一种城市交通大数据的模型清洗及预测方法、介质及系统

本发明提供了一种城市交通大数据的模型清洗及预测方法、介质及系统，属于城市交通技术领域，包括：基于历史交通数据建立城市道路网络图,并标注每个路段的流畅度。训练基础流畅度预测模型,输入为交通相关数据,输出为流畅度矩阵。对比基础预测和实际流畅度,发现差异区域。针对差异区域,使用历史数据训练LoRA模型进行优化。将基础预测和LoRA优化预测融合,得到最终的交通流畅度预测矩阵。可以利用历史数据建立城市交通模型,并结合实时数据进行动态优化,提高交通流畅度预测的准确性。解决了现有技术建模尺度较粗,缺乏对区域性甚至路段级别细微交通变化的预测能力，不能给出具体道路的流量和拥堵程度的预测的技术问题。