大语言模型在交通预测领域的应用综述
陈 宁1，宁 楚1*，张 翔2
(1. 北京工业大学 城市交通学院，北京100124; 2. 北京市市政工程设计研究总院有限公司，北京100082)
摘 要： 交通预测作为智能交通系统的重要分支，在交通规划、交通管理与控制等方面有着至关重要的作用。随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型凭借其出色的语言理解和生成能力，在交通预测领域展现出广泛的应用潜力。笔者首先介绍了大语言模型的概念、发展历程、核心思想和关键技术原理。其次，总结了当前基于大语言模型的交通预测方法，根据侧重点不同将方法归纳为数据驱动和模型驱动2种类型，数据驱动的方法包含分词化、提示词工程和嵌入;模型驱动的方法包括微调、零/小样本学习、集成。随后，整理现有大语言模型在交通预测领域的应用，分析不同研究所采用的技术方法。最后，讨论了大语言模型技术在交通预测领域所面临的挑战以及未来发展前景。
关键词： 大语言模型; 交通预测; 智能交通系统; 人工智能
引文格式： 陈宁，宁楚，张翔. 大语言模型在交通预测领域的应用综述[J]. 市政技术，2025，43(5)：31-39. (CHEN N，NING C，ZHANG X. A review of the application of large language models in traffic prediction[J]. Journal of municipal technology，2025，43(5)：31-39.)