基于大语言模型与扩散模型的非常态交通态势生成方法

本发明公开了基于大语言模型与扩散模型的非常态交通态势生成方法，涉及计算机机器学习领域，包括：获取交通事件文本描述和历史交通状态，对齐文本描述与历史交通状态的时间戳，划分训练集、验证集与测试集；获取交通路网结构，将其制作成邻接矩阵，用于后续模型的空间关系建模；构建非常态交通态势生成模型，采用训练集进行训练，验证集调参，使用测试集评估生成效果；最后采用结合噪声预测损失与潜在重构损失的加权混合目标函数对模型进行优化。本发明能够有效生成具有语义一致性和空间合理性的非常态交通态势，为交通预测、应急管理和智慧交通调度提供支持。