CN118015231A - 一种基于互联网以及孪生模型的数字孪生城市构建方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于互联网以及孪生模型的数字孪生城市构建方法，具体包括如下步骤：步骤一：通过互联网收集城市相关数据，并利用区块链技术确保数据的安全性和可信度；步骤二：以确保数据的准确性和一致性；步骤三：基于孪生模型的概念，构建一个数字孪生城市模型，该模型包括城市的各个方面；利用区块链技术确保城市数据的安全性和可信度，防止数据被篡改或伪造，提高数据的准确性和可靠性；通过基于孪生模型的概念构建数字孪生城市模型，包括城市的各个方面，实现对城市的综合建模，该模型可以提供全面、详细的城市信息，并能够实现分布式部署，提高实时性和可扩展性。
Description
技术领域
本发明属于数字孪生城市技术领域，具体涉及一种基于互联网以及孪生模型的数字孪生城市构建方法。
背景技术
数字孪生城市，逐步深入到城市全要素表达、业务预警预测、场景仿真推演、态势感知智能决策等多个环节，能发挥多技术集成应用优势，正成为各地智慧城市建设或城市数字化转型的重要探索方向，在政产学研用各方力量共同推进下，在数字孪生与CIM支撑下的城市规划建设管理，以及数字孪生水利水务领域进展较快，能源管理、智能交通、工业制造等领域也加快试点探索，数字孪生技术应用在文体旅游、应急安全、环境治理等城市多领域不断渗透，影响深远。
目前在对数字孪生城市的构建中，主要存在以下问题：
1、缺乏区块链技术的支持，城市相关数据可能容易受到篡改、伪造或泄露的风险，导致数据的准确性和可信度下降；
2、传统的城市建模方法可能只关注某个方面的数据，无法对城市进行全面的综合建模，无法实现分布式部署，使得城市模型无法及时更新和反映真实情况，影响实时性和可扩展性。
3、缺乏将预处理后的数据与城市模型实时集成的能力，可能导致对城市状态的监测和分析不够准确和精细，难以发现潜在问题和采取相应措施。
4、传统的城市规划和决策往往基于有限的数据和经验判断，缺乏科学的依据，没有利用历史数据和机器学习算法进行预测，可能导致规划和决策的效果不尽如人意。
5、传统的城市模拟和分析方法可能只能在计算机上进行简单的二维或三维模拟，缺乏真实感和全面性；无法提供沉浸式的虚拟城市环境，限制了决策者对城市发展情况的理解和效果预测。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于互联网以及孪生模型的数字孪生城市构建方法，以解决上述背景技术中提出的数据安全性和可信度低、缺乏综合建模和实时性、低精度的城市状态监测和分析、缺乏科学依据的城市规划和决策支持，以及还存在缺乏真实的模拟和分析环境的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于互联网以及孪生模型的数字孪生城市构建方法，具体包括如下步骤：
步骤一：通过互联网收集城市相关数据，并利用区块链技术确保数据的安全性和可信度；
步骤二：将收集到的城市相关数据进行预处理和清洗，以确保数据的准确性和一致性；
步骤三：基于孪生模型的概念，构建一个数字孪生城市模型，该模型包括城市的各个方面，同时在城市各个节点上实现分布式的数字孪生城市模型，提高实时性和可扩展性；
步骤四：将预处理后的数据与数字孪生城市模型通过深度学习算法实时集成，实现城市状态监测和分析；
步骤五：根据数字孪生城市模型和收集到的数据，采用模糊逻辑推理算法进行城市规划、资源优化和决策支持，并基于历史数据和机器学习算法，预测城市未来的发展趋势和需求，根据预测结果，进行城市规划和资源分配，以满足未来需求；
步骤六：通过混合现实技术，将数字孪生城市模型与真实城市环境进行无缝融合，实现更真实的模拟和场景分析，随后利用虚拟现实技术，将数字孪生城市模型可视化为沉浸式的虚拟城市环境，进行更直观的模拟和分析。
