本發(fā)明屬于人工智能，具體涉及基于大語言模型技術(shù)的交通運(yùn)輸業(yè)務(wù)快速響應(yīng)處理系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著現(xiàn)代城市化進(jìn)程的加快，交通運(yùn)輸系統(tǒng)正變得日益復(fù)雜。特別是在大城市和交通樞紐，交通流量的迅速增長使得交通管理和調(diào)度變得越來越困難。為了應(yīng)對不斷增加的交通壓力，許多現(xiàn)有技術(shù)已經(jīng)提出了智能交通系統(tǒng)（its）的解決方案，利用各種技術(shù)手段對交通流進(jìn)行實時監(jiān)控、分析和優(yōu)化。然而，現(xiàn)有的智能交通系統(tǒng)在面對復(fù)雜的交通狀況時，仍然存在許多問題，尤其是在應(yīng)對突發(fā)事件、快速響應(yīng)用戶需求以及高效處理多源異構(gòu)交通數(shù)據(jù)方面存在局限性?；诖吮尘?，如何開發(fā)一種更為智能、高效且具備快速響應(yīng)能力的交通運(yùn)輸業(yè)務(wù)處理系統(tǒng)，成為當(dāng)前技術(shù)領(lǐng)域中的一大挑戰(zhàn)?，F(xiàn)有的智能交通系統(tǒng)主要依賴于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集和分析技術(shù)，這些系統(tǒng)通常通過布置在道路上的攝像頭、雷達(dá)、gps、傳感器等設(shè)備實時采集交通數(shù)據(jù)，并基于預(yù)定義的規(guī)則或統(tǒng)計模型對交通流進(jìn)行分析。例如，許多現(xiàn)有系統(tǒng)會根據(jù)攝像頭數(shù)據(jù)判斷交通流量，根據(jù)車輛的gps軌跡來推斷交通擁堵情況，或者使用歷史交通數(shù)據(jù)進(jìn)行短期交通預(yù)測。這些系統(tǒng)雖然在一定程度上改善了交通管理，但其主要問題在于對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合處理能力有限，難以應(yīng)對交通數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和多變性。

2、例如，在傳統(tǒng)的交通數(shù)據(jù)處理中，來自不同傳感器的數(shù)據(jù)往往具有不同的格式、維度和時空特性。gps數(shù)據(jù)提供的是車輛的位置信息，而道路傳感器可能只監(jiān)測車輛通過某個路段的速度，攝像頭則記錄交通畫面，天氣數(shù)據(jù)又可能影響車輛行駛的安全性和速度。這些數(shù)據(jù)來源多樣且信息繁雜，傳統(tǒng)的交通系統(tǒng)很難有效地將它們?nèi)诤蠟榻y(tǒng)一的數(shù)據(jù)表示，導(dǎo)致決策依據(jù)不夠全面。此外，傳統(tǒng)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)處理方式通常是線性的，無法捕捉到交通網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點和節(jié)點之間的復(fù)雜依賴關(guān)系。例如，一條道路的擁堵情況不僅取決于它本身的流量，還會受到相鄰道路、交通信號等多方面的影響。除此之外，現(xiàn)有技術(shù)還面臨一個嚴(yán)重的問題，即如何處理交通系統(tǒng)中的突發(fā)事件。交通事故、惡劣天氣、道路施工等突發(fā)情況往往會導(dǎo)致局部道路的交通擁堵，而這些突發(fā)事件的影響可能迅速擴(kuò)展到整個交通網(wǎng)絡(luò)，傳統(tǒng)的系統(tǒng)難以及時作出有效的應(yīng)對措施?，F(xiàn)有系統(tǒng)通常依賴于預(yù)設(shè)的應(yīng)急處理規(guī)則或者簡單的交通模型來應(yīng)對突發(fā)情況，但這些規(guī)則和模型的設(shè)計往往缺乏靈活性，無法動態(tài)適應(yīng)復(fù)雜的實際交通狀況。因此，在突發(fā)事件發(fā)生時，傳統(tǒng)系統(tǒng)的響應(yīng)速度和處理效果往往無法滿足實際需求，導(dǎo)致交通管理效率低下，甚至進(jìn)一步加劇了交通擁堵。另外，現(xiàn)有的智能交通系統(tǒng)在用戶交互方面也存在較大的局限性。多數(shù)系統(tǒng)無法有效處理用戶的自然語言請求，用戶需要通過固定格式的指令或選項進(jìn)行查詢和操作，這大大限制了系統(tǒng)的可用性和靈活性。隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展，特別是大語言模型的崛起，如何將大語言模型應(yīng)用于交通運(yùn)輸系統(tǒng)中，使系統(tǒng)能夠理解并處理用戶提出的復(fù)雜自然語言查詢，成為一個新的研究方向。然而，現(xiàn)有技術(shù)在這方面的探索還非常有限，大多數(shù)系統(tǒng)缺乏對用戶請求的深度理解和語義分析能力，導(dǎo)致系統(tǒng)的交互體驗不佳，無法充分發(fā)揮智能交通系統(tǒng)的潛力。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、鑒于此，本發(fā)明的主要目的在于提供基于大語言模型技術(shù)的交通運(yùn)輸業(yè)務(wù)快速響應(yīng)處理系統(tǒng)，本發(fā)明實現(xiàn)了對交通運(yùn)輸業(yè)中復(fù)雜業(yè)務(wù)場景的智能化處理和高效響應(yīng)。

