CN117131581B - 一种数字孪生城市道路的构建系统及方法 - Google Patents

一种数字孪生城市道路的构建系统及方法 Download PDF

Info

Publication number
CN117131581B
CN117131581B CN202311394582.1A CN202311394582A CN117131581B CN 117131581 B CN117131581 B CN 117131581B CN 202311394582 A CN202311394582 A CN 202311394582A CN 117131581 B CN117131581 B CN 117131581B
Authority
CN
China
Prior art keywords
module
road
data
parameters
model
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202311394582.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN117131581A (zh
Inventor
刘会军
罗玲玲
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Chengmu Technology Zhuhai Co ltd
Original Assignee
Chengmu Technology Zhuhai Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Chengmu Technology Zhuhai Co ltd filed Critical Chengmu Technology Zhuhai Co ltd
Priority to CN202311394582.1A priority Critical patent/CN117131581B/zh
Publication of CN117131581A publication Critical patent/CN117131581A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN117131581B publication Critical patent/CN117131581B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02ATECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A30/00Adapting or protecting infrastructure or their operation
    • Y02A30/60Planning or developing urban green infrastructure

Abstract

本发明涉及道路构建领域,且公开了一种数字孪生城市道路的构建系统及方法,所述系统包括:中控模块,用于作为管理指令的总控端,生成运行日志,编辑并输出调度指令;数据采集模块,用于对接图像拍摄设备,接收设备所提交的道路采集图像;数据处理模块,用于对道路采集图像进行预处理和清洗,获取地貌特征、交通流量特征和建筑分布特征;模型构建模块,用于通过数字孪生技术将所获取的特征数据转化为三维模型;通过利用数字孪生技术构建三维模型,将规划数据所关联的现实道路数据进行索引,分析其运行过程中实际出现的异常事件,作为训练值,进而提升最终运行数据的准确性,使得规划数据的合理性上升,并且也可人工导入参数进行调整。

