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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种基于时空大语言模型的交通流预测方法、系统及介质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：CN120071606B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510008362.3，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于时空大语言模型的交通流预测方法、系统及介质是由李世杰;李晓静;蒋怀光;雷鑫;李浩勤设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时空大语言模型的交通流预测方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时空大语言模型的交通流预测方法、系统及介质，包括：获取待预测交通流数据；基于循环神经网络和图神经网络构建时空编码器，通过时空编码器对待预测交通流数据进行编码，得到第一时空特征；通过对齐模块对第一时空特征进行特征对齐，得到第二时空特征，以使时空编码器和大语言模型维度对齐；通过大语言模型根据第二时空特征和构建的行动链指令，得到交通流预测结果。本发明设计了时空编码器来帮助大语言模型充分理解与挖掘不同场景复杂的时空模式，再引入行动链指令与对齐模块来缓解大语言模型的幻觉，能够实现冻结大语言模型下准确的时空预测，提高基于大语言模型进行交通流预测的准确性，可广泛应用于数据处理技术领域。

本发明授权一种基于时空大语言模型的交通流预测方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于时空大语言模型的交通流预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待预测交通流数据； 基于循环神经网络和图神经网络构建时空编码器，通过所述时空编码器对所述待预测交通流数据进行编码，得到第一时空特征； 通过预设的对齐模块对所述第一时空特征进行特征对齐，得到第二时空特征，以使所述时空编码器和大语言模型维度对齐； 构建行动链指令，通过所述大语言模型根据所述第二时空特征和所述行动链指令，得到交通流预测结果； 所述通过预设的对齐模块对所述第一时空特征进行特征对齐，得到第二时空特征，具体包括： 将所述第一时空特征输入所述对齐模块，进而对所述第一时空特征进行投影，得到时空标记； 对所述时空标记进行映射分析，得到隐藏表征； 对所述时空标记和所述隐藏表征进行映射和串联，得到所述第二时空特征； 通过下式对所述时空标记和所述隐藏表征进行映射和串联，得到所述第二时空特征： 其中，表示所述第二时空特征，Ξpr表示所述时空标记，Γhi表示所述隐藏表征且C表示初始通道数量，N表示空间节点数量，DL表示第三通道数量，σ5表示激活函数，W1、W2以及W3表示映射操作且 Db表示第四通道数量，β表示输出步长，[·,·]表示串联操作。

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