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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利基于大语言模型的自适应与可解释交通态势预测方法及系统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：CN120766525B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511062569.5，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权基于大语言模型的自适应与可解释交通态势预测方法及系统是由马晓磊;闫昊阳;边婧;张远波设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型的自适应与可解释交通态势预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大语言模型的自适应与可解释交通态势预测方法及系统，该方法包括以下步骤：获取与预测任务相关的历史交通数据，输入训练好的时序预测基础模型，基于预测任务生成多条预测时段的候选交通状态轨迹；获取与预测时段相关的上下文信息，并基于配置好的大语言推理模型，对候选交通状态轨迹进行评估，得出符合预测时段上下文信息的最优轨迹；基于最优轨迹和上下文信息，利用配置好的大语言解读模型生成文本报告。本发明通过时序预测基础模型进行概率预测，并通过大语言模型进行上下文推理和文本生成，显著提升了交通预测在异常事件下的准确性、适应性和可解释性，为实现智能交通提供了有力支撑。

本发明授权基于大语言模型的自适应与可解释交通态势预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于大语言模型的自适应与可解释交通态势预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取与预测任务相关的历史交通数据，输入训练好的时序预测基础模型，基于所述预测任务生成多条预测时段的候选交通状态轨迹； S2、获取与所述预测时段相关的上下文信息，并基于配置好的大语言推理模型，对所述候选交通状态轨迹进行评估，得出符合预测时段上下文信息的最优轨迹； S3、基于所述最优轨迹和上下文信息，利用配置好的大语言解读模型生成包含交通态势分析和可操作交通管理建议的文本报告； 其中，步骤S2中所述大语言推理模型的推理过程为： 对所述上下文信息进行语义理解，分析其对交通流造成的因果影响，所述因果影响包括影响的位置、严重程度和持续时间； 基于所述因果影响从所述多条预测时段的候选交通状态轨迹中选择最优轨迹； 所述步骤S2，采用公式表示为： 其中，表示符合预测时段上下文信息的最优轨迹；表示所述大语言推理模型的调整函数；表示K条预测时段的候选交通状态轨迹的集合；表示与预测时段相关的上下文信息； 步骤S2中所述得出符合预测时段上下文信息的最优轨迹的过程，等效于求解一个以为条件的后验概率最大化问题； 求解公式为： 其中，表示由大语言推理模型评估的、在给定上下文信息下各候选轨迹的后验合理性得分。

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