Description

一种数字孪生城市道路的构建系统及方法
技术领域
本发明涉及道路构建技术领域,具体为一种数字孪生城市道路的构建系统及方法。
背景技术
数字孪生技术是以数字化方式创建物理实体的虚拟实体,借助历史数据、实时数据以及算法模型等,模拟、验证、预测、控制物理实体全生命周期过程的技术手段,在道路建设方面,数字孪生技术可以迅速搭建交通出行三维场景,实时呈现海量动态性交通信息;
但是现有的数字孪生城市道路的构建系统及方法在应用过程中,还存在问题:
1、对仿真模型的构建完成度不足,难以将规划数据与现实数据进行关联,以同类异常事件作为参考训练值,具有一定局限性,在三维虚拟空间中难以实现对交通管理控制的有效仿真模拟,准确性不足,难以有效实现在虚拟空间中对现实道路规划的预测分析;
2、难以自适应的调整模型的运行参数,用户难以及时掌握当前运行参数的最佳状态,难以自动推进道路构建的进度,实施过程较不灵活。
发明内容
针对现有技术所存在的上述缺点,本发明提供了一种数字孪生城市道路的构建系统及方法,能够有效地解决现有技术对仿真模型的构建完成度不足,难以将规划数据与现实数据进行关联,以同类异常事件作为参考训练值,具有一定局限性,在三维虚拟空间中难以实现对交通管理控制的有效仿真模拟,准确性不足,难以有效实现在虚拟空间中对现实道路规划的预测分析,难以自适应的调整模型的运行参数,用户难以及时掌握当前运行参数的最佳状态,难以自动推进道路构建的进度,实施过程较不灵活的问题。
为实现以上目的,本发明通过以下技术方案予以实现,
本发明公开了一种数字孪生城市道路的构建系统,包括:
中控模块,用于作为管理指令的总控端,生成运行日志,编辑并输出调度指令;
数据采集模块,用于对接图像拍摄设备,接收设备所提交的道路采集图像;
数据处理模块,用于对道路采集图像进行预处理和清洗,获取地貌特征、交通流量特征和建筑分布特征;
模型构建模块,用于通过数字孪生技术将所获取的特征数据转化为三维模型;
道路规划模块,用于根据所转化三维模型进行待建设道路的规划,输出道路布局参数,输入三维模型;
模拟运行模块,用于接收定义数据,作为影响参数介入三维模型内进行模拟运行;
索引模块,用于分析现有模型参数的特定特征,对接物联网端的道路数据库内,抓取该特定特征群下的关联通行事件及其参数,作为影响参数导入模拟运行模块;
导入模块,用于人工自定义通行事件及其参数,作为影响参数导入模拟运行模块;
评估模块,用于对模拟运行模块的运行状态进行评估,依据评估表现,选择上调或者下调影响参数的核心指标,直至到达最佳评估指标。
更进一步地,所述道路规划模块在规划过程中,建立已建设道路的交通模型,以此交通模型为基础进行城市交通运营分析及评估,输出城市交通网络体系的可优化参数,对道路上车辆与行人的动态状况进行监测,根据监测数据对道路情况进行分析和判断,作为规划参照值。
更进一步地,所述评估模块评估结果的计算分析通过平均绝对百分比误差算法体现模型拟合程度,直至输出结果,其评价指标的计算公式为:
式中,M代表评价指标参数,n代表数据个数,K代表真实值,Y代表预测值。
更进一步地,所述评估模块的评估指标包括:交通拥堵情况、道路承载能力、交通污染情况、资源消耗情况和建设周期。
更进一步地,所述道路规划模块通过无线网络交互连接有核验模块,所述核验模块用于获取道路规划模块已经确定路段方案,进行验证后,将通过验证的数据的访问权限开放。
更进一步地,所述核验模块通过无线网络交互连接有公示模块,所述公示模块用于将核验模块所开放的数据方案进行集中展示,展示内容包括:道路建设周期、道路分布位置和交通标志设置。
更进一步地,所述公示模块通过无线网络交互连接有汇总模块,所述汇总模块用于提供公众意见上传接口,获取意见数据特征后将所获取参数进行归类汇总,提交至管理端。
更进一步地,所述中控模块与数据采集模块通过无线网络交互连接,所述数据采集模块与数据处理模块通过无线网络交互连接,所述数据处理模块与模型构建模块通过无线网络交互连接,所述模型构建模块与道路规划模块通过无线网络交互连接,所述模拟运行模块与索引模块、导入模块和评估模块通过无线网络交互连接。
一种数字孪生城市道路的构建方法,包括以下步骤:
步骤1:获取待建设区域中的已建设道路和待建设道路区域的图像数据,进行图像处理后,转化为机器可读数据;
步骤2:依据转化数据生成基础三维模型,输出规划意见,对道路进行规划,并在模型上实时展示;
步骤3:获取已经规划路段的可关联现实路段信息,获取其异常事件参数或者自定义导入异常事件参数,作为模拟运行期间的影响干扰值,并且运行模型,获取模拟结果;
步骤4:评估模型模拟结果,并调整影响干扰值,重新运行模型;
步骤5:获取最终模型参数,输出数据方案并公示。
采用本发明提供的技术方案,与已知的公有技术相比,具有如下有益效果,
本发明通过利用数字孪生技术构建三维模型,将规划数据所关联的现实道路数据进行索引,分析其运行过程中实际出现的异常事件,作为训练值,进而提升最终运行数据的准确性,使得规划数据的合理性上升,并且也可人工导入参数进行调整,降低使用局限性。
本发明通过自适应调整运行参数的措施,自动使模型的运行到达最佳状态,使得用户可快速分析当前规划方案的可实施性,帮助用户进行修正,并且可提供公示措施,将道路规划方案展示给公众,征求公众意见和建议,增加公众参与度的同时,获取规划意见,扩展参考池。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为一种数字孪生城市道路的构建系统的框架示意图;
图中的标号分别代表,1、中控模块;2、数据采集模块;3、数据处理模块;4、模型构建模块;5、道路规划模块;6、模拟运行模块;7、索引模块;8、导入模块;9、评估模块;10、核验模块;11、公示模块;12、汇总模块。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
下面结合实施例对本发明作进一步的描述。
实施例1
本实施例的一种数字孪生城市道路的构建系统,如图1所示,包括:
中控模块1,用于作为管理指令的总控端,生成运行日志,编辑并输出调度指令;
数据采集模块2,用于对接图像拍摄设备,接收设备所提交的道路采集图像;
数据处理模块3,用于对道路采集图像进行预处理和清洗,获取地貌特征、交通流量特征和建筑分布特征;
模型构建模块4,用于通过数字孪生技术将所获取的特征数据转化为三维模型;
道路规划模块5,用于根据所转化三维模型进行待建设道路的规划,输出道路布局参数,输入三维模型,所述道路规划模块5在规划过程中,建立已建设道路的交通模型,以此交通模型为基础进行城市交通运营分析及评估,输出城市交通网络体系的可优化参数,对道路上车辆与行人的动态状况进行监测,根据监测数据对道路情况进行分析和判断,作为规划参照值;
模拟运行模块6,用于接收定义数据,作为影响参数介入三维模型内进行模拟运行;
索引模块7,用于分析现有模型参数的特定特征,对接物联网端的道路数据库内,抓取该特定特征群下的关联通行事件及其参数,作为影响参数导入模拟运行模块6;
导入模块8,用于人工自定义通行事件及其参数,作为影响参数导入模拟运行模块6;
评估模块9,用于对模拟运行模块6的运行状态进行评估,依据评估表现,选择上调或者下调影响参数的核心指标,直至到达最佳评估指标,所述评估模块9的评估指标包括:交通拥堵情况、道路承载能力、交通污染情况、资源消耗情况和建设周期。
所述评估模块9评估结果的计算分析通过平均绝对百分比误差算法体现模型拟合程度,直至输出结果,其评价指标的计算公式为:
式中,M代表评价指标参数,n代表数据个数,K代表真实值,Y代表预测值。
如图1所示,所述中控模块1与数据采集模块2通过无线网络交互连接,所述数据采集模块2与数据处理模块3通过无线网络交互连接,所述数据处理模块3与模型构建模块4通过无线网络交互连接,所述模型构建模块4与道路规划模块5通过无线网络交互连接,所述模拟运行模块6与索引模块7、导入模块8和评估模块9通过无线网络交互连接。
本实施例在具体实施时,通过利用数字孪生技术构建三维模型,将规划数据所关联的现实道路数据进行索引,分析其运行过程中实际出现的异常事件,作为训练值,进而提升最终运行数据的准确性,使得规划数据的合理性上升,并且也可人工导入参数进行调整,降低使用局限性,通过自适应调整运行参数的措施,自动使模型的运行到达最佳状态,使得用户可快速分析当前规划方案的可实施性,帮助用户进行修正。
实施例2
本实施例还提供一种数字孪生城市道路的构建方法,包括以下步骤:
步骤1:获取待建设区域中的已建设道路和待建设道路区域的图像数据,进行图像处理后,转化为机器可读数据;
步骤2:依据转化数据生成基础三维模型,输出规划意见,对道路进行规划,并在模型上实时展示;
步骤3:获取已经规划路段的可关联现实路段信息,获取其异常事件参数或者自定义导入异常事件参数,作为模拟运行期间的影响干扰值,并且运行模型,获取模拟结果;
步骤4:评估模型模拟结果,并调整影响干扰值,重新运行模型;
步骤5:获取最终模型参数,输出数据方案并公示。
实施例3
本实施例中,如图1所示,所述道路规划模块5通过无线网络交互连接有核验模块10,所述核验模块10用于获取道路规划模块5已经确定路段方案,进行验证后,将通过验证的数据的访问权限开放。所述核验模块10通过无线网络交互连接有公示模块11,所述公示模块11用于将核验模块10所开放的数据方案进行集中展示,展示内容包括:道路建设周期、道路分布位置和交通标志设置。所述公示模块11通过无线网络交互连接有汇总模块12,所述汇总模块12用于提供公众意见上传接口,获取意见数据特征后将所获取参数进行归类汇总,提交至管理端,提供公示措施,将道路规划方案展示给公众,征求公众意见和建议,增加公众参与度的同时,获取规划意见,扩展参考池。
综上所述,本发明在应用时,通过利用数字孪生技术构建三维模型,将规划数据所关联的现实道路数据进行索引,分析其运行过程中实际出现的异常事件,作为训练值,进而提升最终运行数据的准确性,使得规划数据的合理性上升,并且也可人工导入参数进行调整,降低使用局限性,通过自适应调整运行参数的措施,自动使模型的运行到达最佳状态,使得用户可快速分析当前规划方案的可实施性,帮助用户进行修正;
可提供公示措施,将道路规划方案展示给公众,征求公众意见和建议,增加公众参与度的同时,获取规划意见,扩展参考池。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解,其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不会使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (1)

