本發明專利技術公開一種基于城市大腦的大模型訓練與應用方法及系統，涉及人工智能和智慧城市管理技術領域；包括：步驟1：采集和預處理數據，步驟2：訓練大規模語言模型，步驟3：利用訓練好的大規模語言模型對城市動態進行理解和預測：利用大規模語言模型對城市數據進行語義理解和關系推理，并結合時間序列分析和因果推斷方法對城市未來狀態進行預測，步驟4：利用可視化界面展示模型分析和預測結果，并利用可視化界面進行交互式問答，步驟5：根據反饋使大規模語言模型持續學習并更新：根據新獲取的城市數據和用戶反饋使大規模語言模型持續學習和改進，并定期評估模型性能，根據評估結果調整模型結構和參數。
【技術實現步驟摘要】
本專利技術公開一種基于城市大腦的大模型訓練與應用方法及系統，涉及人工智能和智慧城市管理。
技術介紹
1、隨著城市化進程的加速和信息技術的快速發展，現代城市面臨著日益復雜的管理挑戰。現有城市管理方法難以應對大量實時數據的處理和復雜城市系統的動態變化。近年來，城市大腦作為一種集成化的城市數據處理平臺得到了廣泛應用，為城市管理提供了豐富的數據資源。同時，大規模語言模型在自然語言處理和知識推理方面取得了突破性進展。然而，現有技術仍存在以下問題：
2、數據利用效率低：城市大腦收集了海量數據，但這些數據往往未被充分利用。
3、模型通用性差：現有的ai模型通常是為通用目的訓練的，難以準確理解特定城市的獨特特征和動態。
4、實時性不足：許多城市管理決策需要基于最新數據做出，但現有系統往往存在數據處理滯后的問題。
5、跨領域整合能力弱：城市管理涉及多個領域，但現有系統難以有效整合和分析跨領域的信息。
技術實現思路
1、本專利技術針對現有技術的問題，提供一種基于城市大腦的大模型訓練與應用方法及系統，有助于提高城市運營效率，優化資源分配，并增強對城市問題的預測和應對能力。
2、本專利技術提出的具體方案是：
3、本專利技術提供一種基于城市大腦的大模型訓練與應用方法，其特征是包括：
4、步驟1：采集和預處理數據：持續從城市大腦獲取實時多維度的城市數據并進行預處理，城市數據包括交通流量、能源消耗、環境指標、公共服務使用情況，</p>5、步驟2：訓練大規模語言模型：選取基礎大規模語言模型，使用城市數據進行持續微調，采用遷移學習和增量學習方法，使大規模語言模型適應城市數據的動態變化，
6、步驟3：利用訓練好的大規模語言模型對城市動態進行理解和預測：利用大規模語言模型對城市數據進行語義理解和關系推理，并結合時間序列分析和因果推斷方法對城市未來狀態進行預測，
7、步驟4：利用可視化界面展示模型分析和預測結果，并利用可視化界面進行交互式問答，
8、步驟5：根據反饋使大規模語言模型持續學習并更新：根據新獲取的城市數據和用戶反饋使大規模語言模型持續學習和改進，并定期評估模型性能，根據評估結果調整模型結構和參數。
9、進一步，所述的一種基于城市大腦的大模型訓練與應用方法的步驟1中預處理數據，包括：對獲取的城市數據進行清洗、標準化和結構化處理，確保數據質量和一致性。
10、進一步，所述的一種基于城市大腦的大模型訓練與應用方法的步驟2中利用如下公式：
11、
12、表示采用增量學習方法使大規模語言模型適應城市數據的動態變化，其中θt表示模型在時間t的參數，η是學習率，是損失函數，是城市數據集。
13、進一步，所述的一種基于城市大腦的大模型訓練與應用方法的步驟3中利用如下公式：
14、
15、結合時間序列分析和因果推斷方法對城市未來狀態進行預測，其中是對未來狀態的預測，xt是當前時間步的城市狀態向量，f是由大規模語言模型學習的非線性函數。
16、進一步，所述的一種基于城市大腦的大模型訓練與應用方法的步驟5中利用如下公式：
17、θnew＝θold+α(θonline-θold)
18、根據反饋使大規模語言模型更新，其中，α是更新率，θonline是基于最新城市數據學習的參數。
19、本專利技術還提供一種基于城市大腦的大模型訓練與應用系統，包括數據采集和預處理模塊、大規模語言模型訓練模塊、城市動態理解和預測模塊、決策支持分析模塊和更新優化模塊，
20、數據采集和預處理模塊采集和預處理數據：持續從城市大腦獲取實時多維度的城市數據并進行預處理，城市數據包括交通流量、能源消耗、環境指標、公共服務使用情況，
21、大規模語言模型訓練模塊訓練大規模語言模型：選取基礎大規模語言模型，使用城市數據進行持續微調，采用遷移學習和增量學習方法，使大規模語言模型適應城市數據的動態變化，
22、城市動態理解和預測模塊利用訓練好的大規模語言模型對城市動態進行理解和預測：利用大規模語言模型對城市數據進行語義理解和關系推理，并結合時間序列分析和因果推斷方法對城市未來狀態進行預測，
23、決策支持分析模塊利用可視化界面展示模型分析和預測結果，并利用可視化界面進行交互式問答，
24、更新優化模塊根據反饋使大規模語言模型持續學習并更新：根據新獲取的城市數據和用戶反饋使大規模語言模型持續學習和改進，并定期評估模型性能，根據評估結果調整模型結構和參數。
