一种基于大模型的多模态数据融合人群出行智能分析方法

本发明属于交通群体出行预测方法技术领域，具体涉及一种基于大模型的多模态数据融合人群出行智能分析方法，包括对用户历史出行轨迹真值数据进行采集；将用户从行程开始到结束时间所有切换的基站进行时间序列化处理，获得用户的基站拉链数据；结合用户出行轨迹路径重构技术,对基站拉链数据进行填补，构建全链基站数据；将全链基站数据离散特征基于川流出行大模型通过embedding技术进行向量化和归一化，获得用户出行的多维向量表征数据；将多维向量表征数据作为时间序列算法输入，训练获得用户出行预测模型；基于用户出行预测模型推理预测用户出行方式。解决了“现有的用户出行方式预测方法，数据准确性不高”技术问题。