1.一种数字孪生城市道路的构建系统,其特征在于,包括:
中控模块(1),用于作为管理指令的总控端,生成运行日志,编辑并输出调度指令;
数据采集模块(2),用于对接图像拍摄设备,接收设备所提交的道路采集图像;
数据处理模块(3),用于对道路采集图像进行预处理和清洗,获取地貌特征、交通流量特征和建筑分布特征;
模型构建模块(4),用于通过数字孪生技术将所获取的特征数据转化为三维模型;
道路规划模块(5),用于根据所转化三维模型进行待建设道路的规划,输出道路布局参数,输入三维模型;
模拟运行模块(6),用于接收定义数据,作为影响参数介入三维模型内进行模拟运行;
索引模块(7),用于分析现有模型参数的特定特征,对接物联网端的道路数据库内,抓取该特定特征下的关联通行事件及其参数,作为影响参数导入模拟运行模块(6);
导入模块(8),用于人工自定义通行事件及其参数,作为影响参数导入模拟运行模块(6);
评估模块(9),用于对模拟运行模块(6)的运行状态进行评估,依据评估表现,选择上调或者下调影响参数的核心指标,直至到达最佳评估指标;
所述道路规划模块(5)在规划过程中,建立已建设道路的交通模型,以此交通模型为基础进行城市交通运营分析及评估,输出城市交通网络体系的可优化参数,对道路上车辆与行人的动态状况进行监测,根据监测数据对道路情况进行分析和判断,作为规划参照值;
所述评估模块(9)评估结果的计算分析通过平均绝对百分比误差算法体现模型拟合程度,直至输出结果,其评价指标的计算公式为:
式中,M代表评价指标参数,n代表数据个数,K代表真实值,Y代表预测值;
所述评估模块(9)的评估指标包括:交通拥堵情况、道路承载能力、交通污染情况、资源消耗情况和建设周期;
所述道路规划模块(5)通过无线网络交互连接有核验模块(10),所述核验模块(10)用于获取道路规划模块(5)已经确定路段方案,进行验证后,将通过验证的数据的访问权限开放;
所述核验模块(10)通过无线网络交互连接有公示模块(11),所述公示模块(11)用于将核验模块(10)所开放的数据方案进行集中展示,展示内容包括:道路建设周期、道路分布位置和交通标志设置;
所述公示模块(11)通过无线网络交互连接有汇总模块(12),所述汇总模块(12)用于提供公众意见上传接口,获取意见数据特征后将所获取参数进行归类汇总,提交至管理端;
所述中控模块(1)与数据采集模块(2)通过无线网络交互连接,所述数据采集模块(2)与数据处理模块(3)通过无线网络交互连接,所述数据处理模块(3)与模型构建模块(4)通过无线网络交互连接,所述模型构建模块(4)与道路规划模块(5)通过无线网络交互连接,所述模拟运行模块(6)与索引模块(7)、导入模块(8)和评估模块(9)通过无线网络交互连接;
通过数字孪生城市道路的构建系统的实施方法,包括以下步骤:
步骤1:获取待建设区域中的已建设道路和待建设道路区域的图像数据,进行图像处理后,转化为机器可读数据;
步骤2:依据转化数据生成基础三维模型,输出规划意见,对道路进行规划,并在模型上实时展示;
步骤3:获取已经规划路段的可关联现实路段信息,获取其异常事件参数或者自定义导入异常事件参数,作为模拟运行期间的影响干扰值,并且运行模型,获取模拟结果;
步骤4:评估模型模拟结果,并调整影响干扰值,重新运行模型;
步骤5:获取最终模型参数,输出数据方案并公示。
CN202311394582.1A 2023-10-26 2023-10-26 一种数字孪生城市道路的构建系统及方法 Active CN117131581B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311394582.1A CN117131581B (zh) 2023-10-26 2023-10-26 一种数字孪生城市道路的构建系统及方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311394582.1A CN117131581B (zh) 2023-10-26 2023-10-26 一种数字孪生城市道路的构建系统及方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN117131581A CN117131581A (zh) 2023-11-28
CN117131581B true CN117131581B (zh) 2024-02-13