2、本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：

3、基于大語言模型技術(shù)的交通運(yùn)輸業(yè)務(wù)快速響應(yīng)處理系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：多源交通數(shù)據(jù)融合單元，用于整合來自不同數(shù)據(jù)源的多源交通數(shù)據(jù)，采用張量融合技術(shù)，將多源交通數(shù)據(jù)融合表示為高階張量，對融合后的高階張量進(jìn)行特征提取，采用張量分解和核主成分分析相結(jié)合的方法，提取關(guān)鍵特征并降維，得到降維關(guān)鍵特征；交通知識圖譜構(gòu)建單元，用于基于降維關(guān)鍵特征構(gòu)建一個基于超圖的交通知識圖譜；業(yè)務(wù)影響與處理單元，用于接收用戶請求，利用大語言模型技術(shù)將用戶請求編碼為高維語義向量，計算用戶請求與交通知識圖譜中節(jié)點和關(guān)系的跨模態(tài)語義相似度，找到最相關(guān)的節(jié)點，構(gòu)建概率圖模型，對最相關(guān)節(jié)點進(jìn)行推理，得到在給定用戶請求下，每個交通知識圖譜中的節(jié)點的后驗概率，并根據(jù)后驗概率，為該用戶請求發(fā)送節(jié)點對應(yīng)的數(shù)據(jù)。

4、進(jìn)一步的，所述多源交通數(shù)據(jù)包括：實時交通流量、車輛gps軌跡、道路基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)據(jù)和天氣信息；所述道路基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)據(jù)包括：道路長度、道路寬度和道路類型；所述天氣信息包括：溫度、降水量、風(fēng)速和風(fēng)向；高階張量通過如下公式計算得到：

5、；

6、其中，為數(shù)據(jù)源的數(shù)量；為下標(biāo)索引；為預(yù)設(shè)的第個數(shù)據(jù)源的權(quán)重系數(shù)；為第個數(shù)據(jù)源中第維度的特征向量，表示第個數(shù)據(jù)源的第個特征；為張量積運(yùn)算符，表示對不同數(shù)據(jù)源進(jìn)行融合操作；為時間嵌入矩陣；空間嵌入矩陣；為張量的模乘積操作；為第個數(shù)據(jù)源的特征維度。

7、進(jìn)一步的，時間嵌入矩陣；其中，表示時間序列中的所有時間步；表示時間步的時間嵌入向量；對于時間步的時間嵌入向量通過如下公式計算得到：

8、；

9、其中，為時間的嵌入向量；為當(dāng)前的時間步；為時間嵌入的維度，決定了時間嵌入向量的長度；為下標(biāo)索引。

10、進(jìn)一步的，通過如下公式，對高階張量進(jìn)行張量分解，得到張量分解結(jié)果：

11、；

12、其中，是第模上的因子矩陣；定義一個非線性映射函數(shù)，將張量分解結(jié)果映射到高維的特征空間：；使用核函數(shù)來計算張量樣本之間的相似性，為張量分解結(jié)果中第個元素，為張量分解結(jié)果中第個元素；為張量的模乘積操作；為高階張量的維度；令核矩陣中第行，第列的元素；其中，是核函數(shù)的帶寬參數(shù)，決定了核函數(shù)的非線性度；通過如下公式，對核矩陣進(jìn)行中心化：

13、；

14、其中，為中心化后的核矩陣；是大小為的單位矩陣，是核矩陣的維度；對中心化的核矩陣進(jìn)行特征值分解，得到特征值和對應(yīng)的特征向量：

15、；

16、選擇前個最大特征值對應(yīng)的特征向量作為降維關(guān)鍵特征。

17、進(jìn)一步的，交通知識圖譜構(gòu)建單元構(gòu)建基于超圖的交通知識圖譜的過程具體包括：利用降維關(guān)鍵特征構(gòu)建節(jié)點特征矩陣；定義超圖的節(jié)點和超邊，構(gòu)建關(guān)聯(lián)矩陣和超邊權(quán)重矩陣；計算節(jié)點度矩陣和超邊度矩陣；構(gòu)建超圖拉普拉斯矩陣；融合節(jié)點特征和超圖結(jié)構(gòu)，得到更新的節(jié)點特征矩陣。

