本文介绍了一种混合多模态深度学习方法用于短期交通流量预测，结合注意力机制和CNN-GRU模块，能够有效处理复杂的城市交通流预测问题。研究提出了TrafficTL和Traffic Transformer模型，利用跨城市数据和多头机制提高预测精度。此外，还探讨了生成模型与交通系统文本结合的应用，提出了ChatTraffic模型，能够从文本生成真实交通情况。