Family

ID=88858530

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202311394582.1A Active CN117131581B (zh) 2023-10-26 2023-10-26 一种数字孪生城市道路的构建系统及方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN117131581B (zh)

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106503382A (zh) * 2016-10-28 2017-03-15 新奥科技发展有限公司 一种城市道路规划方法及装置
CN110705904A (zh) * 2019-10-15 2020-01-17 中国城市规划设计研究院 一种在线交通承载能力评价系统
CN111402600A (zh) * 2020-01-20 2020-07-10 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司 基于复杂网络沙堆模型的城市路网机理关联规划方法
CN113033030A (zh) * 2021-05-25 2021-06-25 四川见山科技有限责任公司 一种基于真实道路场景的拥堵模拟方法及系统
CN115391884A (zh) * 2022-08-15 2022-11-25 深圳市新城市规划建筑设计股份有限公司 建模技术的城市道路交通发展规划设计方法
CN115511320A (zh) * 2022-09-29 2022-12-23 乳山市自然资源局 一种城市道路方法规划及设备
CN115661383A (zh) * 2022-09-30 2023-01-31 宁波美象信息科技有限公司 一种数字孪生城市道路的构建系统及方法
CN116127821A (zh) * 2023-04-14 2023-05-16 浪潮软件科技有限公司 一种运维数据的三维可视化呈现方法及平台
CN116543560A (zh) * 2023-07-05 2023-08-04 深圳市诚识科技有限公司 一种基于深度学习的智能路况预测系统及方法
CN116797055A (zh) * 2023-08-28 2023-09-22 日照朝力信息科技有限公司 一种基于物联网的城市道路规划方法及系统
CN116863704A (zh) * 2023-08-08 2023-10-10 中国公路工程咨询集团有限公司 一种基于大数据的智能交通数字孪生处理方法及系统