作为本发明中一种优选的技术方案，所述步骤一中的数据包括地理信息、人口统计数据、交通流量数据、空气质量、噪音水平、温度。
作为本发明中一种优选的技术方案，所述步骤二中，采用量子计算技术对采集的数据进行预处理和清洗。
作为本发明中一种优选的技术方案，所述步骤三中，数字孪生城市模型的构建方法如下：
S1、布置天空、地面、地下、河流传感器，对城市道路、桥梁、井盖、灯盖、建筑物基础设施进行数字化建模；
S2、创建高精度城市模型，在城市系统中收集和整合所有数据，实现城市规律的识别，为城市系统的改进和优化提供有效的指导；
S3、通过收集和整合不同来源的数据，预见当前政策干预对不同子系统的影响，充分考虑各种规避行为、时间延迟和信息损失，实现提高城市系统整体福利的效果。
作为本发明中一种优选的技术方案，所述步骤三中，实现分布式的数字孪生城市模型的方法如下：
S1、利用边缘计算技术，在城市各个节点上部署数字孪生城市模型的子模型或代理模型，将计算任务分散到离数据源最近的边缘设备上进行处理，减少数据传输延迟和网络负载，提高实时性；
S2、使用分布式存储技术，将数字孪生城市模型的数据存储在多个节点上，实现数据的冗余备份和共享，提高系统的可靠性和可扩展性，保证模型数据的安全性和可用性；
S3、采用消息传递和同步机制，实现不同节点之间的通信和数据同步，使用消息队列、发布/订阅模式技术来确保节点之间的数据一致性和时效性；
S4、利用分布式计算技术，将数字孪生城市模型的计算任务分解为多个子任务，并分配给不同节点进行并行计算，将分布在不同节点上的数字孪生城市模型数据进行融合和整合，以形成全局的数字孪生城市模型；
S5、将数字孪生城市模型的不同组件或子模型进行容器化或虚拟化，使其能够在不同节点上独立运行和部署，提高模型的灵活性和可移植性，便于管理和维护。
作为本发明中一种优选的技术方案，所述步骤五中，模糊逻辑推理算法应用方法如下：
S1、明确需要解决的城市规划、资源优化或决策支持的具体问题，确定所需的输出结果和目标，并收集与问题相关的各类数据，包括城市人口统计数据、交通流量数据、环境监测数据，同时对收集到的数据进行预处理和清洗；
S2、根据问题的特点和数据的形式，设计并构建模糊逻辑推理系统，该系统应包括输入变量、输出变量、模糊集合、模糊规则和推理机制组件；
S3、定义模糊集合和隶属函数，为输入变量和输出变量定义模糊集合，并为每个模糊集合指定相应的隶属函数；
S4、建立模糊规则库：根据专家知识或经验，建立模糊规则库，模糊规则库包含一系列条件-结论对，用于描述输入变量和输出变量之间的关系；
S5、利用模糊规则库和隶属函数，进行模糊推理，输入问题相关的数据，通过匹配模糊规则和计算隶属函数，得出模糊的输出结果，同时将模糊的输出结果映射到具体的数值或决策选项上；
S6、采用评价指标和优化算法对模糊逻辑推理系统的输出结果进行评估和优化，对不同方案进行比较和选择，达到更好的城市规划、资源优化或决策支持效果，并根据实际情况和反馈信息，对模糊逻辑推理系统进行调整和改进。
作为本发明中一种优选的技术方案，所述步骤四中的深度学习算法为随机梯度下降算法。
作为本发明中一种优选的技术方案，所述步骤四中的深度学习算法为自适应学习率算法。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、利用区块链技术确保城市数据的安全性和可信度，防止数据被篡改或伪造，提高数据的准确性和可靠性；
2、通过基于孪生模型的概念构建数字孪生城市模型，包括城市的各个方面，实现对城市的综合建模，该模型可以提供全面、详细的城市信息，并能够实现分布式部署，提高实时性和可扩展性；
3、在本发明中，利用深度学习算法进行分析，可以实现对城市状态的高精度监测和分析，有助于城市管理者更好地了解城市运行情况，并及时采取相应措施；
4、在本发明中，采用模糊逻辑推理算法进行城市规划、资源优化和决策支持，利用历史数据和机器学习算法，可以预测城市未来的发展趋势和需求，为城市规划和资源分配提供科学依据。
