LEBGen：LLM 增强贝叶斯网络的小样本出行调查数据生成框架

LEBGen 用 LLM 识别出行者画像并修正贝叶斯网络结构，再仅用观测数据参数化生成合成出行调查记录。在 2022 香港交通特征调查 2% 小样本设置下，其平均边际 Jensen-Shannon 散度从 0.0671 降至 0.0091，平均绝对 Cramer's V 误差较最佳基线降低 14.3%。该稿件已应作者要求撤回以进一步修改。