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111583639B (zh) * 2020-04-30 2021-05-14 山东交通学院 一种道路交通拥堵预警方法及系统
CN112052547B (zh) * 2020-09-04 2021-07-23 东南大学 一种基于人工智能的城市道路网络自动生成方法
CN112651059B (zh) * 2020-12-18 2022-11-08 东南大学 一种基于人工智能的控规地块城市设计多方案生成方法

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106503382A (zh) * 2016-10-28 2017-03-15 新奥科技发展有限公司 一种城市道路规划方法及装置
CN110705904A (zh) * 2019-10-15 2020-01-17 中国城市规划设计研究院 一种在线交通承载能力评价系统
CN111402600A (zh) * 2020-01-20 2020-07-10 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司 基于复杂网络沙堆模型的城市路网机理关联规划方法
CN113033030A (zh) * 2021-05-25 2021-06-25 四川见山科技有限责任公司 一种基于真实道路场景的拥堵模拟方法及系统
CN115391884A (zh) * 2022-08-15 2022-11-25 深圳市新城市规划建筑设计股份有限公司 建模技术的城市道路交通发展规划设计方法
CN115511320A (zh) * 2022-09-29 2022-12-23 乳山市自然资源局 一种城市道路方法规划及设备
CN115661383A (zh) * 2022-09-30 2023-01-31 宁波美象信息科技有限公司 一种数字孪生城市道路的构建系统及方法
CN116127821A (zh) * 2023-04-14 2023-05-16 浪潮软件科技有限公司 一种运维数据的三维可视化呈现方法及平台
CN116543560A (zh) * 2023-07-05 2023-08-04 深圳市诚识科技有限公司 一种基于深度学习的智能路况预测系统及方法
CN116863704A (zh) * 2023-08-08 2023-10-10 中国公路工程咨询集团有限公司 一种基于大数据的智能交通数字孪生处理方法及系统
CN116797055A (zh) * 2023-08-28 2023-09-22 日照朝力信息科技有限公司 一种基于物联网的城市道路规划方法及系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于BIM的道路规划设计研究;刘占利;天津科技;第16-21页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN117131581A (zh) 2023-11-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN116129366B (zh) 基于数字孪生的园区监测方法及相关装置
CN112054943B (zh) 一种移动网络基站流量预测方法
CN110929918A (zh) 一种基于CNN和LightGBM的10kV馈线故障预测方法
CN108133172A (zh) 视频中运动对象分类的方法、车流量的分析方法及装置
US20210125200A1 (en) Method and system for predicting medium-long term water demand of water supply network
CN116150897A (zh) 一种基于数字孪生的机床主轴性能测评方法及系统
CN110162445A (zh) 基于主机日志及性能指标的主机健康评价方法及装置
CN106897945A (zh) 风力发电机组的聚类方法和设备
CN113627032B (zh) 一种基于数字孪生的设备设计/维修方案智能决策方法
CN111951037A (zh) 一种基于大数据的客流预测与旅游营销方法
CN111680841A (zh) 基于主成分分析的短期负荷预测方法、系统及终端设备
CN110991776A (zh) 一种基于gru网络实现水位预测的方法及系统
CN112232543A (zh) 一种基于图卷积网络的多站点预测方法
CN114976306A (zh) 一种基于车联云的动力锂电池智能化梯次利用方法
CN113469425A (zh) 深度交通拥堵预测方法
CN113253709B (zh) 一种适用于轨道交通车辆健康诊断方法及装置
CN117057656A (zh) 基于数字孪生的智慧城市管理方法及系统
CN114444922A (zh) 一种群体智能控制下的混合交通效能评估方法
CN117131581B (zh) 一种数字孪生城市道路的构建系统及方法
CN115987692B (zh) 一种基于流量回溯分析的安全防护系统及方法
CN116933626A (zh) 一种基于数字孪生的数据监测方法及装置
CN116706992A (zh) 一种分布式光伏集群的自适应功率预测方法、装置和设备
CN114580087B (zh) 一种船载设备的联邦剩余使用寿命预测方法、装置及系统
CN115277789A (zh) 一种梯级水电站安全防护系统及方法
CN111105617B (zh) 基于矩阵稳定性分析的智能交通预测系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant