浙江中控信息产业股份有限公司沈斌获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江中控信息产业股份有限公司申请的专利一种机器学习与大模型协同的交通流量预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120580862B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511093063.0，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种机器学习与大模型协同的交通流量预测方法是由沈斌;马正阳;季剑敏;卢一笑;金峻臣设计研发完成，并于2025-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种机器学习与大模型协同的交通流量预测方法在说明书摘要公布了：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。
本发明授权一种机器学习与大模型协同的交通流量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种机器学习与大模型协同的交通流量预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集车路云多源数据并进行数据预处理，构建路网； S2、提取基础多维特征，包括时序特征、空间特征、环境特征和权重矩阵，权重矩阵基于空间特征和环境特征联合构建；环境特征包括天气因子和节假日因子； S3、利用推理大模型对基础多维特征进行向量化处理和分析，输出本轮初步流量预测结果； S4、利用机器学习模型处理基础多维特征，并优化初步流量预测结果，再对S2中的所有基础多维特征，初步流量预测结果和优化后的初步流量预测结果进行特征融合与最终预测，将所有基础多维特征与组合后特征通过迭代方式构建若干棵回归树来进行流量预测，并基于实际流量对S2中的权重矩阵进行优化； S5、重复S1-S4步骤迭代训练，提高最终预测精度，输出最终流量预测结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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