5、通过混合现实技术，将数字孪生城市模型与真实城市环境进行无缝融合，实现更真实的模拟和场景分析，利用虚拟现实技术，将数字孪生城市模型可视化为沉浸式的虚拟城市环境，可以进行更直观、全面的模拟和分析，有助于决策者更好地理解城市发展情况和效果预测。
附图说明
图1为本发明的步骤示意图。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅仅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做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。
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种基于互联网以及孪生模型的数字孪生城市构建方法，具体包括如下步骤：
步骤一：通过互联网收集城市相关数据，并利用区块链技术确保数据的安全性和可信度，在实际应用中，使用许可区块链，它允许访问有限的参与者，这种方法对城市数据收集是有益的，控制谁可以参与网络并为交易的验证做出贡献，此外，在区块链中使用智能合约帮助自动化和执行与城市数据相关的协议条款，进一步提高安全性和可靠性；使用加密哈希函数可以帮助保护数据的完整性，使其具有防篡改性，此外，共识机制的实施，如权威证明或实用拜占庭容错，有助于交易的验证和网络的整体安全性；
步骤二：将收集到的城市相关数据进行预处理和清洗，以确保数据的准确性和一致性；
步骤三：基于孪生模型的概念，构建一个数字孪生城市模型，该模型包括城市的各个方面，如建筑物、道路、交通系统，同时在城市各个节点上实现分布式的数字孪生城市模型，提高实时性和可扩展性，其中孪生模型指的是以数字化方式在虚拟空间呈现物理对象,即以数字化方式为物理对象创建虚拟模型,模拟其在现实环境中的行为特征,它是一个应用于整个产品生命周期的数据、模型及分析工具的集成系统；
步骤四：将预处理后的数据与数字孪生城市模型通过深度学习算法实时集成，具体包括卷积神经网络和递归神经网络，实现城市状态监测和分析；
步骤五：根据数字孪生城市模型和收集到的数据，采用模糊逻辑推理算法进行城市规划、资源优化和决策支持，并基于历史数据和机器学习算法，预测城市未来的发展趋势和需求，具体步骤可以为应用模糊逻辑推理算法对综合数据进行分析，为城市规划和资源优化提供见解；模糊逻辑可以处理不精确和不确定的信息，从而在复杂的城市系统中做出细致入微的决策；利用历史数据来识别城市的模式、趋势和过去的发展轨迹；该分析为了解城市的演变提供了有价值的背景信息，并为预测建模过程提供了信息；采用机器学习算法，根据历史数据模式预测未来的城市发展趋势和需求；这些预测可以包括人口增长、经济变化、基础设施需求和社会动态；开发一个集成了模糊逻辑推理和机器学习预测输出的决策支持系统；该系统有助于城市规划者和政策制定者在城市规划和资源分配方面做出明智的决策；利用预测性见解为城市发展创建多个未来情景；这些方案可以涵盖城市可能面临的不同增长轨迹、资源需求和潜在挑战；根据预测结果，进行城市规划和资源分配，以满足未来需求，其中历史数据指与城市过去状态、发展和动态有关的大量信息，这些数据涵盖了城市生活的各个方面，包括以下方面：
人口统计数据：有关城市内人口、年龄分布、迁移模式和文化多样性随时间推移的信息；
经济数据：经济活动、就业率、行业增长和当地经济波动的历史记录；
基础设施数据：城市基础设施(包括交通网络、公用事业和公共设施)开发和维护的记录；
环境数据：与环境因素相关的数据，例如空气质量、水资源、气候模式和城市内的生态变化；
社会数据：有关城市内社会趋势、社区动态、公共卫生记录和教育发展的信息；
城市发展数据：过去的城市规划计划、分区法规、土地使用模式和建筑发展的记录；
同时，满足未来需求具体可以体现在如下方面：
可持续性：城市规划和资源分配在多大程度上符合可持续发展目标，包括环境保护、能源效率和对气候变化的适应能力；
