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实体 An Agentic Approach for Active Data Collection, Travel Behavior Modeling, and Weather-Sensitive Demand Prediction

An Agentic Approach for Active Data Collection, Travel Behavior Modeling, and Weather-Sensitive Demand Prediction

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  1. TOOL · CL_211982 ·

    新的代理工作流集成LLM进行出行行为预测

    研究人员开发了一种新颖的三代理工作流，集成了对话式数据收集、结构化数据处理和行为预测，用于出行行为研究。该方法利用聊天机器人管理的调查来收集各种天气条件下的出行方式选择，并将所得数据通过传统模型和机器学习技术进行分析。该研究评估了九种具有不同提示策略的大型语言模型（LLM），发现结合了视觉上下文的多模态LLM实现了最高的预测准确性。