摘要
本申请公开了一种交通流量预测方法、装置、电子设备及存储介质,获取目标路口的第一历史时间段内的交通流量序列;对交通流量序列各个第一交通流量数据进行标准化,确定对应的第二交通流量数据;然后对预设历史窗口内的各个第二交通流量数据进行量化,确定对应的各个第一量化字符;将各个第一量化字符输入所述大语言模型,基于大语言模型确定预测窗口内的至少一个子时间段的第二量化字符;最后再对第二量化字符进行反量化和反标准化,确定对应的预测流量数据。实现了基于大语言模型的交通流量预测。避免了现有基于统计、机器学习和深度学习预测模型进行交通流量预测的推广泛化成本高、可扩展性较差的问题。提高了交通流量预测模型的推广泛化性能。
技术关键词
大语言模型
字符
交通流量预测方法
时间段
数据
序列
深度学习预测模型
预训练模型
训练样本集
语义向量
通信接口
电子设备
数值
存储器
处理器
模块
网络
参数
系统为您推荐了相关专利信息
检测解码器
编码器
金字塔池化模块
融合特征
分支
控制优化方法
特征数据库
水质控制设备
参数
时间段
分布式存储模块
智能分析模块
数据采集模块
数据处理模块
日志结构合并树
问答方法
语句
字符串匹配算法
问答模型
计算机可读指令