经济可行性：评估城市规划和资源配置策略是否有助于经济增长、创造就业机会和城市的整体繁荣；
社会公平：评估城市规划和资源分配如何解决社会差异、促进包容性和提高所有居民的生活质量，无论其社会经济地位如何；
基础设施弹性：考虑城市规划和资源配置策略是否增强了城市基础设施的弹性，以抵御潜在的中断并满足人口不断变化的需求；
技术创新：评估城市规划和资源配置如何利用技术进步来改善城市服务、连通性和效率；
公共卫生与安全：评估城市规划和资源分配是否优先考虑公共卫生、安全和福祉，包括获得医疗保健、紧急服务和备灾；
步骤六：通过混合现实技术，将数字孪生城市模型与真实城市环境进行无缝融合，实现更真实的模拟和场景分析，随后利用虚拟现实技术，将数字孪生城市模型可视化为沉浸式的虚拟城市环境，进行更直观的模拟和分析。
本实施例中，步骤一中的数据包括地理信息、人口统计数据、交通流量数据、空气质量、噪音水平、温度。
本实施例中，步骤二中，采用量子计算技术对采集的数据进行预处理和清洗。
本实施例中，步骤三中，数字孪生城市模型的构建方法如下：
S1、布置天空、地面、地下、河流传感器，对城市道路、桥梁、井盖、灯盖、建筑物基础设施进行数字化建模；
S2、创建高精度城市模型，在城市系统中收集和整合所有数据，实现城市规律的识别，为城市系统的改进和优化提供有效的指导；
S3、通过收集和整合不同来源的数据，如实记录城市动态，预见当前政策干预对不同子系统的影响，充分考虑各种规避行为、时间延迟和信息损失，实现提高城市系统整体福利的效果。
本实施例中，步骤三中，实现分布式的数字孪生城市模型的方法如下：
S1、利用边缘计算技术，在城市各个节点上部署数字孪生城市模型的子模型或代理模型，将计算任务分散到离数据源最近的边缘设备上进行处理，减少数据传输延迟和网络负载，提高实时性；
S2、使用分布式存储技术，将数字孪生城市模型的数据存储在多个节点上，实现数据的冗余备份和共享，提高系统的可靠性和可扩展性，保证模型数据的安全性和可用性；
S3、采用消息传递和同步机制，实现不同节点之间的通信和数据同步，使用消息队列、发布/订阅模式技术来确保节点之间的数据一致性和时效性；
S4、利用分布式计算技术，将数字孪生城市模型的计算任务分解为多个子任务，并分配给不同节点进行并行计算，具体可以使用分布式计算框架如Apache Spark、Hadoop来管理和调度计算任务，将分布在不同节点上的数字孪生城市模型数据进行融合和整合，以形成全局的数字孪生城市模型，具体可以使用数据融合算法和分布式数据库技术来实现数据的一致性和完整性；
S5、将数字孪生城市模型的不同组件或子模型进行容器化或虚拟化，使其能够在不同节点上独立运行和部署，提高模型的灵活性和可移植性，便于管理和维护。
本实施例中，步骤五中，模糊逻辑推理算法应用方法如下：
S1、明确需要解决的城市规划、资源优化或决策支持的具体问题，确定所需的输出结果和目标，并收集与问题相关的各类数据，包括城市人口统计数据、交通流量数据、环境监测数据，同时对收集到的数据进行预处理和清洗，具体包括去除异常值、填补缺失值、数据标准化操作，以确保数据的准确性和一致性；
S2、根据问题的特点和数据的形式，设计并构建模糊逻辑推理系统，该系统应包括输入变量、输出变量、模糊集合、模糊规则和推理机制组件；
S3、定义模糊集合和隶属函数，为输入变量和输出变量定义模糊集合，并为每个模糊集合指定相应的隶属函数；隶属函数描述了变量在某个模糊集合中的隶属程度，通常使用三角形、梯形形状来表示；
S4、建立模糊规则库：根据专家知识或经验，建立模糊规则库，模糊规则库包含一系列条件-结论对，用于描述输入变量和输出变量之间的关系，例如：“如果交通拥堵程度为高且人口密度为低，则应增加公共交通线路”；
S5、利用模糊规则库和隶属函数，进行模糊推理，输入问题相关的数据，通过匹配模糊规则和计算隶属函数，得出模糊的输出结果，同时将模糊的输出结果映射到具体的数值或决策选项上，具体可以使用平均值、重心法、最大隶属度法等解模糊化方法，将模糊输出转化为具体的可理解和可操作的结果；
