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龙图腾网获悉泉州师范学院;福建(泉州)先进制造技术研究院申请的专利一种基于蒸馏大语言模型的交通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：CN121305878B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202511862198.9，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于蒸馏大语言模型的交通预测方法是由郭灿阳;朱达欣;梁培栋;陈灵悯;夏侯建兵;黄承曦;蔡丹琳设计研发完成，并于2025-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于蒸馏大语言模型的交通预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于蒸馏大语言模型的交通预测方法，所属领域为智能交通系统中的时空数据挖掘领域，包括：根据交通传感器采集的历史交通数据构建原始数据集；基于Z‑Score方法对数据进行标准化处理；通过图数据序列化方式将交通网络的图结构数据转化为大语言模型可接受的序列输入；利用动态时空直流网络对历史交通数据进行嵌入与时空特征提取；基于预训练的大语言模型提取隐层特征，并构建蒸馏模块以实现两者特征对齐；通过计算蒸馏损失将语言模型的知识迁移至DSTN，并基于Huber损失优化预测输出；经优化后的DSTN输出未来时间段的交通状态预测结果。本发明提升了数据稀疏条件下的模型泛化与迁移能力。

本发明授权一种基于蒸馏大语言模型的交通预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于蒸馏大语言模型的交通预测方法，其特征在于，包括： 根据交通传感器采集的历史交通数据，获取流量、速度交通状态信息的原始数据集； 根据所述原始数据集的均值与方差，对所述原始数据进行Z-Score标准化处理以获得归一化数据； 根据所述归一化数据的时间维度与传感器维度，构建动态时空直流网络的输入批次数据； 根据所述批次数据，通过图数据序列化的方式，将图结构数据转换为GPT2模型可接受的序列形式并完成维度映射； 根据所述序列形式数据，将历史交通信息输入动态时空直流网络进行嵌入编码并获得时空特征； 根据预训练的大语言模型GPT2，提取对应层的隐层特征作为蒸馏源特征； 根据所述动态时空直流网络的输出特征与所述GPT2的蒸馏源特征，计算蒸馏损失以实现特征对齐； 所述蒸馏损失的表达式为： ； 其中，表示平均平方误差；为第层的DSTM，考虑到GPT2的层数大于DSTM的层数，采用错对对齐的方式进行蒸馏，通过对齐的方式，迫使LLM和DSTM层的输出逼近，从而实现LLM对DSTM的指导，即第层DSTM特征对齐第层GPT2；考虑到和的尺寸不一致，利用池化、映射的方式改变的尺寸；DSTM通过对齐GPT2的特征，从而学习GPT2的知识； 根据所述蒸馏损失优化动态时空直流网络的参数，并利用Huber损失评估预测输出与真实值之间的偏差； 根据优化后的动态时空直流网络输出未来时间段的交通状态预测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人泉州师范学院;福建(泉州)先进制造技术研究院，其通讯地址为：362000 福建省泉州市丰泽区东海大街398号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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