18、進(jìn)一步的，利用降維關(guān)鍵特征，構(gòu)建節(jié)點特征矩陣；其中，為降維關(guān)鍵特征的第個元素，表示第個節(jié)點的特征向量；在構(gòu)建的交通知識圖譜中，節(jié)點總數(shù)為；節(jié)點特征矩陣，為節(jié)點數(shù)量，為降維后的特征維度；設(shè)表示第個節(jié)點的特征向量；關(guān)聯(lián)矩陣表示節(jié)點與超邊之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系：

19、；

20、其中，為超邊的數(shù)量；令特征向量作為第個節(jié)點；為第個超邊；超邊的權(quán)重矩陣表示每個超邊的權(quán)重，反映了超邊連接的節(jié)點之間關(guān)系的強(qiáng)度，；表示第個超邊的權(quán)重；節(jié)點度矩陣為；超邊度矩陣；其中，，；表示節(jié)點的度，表示與其關(guān)聯(lián)的超邊的權(quán)重之和；表示超邊的度，表示該超邊連接的節(jié)點數(shù)量。

21、進(jìn)一步的，超圖拉普拉斯矩陣使用如下公式進(jìn)行表示：

22、；

23、其中，；，為單位矩陣；表示超邊度矩陣的逆矩陣；表示節(jié)點度矩陣的逆平方根；為超圖關(guān)聯(lián)矩陣的轉(zhuǎn)置；更新的節(jié)點特征矩陣使用如下公式計算得到：

24、。

25、進(jìn)一步的，業(yè)務(wù)影響與處理單元的具體執(zhí)行過程包括：利用預(yù)訓(xùn)練的大語言模型將用戶請求編碼為高維語義向量；采用余弦相似度計算與每個節(jié)點特征向量的相似度；為中的第個元素：

26、；

27、其中，為用戶請求與第個節(jié)點的相似度；根據(jù)相似度，選取相似度最高的前個節(jié)點，組成候選節(jié)點集合；針對候選節(jié)點集合，構(gòu)建概率圖模型，對高相關(guān)性節(jié)點進(jìn)行推理，具體包括：從交通知識圖譜中提取包含候選節(jié)點及其直接關(guān)聯(lián)的鄰居節(jié)點和邊，形成子圖；利用馬爾可夫隨機(jī)場或條件隨機(jī)場，對子圖進(jìn)行建模；通過消息傳遞算法，計算子圖中每個節(jié)點的后驗概率。

28、進(jìn)一步的，使用如下公式，通過消息傳遞算法，計算子圖中每個節(jié)點的后驗概率

29、；

30、其中，為節(jié)點的潛在函數(shù)，反映與的兼容性，取值為相似度；為邊的勢函數(shù)，表示節(jié)點與之間的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度；為歸一化因子；為在給定用戶請求下，節(jié)點的后驗概率。

31、采用以上技術(shù)方案，本發(fā)明產(chǎn)生了以下有益效果：本發(fā)明在多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合處理方面展現(xiàn)出卓越的能力。傳統(tǒng)交通系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)往往來自多種傳感器和設(shè)備，包括實時交通流量、車輛gps軌跡、道路基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)據(jù)、天氣信息等，這些數(shù)據(jù)格式和時空特性各異，現(xiàn)有系統(tǒng)難以高效處理。通過引入張量分解技術(shù)和高階張量的構(gòu)建，本發(fā)明能夠?qū)⑦@些不同來源的交通數(shù)據(jù)融合為一個統(tǒng)一的高維表示，保留了原始數(shù)據(jù)中的時空特征及多維關(guān)聯(lián)。這不僅提高了數(shù)據(jù)融合的精度，還確保了在處理過程中不會丟失重要的細(xì)節(jié)信息，從而為后續(xù)的分析與決策提供了更為全面和準(zhǔn)確的基礎(chǔ)。本發(fā)明在應(yīng)對交通系統(tǒng)中的突發(fā)事件時具備高度的靈活性和實時響應(yīng)能力。通過超圖拉普拉斯矩陣構(gòu)建和動態(tài)更新節(jié)點特征矩陣的方式，本發(fā)明能夠有效捕捉到交通網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點之間的全局依賴性和動態(tài)變化。當(dāng)發(fā)生突發(fā)事件時（例如交通事故、惡劣天氣等），系統(tǒng)能夠迅速識別出受影響的關(guān)鍵節(jié)點及其相關(guān)聯(lián)的鄰居節(jié)點，從而為交通管理者提供及時的應(yīng)對方案。這種基于節(jié)點度、超邊度和關(guān)聯(lián)矩陣的動態(tài)調(diào)整機(jī)制，確保了系統(tǒng)在面對復(fù)雜交通狀況時，能夠根據(jù)實時數(shù)據(jù)進(jìn)行靈活調(diào)整，提供精準(zhǔn)的流量調(diào)度和事故預(yù)警能力。與傳統(tǒng)基于規(guī)則或簡單統(tǒng)計模型的應(yīng)急處理方式相比，本發(fā)明的響應(yīng)速度更快、預(yù)測更加準(zhǔn)確。