S6、采用评价指标和优化算法对模糊逻辑推理系统的输出结果进行评估和优化，对不同方案进行比较和选择，达到更好的城市规划、资源优化或决策支持效果，并根据实际情况和反馈信息，对模糊逻辑推理系统进行调整和改进，不断优化模糊规则库、隶属函数或评估指标，以提高系统的准确性和适应性。
本实施例中，步骤四中的深度学习算法为随机梯度下降算法。
本实施例中，步骤四中的深度学习算法为自适应学习率算法。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例(详见上述详尽的描述)，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (8)
1.一种基于互联网以及孪生模型的数字孪生城市构建方法，其特征在于：具体包括如下步骤：
步骤一：通过互联网收集城市相关数据，并利用区块链技术确保数据的安全性和可信度；
步骤二：将收集到的城市相关数据进行预处理和清洗，以确保数据的准确性和一致性；
步骤三：基于孪生模型的概念，构建一个数字孪生城市模型，该模型包括城市的各个方面，同时在城市各个节点上实现分布式的数字孪生城市模型，提高实时性和可扩展性；
步骤四：将预处理后的数据与数字孪生城市模型通过深度学习算法实时集成，实现城市状态监测和分析；
步骤五：根据数字孪生城市模型和收集到的数据，采用模糊逻辑推理算法进行城市规划、资源优化和决策支持，并基于历史数据和机器学习算法，预测城市未来的发展趋势和需求，根据预测结果，进行城市规划和资源分配，以满足未来需求；
步骤六：通过混合现实技术，将数字孪生城市模型与真实城市环境进行无缝融合，实现更真实的模拟和场景分析，随后利用虚拟现实技术，将数字孪生城市模型可视化为沉浸式的虚拟城市环境。
2.根据权利要求1所述的一种基于互联网以及孪生模型的数字孪生城市构建方法，其特征在于：所述步骤一中的数据包括地理信息、人口统计数据、交通流量数据、空气质量、噪音水平、温度。
3.根据权利要求1所述的一种基于互联网以及孪生模型的数字孪生城市构建方法，其特征在于：所述步骤二中，采用量子计算技术对采集的数据进行预处理和清洗。
4.根据权利要求1所述的一种基于互联网以及孪生模型的数字孪生城市构建方法，其特征在于：所述步骤三中，数字孪生城市模型的构建方法如下：
S1、布置天空、地面、地下、河流传感器，对城市道路、桥梁、井盖、灯盖、建筑物基础设施进行数字化建模；
S2、创建高精度城市模型，在城市系统中收集和整合所有数据，实现城市规律的识别，为城市系统的改进和优化提供有效的指导；
S3、通过收集和整合不同来源的数据，预见当前政策干预对不同子系统的影响，充分考虑各种规避行为、时间延迟和信息损失，实现提高城市系统整体福利的效果。
5.根据权利要求1所述的一种基于互联网以及孪生模型的数字孪生城市构建方法，其特征在于：所述步骤三中，实现分布式的数字孪生城市模型的方法如下：
S1、利用边缘计算技术，在城市各个节点上部署数字孪生城市模型的子模型或代理模型，将计算任务分散到离数据源最近的边缘设备上进行处理，减少数据传输延迟和网络负载，提高实时性；
S2、使用分布式存储技术，将数字孪生城市模型的数据存储在多个节点上，实现数据的冗余备份和共享，提高系统的可靠性和可扩展性，保证模型数据的安全性和可用性；
S3、采用消息传递和同步机制，实现不同节点之间的通信和数据同步，使用消息队列、发布/订阅模式技术来确保节点之间的数据一致性和时效性；
S4、利用分布式计算技术，将数字孪生城市模型的计算任务分解为多个子任务，并分配给不同节点进行并行计算，将分布在不同节点上的数字孪生城市模型数据进行融合和整合，以形成全局的数字孪生城市模型；
S5、将数字孪生城市模型的不同组件或子模型进行容器化或虚拟化，使其能够在不同节点上独立运行和部署，提高模型的灵活性和可移植性，便于管理和维护。
6.根据权利要求1所述的一种基于互联网以及孪生模型的数字孪生城市构建方法，其特征在于：所述步骤五中，模糊逻辑推理算法应用方法如下：
