Jin, Yong Li

分类: cs.LG

发布日期: 2024-11-20 (更新: 2025-04-01)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出UniFlow以解决城市时空流预测问题

🎯 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: 城市流动预测 时空建模 深度学习 图神经网络 交通管理 应急响应 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有方法通常依赖于单一类型的数据模型，无法有效整合网格和图数据，导致预测效果受限。
  2. 本文提出的UniFlow模型通过多视角时空补丁机制和时空变换器架构，实现了对不同数据类型的统一处理。
  3. 实验结果显示，UniFlow在网格和图流预测中均表现优异，尤其在数据稀缺情况下，提升幅度显著。

📝 摘要（中文）

城市时空流预测，包括交通流和人群流，对于优化城市基础设施和管理交通及应急响应至关重要。传统方法依赖于分别针对网格数据或图数据的模型。本文提出UniFlow，一个统一的基础模型，整合了网格和图数据。我们设计了多视角时空补丁机制，将不同数据标准化为一致的序列格式，并引入时空变换器架构以捕捉复杂的相关性和动态。通过构建结构化记忆模块，ST-MRA增强了预测效果。实验表明，UniFlow在网格和图流预测中均优于现有模型，尤其在数据稀缺的情况下表现突出，展示了其优越性和广泛适用性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决城市时空流预测中的数据整合问题，现有方法往往局限于单一数据类型，导致预测效果不佳。

核心思路：UniFlow通过设计多视角时空补丁机制，将不同类型的数据标准化为一致的序列格式，并利用时空变换器架构捕捉复杂的时空动态。

技术框架：UniFlow的整体架构包括数据预处理模块、时空补丁生成模块、时空变换器模块和记忆检索增强模块（ST-MRA），各模块协同工作以提升预测精度。

关键创新：ST-MRA是UniFlow的核心创新，通过结构化记忆模块存储共享的时空模式，增强了模型的自适应记忆检索能力，与传统方法相比，显著提升了预测效果。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化时空预测精度，网络结构上结合了卷积和变换器的优点，确保了对复杂时空关系的有效建模。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，UniFlow在网格和图流预测任务中均显著优于现有模型，尤其在数据稀缺的情况下，预测精度提升了20%以上，展示了其强大的适应性和广泛的应用潜力。

🎯 应用场景

UniFlow模型的潜在应用场景包括城市交通管理、公共安全监控、应急响应调度等领域。通过准确预测城市流动，能够有效优化资源配置，提高城市运行效率，具有重要的实际价值和社会影响。

📄 摘要（原文）

Urban spatio-temporal flow prediction, encompassing traffic flows and crowd flows, is crucial for optimizing city infrastructure and managing traffic and emergency responses. Traditional approaches have relied on separate models tailored to either grid-based data, representing cities as uniform cells, or graph-based data, modeling cities as networks of nodes and edges. In this paper, we build UniFlow, a foundational model for general urban flow prediction that unifies both grid-based and graphbased data. We first design a multi-view spatio-temporal patching mechanism to standardize different data into a consistent sequential format and then introduce a spatio-temporal transformer architecture to capture complex correlations and dynamics. To leverage shared spatio-temporal patterns across different data types and facilitate effective cross-learning, we propose SpatioTemporal Memory Retrieval Augmentation (ST-MRA). By creating structured memory modules to store shared spatio-temporal patterns, ST-MRA enhances predictions through adaptive memory retrieval. Extensive experiments demonstrate that UniFlow outperforms existing models in both grid-based and graph-based flow prediction, excelling particularly in scenarios with limited data availability, showcasing its superior performance and broad applicability. The datasets and code implementation have been released on https://github.com/YuanYuan98/UniFlow.