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龙图腾网获悉深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司申请的专利一种基于大模型代理的城市多变量时空预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120069235B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510535931.X，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于大模型代理的城市多变量时空预测方法是由陈振武;胡芳侨;张枭勇;罗佳晨;朱柯臣;周勇设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型代理的城市多变量时空预测方法在说明书摘要公布了：一种基于大模型代理的城市多变量时空预测方法，属于智慧城市技术领域。为解决数据不完备情况下城市运行状况预测困难的问题，本发明包括定义城市多变量时空预测为离散随机过程的预测，对每一时刻的系统状态的概率设置假设条件为条件独立性假设和马尔科夫假设；进行状态解耦，对系统状态的概率预测解耦为在给定上一个系统状态的情况下对每个通道状态的预测；构建空间区域，空间区域包括领域代理层、时空代理层、个体代理层；构建基于大模型代理的城市多变量时空预测系统，包括构建动作空间、状态空间、转移函数、奖励函数、记忆流；对构建的基于大模型代理的城市多变量时空预测系统进行任务预测。本发明能够提升城市管理的精确性与效率。

本发明授权一种基于大模型代理的城市多变量时空预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型代理的城市多变量时空预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.定义城市多变量时空预测为离散随机过程的预测，为预测每一时刻的系统状态，然后对每一时刻的系统状态的概率设置假设条件为条件独立性假设和马尔科夫假设，得到假设条件下系统状态的概率； 步骤S1的具体实现方法包括如下步骤： S1.1.设置城市多变量时空预测定义为一个离散随机过程的预测，将城市多变量时空预测任务的目标确定为预测每一时刻的系统状态，定义X为一个随机过程，X:其中，Ω是X的样本空间，是X的状态空间，是时间步集合，t是第t个时刻； Xt为第t个时刻下的系统状态随机变量，从中取值，其中，N为中的通道数，D为中每个通道的维度； 则预测每一时刻的系统状态建模为一个基于第t个时刻及以前的系统状态随机变量观测未来值的联合分布，得到表达式为： 其中，pΘ为以Θ为参数的概率密度函数，为Xt+1中的第N个通道； S1.2.设置条件独立性假设为给定系统的历史状态，某一通道的下一时刻状态与其他通道无关，即： 其中，p为概率密度函数，为Xt+1中的第n个通道，n为N中的任意一个； S1.3.设置马尔科夫假设为完整的条件概率简化为最后两个状态之间的转移概率，表达式为： pXt+1|Xt,Xt-1,…,X1＝pXt+1|Xt； S2.对步骤S1得到的假设条件下系统状态的概率进行状态解耦，对系统状态的概率预测解耦为在给定上一个系统状态的情况下对每个通道状态的预测； S3.基于步骤S1的马尔科夫假设条件和步骤S2的状态解耦，构建空间区域，空间区域包括领域代理层、时空代理层、个体代理层； S4.基于步骤S3构建的领域代理层、时空代理层、个体代理层，构建基于大模型代理的城市多变量时空预测系统，包括构建动作空间、状态空间、转移函数、奖励函数、记忆流； S5.对步骤S4构建的基于大模型代理的城市多变量时空预测系统进行任务预测，通过记忆流记录所有决策事件，并记录带有奖励值的反馈，每个代理在下一步行动前会从事件流中读取相关信息，利用转移函数对行动策略进行滚动预测，对基于大模型代理的城市多变量时空预测系统进行优化更新。

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