S1、明确需要解决的城市规划、资源优化或决策支持的具体问题，确定所需的输出结果和目标，并收集与问题相关的各类数据，包括城市人口统计数据、交通流量数据、环境监测数据，同时对收集到的数据进行预处理和清洗；
S2、根据问题的特点和数据的形式，设计并构建模糊逻辑推理系统，该系统应包括输入变量、输出变量、模糊集合、模糊规则和推理机制组件；
S3、定义模糊集合和隶属函数，为输入变量和输出变量定义模糊集合，并为每个模糊集合指定相应的隶属函数；
S4、建立模糊规则库：根据专家知识或经验，建立模糊规则库，模糊规则库包含一系列条件-结论对，用于描述输入变量和输出变量之间的关系；
S5、利用模糊规则库和隶属函数，进行模糊推理，输入问题相关的数据，通过匹配模糊规则和计算隶属函数，得出模糊的输出结果，同时将模糊的输出结果映射到具体的数值或决策选项上；
S6、采用评价指标和优化算法对模糊逻辑推理系统的输出结果进行评估和优化，对不同方案进行比较和选择，达到更好的城市规划、资源优化或决策支持效果，并根据实际情况和反馈信息，对模糊逻辑推理系统进行调整和改进。
7.根据权利要求1所述的一种基于互联网以及孪生模型的数字孪生城市构建方法，其特征在于：所述步骤四中的深度学习算法为随机梯度下降算法。
8.根据权利要求1所述的一种基于互联网以及孪生模型的数字孪生城市构建方法，其特征在于：所述步骤四中的深度学习算法为自适应学习率算法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410185480.7A CN118015231A (zh) | 2024-02-19 | 2024-02-19 | 一种基于互联网以及孪生模型的数字孪生城市构建方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410185480.7A CN118015231A (zh) | 2024-02-19 | 2024-02-19 | 一种基于互联网以及孪生模型的数字孪生城市构建方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN118015231A true CN118015231A (zh) | 2024-05-10 |
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|---|---|---|---|
| CN202410185480.7A Pending CN118015231A (zh) | 2024-02-19 | 2024-02-19 | 一种基于互联网以及孪生模型的数字孪生城市构建方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN118015231A (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN118314264A (zh) * | 2024-06-06 | 2024-07-09 | 陕西天润科技股份有限公司 | 基于数字孪生的城市模型渲染系统及方法 |
| CN118470991A (zh) * | 2024-06-14 | 2024-08-09 | 中建照明有限公司 | 一种基于5g的智慧城市智能化交通管控系统及方法 |
| CN118627759A (zh) * | 2024-08-12 | 2024-09-10 | 深圳市金地楼宇科技有限公司 | 智慧空间系统的管理方法、装置、设备及存储介质 |
-
2024
- 2024-02-19 CN CN202410185480.7A patent/CN118015231A/zh active Pending
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