一种基于时间序列大语言模型的烟草投放预测方法

本发明涉及一种基于时间序列大语言模型的烟草投放预测方法，属于烟草管理技术领域，其中，该方法包括：获取第一信息；第一信息包括烟草系统中的烟草信息、交易软件中的烟草交易信息和地图软件中的位置信息；对第一信息进行特征提取，得到数值特征、分类特征和静态特征；将数值特征、分类特征和静态特征输入基于时间序列的大语言Time‑LLaMA模型中，以对Time‑LLaMA模型进行训练；通过训练完毕的Time‑LLaMA模型对烟草投放情况进行预测。本发明通过训练好的Time‑LLaMA模型对烟草投放情况进行预测，可以提高预测精度。