一种基于空间网格编码和大语言模型的时空数据预测方法

本发明涉及一种基于空间网格编码和大语言模型的时空数据预测方法，属于人工智能与时空数据分析领域。其包括以下步骤：根据地理区域的空间范围，将区域划分为网格单元，并采用编码方法对网格单元进行处理，每个单元通过唯一标识符进行标识；基于用户的停留记录，构建时空依赖模型，将每次停留表示为元组，通过分析历史停留序列和上下文停留序列，预测用户的下一个位置；结合大语言模型，设计时空指令优化提示模板，通过引入网格编码和上下文感知推理，指导模型分析历史数据和上下文数据，生成下一个位置预测，并为每个预测提供解释。本发明通过网格编码和层次化建模，增强模型泛化能力，实现精准时空行为预测。