一种机器学习与大模型协同的交通流量预测方法

本发明提供一种机器学习与大模型协同的交通流量预测方法，先采集车路云数据构建路网，提取数据中的基础多维特征，利用推理大模型进行流量初步预测，再利用机器学习模型基于初步流量预测结果和基础多维特征，重新进行特征组合和流量预测，并对特征的权重进行优化，进行重复迭代训练，提高预测精确度。通过车路云数据融合，可以提升特征维度与信息完整性；机器学习与大模型的分阶段协同，可以兼顾全局规律与局部精细化预测。