25、進一步，所述的一種基于城市大腦的大模型訓練與應用系統的數據采集和預處理模塊預處理數據，包括：對獲取的城市數據進行清洗、標準化和結構化處理，確保數據質量和一致性。
26、進一步，所述的一種基于城市大腦的大模型訓練與應用系統的大規模語言模型訓練模塊利用如下公式：
27、
28、表示采用增量學習方法使大規模語言模型適應城市數據的動態變化，其中θt表示模型在時間t的參數，η是學習率，是損失函數，是城市數據集。
29、進一步，所述的一種基于城市大腦的大模型訓練與應用系統的城市動態理解和預測模塊利用如下公式：
30、
31、結合時間序列分析和因果推斷方法對城市未來狀態進行預測，其中是對未來狀態的預測，xt是當前時間步的城市狀態向量，f是由大規模語言模型學習的非線性函數。
32、進一步，所述的一種基于城市大腦的大模型訓練與應用系統的更新優化模塊利用如下公式：
33、θnew＝θold+α(θonline-θold)
34、根據反饋使大規模語言模型更新，其中，α是更新率，θonline是基于最新城市數據學習的參數。
35、本專利技術方法的有益之處是：
36、數據價值最大化：通過將城市大腦的海量數據用于訓練專門的大模型，顯著提高了數據的利用效率和價值。
37、城市特化的ai能力：開發的大模型具有對特定城市特征和動態的深入理解，提供了比通用ai模型更準確和相關的分析。
38、實時決策支持：能夠處理和分析實時數據流，為城市管理者提供及時的洞察和決策建議。
39、跨領域知識整合：大模型的強大語義理解和推理能力使得系統能夠有效整合和分析來自不同城市子系統的信息。
40、預測能力增強：通過對城市動態的深入理解，能夠更準確地預測未來趨勢和潛在問題。
41、決策科學性提升：基于數據驅動和ai分析的決策支持，提高了城市管理決策的科學性和有效性。
42、資源優化分配：預測和分析助于更好地規劃和分配城市資源，提高資源利用效率。
43、應急響應能力加強：通過實時數據分析和預測，能夠早期識別潛在風險，提高城市的應急響應能力。
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【技術保護點】
1.一種基于城市大腦的大模型訓練與應用方法，其特征是包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于城市大腦的大模型訓練與應用方法，其特征是步驟1中預處理數據，包括：對獲取的城市數據進行清洗、標準化和結構化處理，確保數據質量和一致性。
3.根據權利要求1或2所述的一種基于城市大腦的大模型訓練與應用方法，其特征是步驟2中利用如下公式：
4.根據權利要求3所述的一種基于城市大腦的大模型訓練與應用方法，其特征是步驟3中利用如下公式：
5.根據權利要求1所述的一種基于城市大腦的大模型訓練與應用方法，其特征是步驟5中利用如下公式：
6.一種基于城市大腦的大模型訓練與應用系統，其特征是包括數據采集和預處理模塊、大規模語言模型訓練模塊、城市動態理解和預測模塊、決策支持分析模塊和更新優化模塊，
7.根據權利要求6所述的一種基于城市大腦的大模型訓練與應用系統，其特征是數據采集和預處理模塊預處理數據，包括：對獲取的城市數據進行清洗、標準化和結構化處理，確保數據質量和一致性。
8.根據權利要求6或7所述的一種基于城市大腦的大模型訓練與應用系統，其特征是大規模語言模型訓練模塊利用如下公式：
9.根據權利要求8所述的一種基于城市大腦的大模型訓練與應用系統，其特征是城市動態理解和預測模塊利用如下公式：
10.根據權利要求6所述的一種基于城市大腦的大模型訓練與應用系統，其特征是更新優化模塊利用如下公式：
...
【技術特征摘要】
1.一種基于城市大腦的大模型訓練與應用方法，其特征是包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于城市大腦的大模型訓練與應用方法，其特征是步驟1中預處理數據，包括：對獲取的城市數據進行清洗、標準化和結構化處理，確保數據質量和一致性。
3.根據權利要求1或2所述的一種基于城市大腦的大模型訓練與應用方法，其特征是步驟2中利用如下公式：
4.根據權利要求3所述的一種基于城市大腦的大模型訓練與應用方法，其特征是步驟3中利用如下公式：
5.根據權利要求1所述的一種基于城市大腦的大模型訓練與應用方法，其特征是步驟5中利用如下公式：
6.一種基于城市大腦的大模型訓練與應用系統，其特征是包括數據采集和...
【專利技術屬性】
技術研發人員：劉世豪，辛超，李龍，白玉坤，張亮，
申請(專利權)人：浪潮智慧城市科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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