一种基于数字孪生的智慧城市的组件化构建方法技术

本发明专利技术涉及智慧城市技术领域，尤其涉及一种基于数字孪生的智慧城市的组件化构建方法。该方法包括以下步骤：获取城市环境数据，对城市环境数据进行数字图形转化，获得数字化城市环境数据；对数字化城市环境数据进行降维并构建数字孪生环境模型；对数字化城市环境数据进行组件化，获得组件化城市数据集；对组件化城市数据集进行关联性分析，获得城市组件关联性，根据城市组件关联性构建智慧城市网络；利用智慧城市网络对数字孪生环境模型进行动态优化，获得数字孪生城市动态模型；获取城市管理实时信息，对城市管理实时信息进行管理模拟优化，获得优化城市管理策略，并上传至城市管理云平台以执行策略优化。本发明专利技术基于数字孪生对城市进行组件化。对城市进行组件化。对城市进行组件化。

【技术实现步骤摘要】
一种基于数字孪生的智慧城市的组件化构建方法


[0001]本专利技术涉及智慧城市
，特别涉及一种基于数字孪生的智慧城市的组件化构建方法。

技术介绍

[0002]传统的智慧城市建设往往面临数据孤岛、系统碎片化和效率低下等问题。因此，需要一种具有高度集成性、可扩展性和智能化的构建方法来解决这些问题。数字孪生技术是一种将实体世界与数字模型相连接的技术，为智慧城市的构建提供了新的思路。然而，目前存在的数字孪生构建方法往往缺乏组件化的特点，无法有效应对城市系统复杂性

技术实现思路

[0003]基于此，本专利技术有必要提供一种基于数字孪生的智慧城市的组件化构建方法，以解决至少一个上述技术问题。
[0004]为实现上述目的，一种基于数字孪生的智慧城市的组件化构建方法，包括以下步骤：
[0005]步骤S1：获取城市环境数据，对城市环境数据进行数字图形转化，从而获得数字化城市环境数据；
[0006]步骤S2：对数字化城市环境数据进行降维并构建数字孪生环境模型；
[0007]步骤S3：利用拓扑技术对数字化城市环境数据进行组件化，从而获得组件化城市数据集；
[0008]步骤S4：对组件化城市数据集进行关联性分析，从而获得城市组件关联性，根据城市组件关联性进行网络构建，从而获得智慧城市网络；
[0009]步骤S5：利用智慧城市网络对数字孪生环境模型进行动态优化，从而获得数字孪生城市动态模型；
[0010]步骤S6：通过智慧城市网络获取城市管理实时信息，利用数字孪生城市动态模型对城市管理实时信息进行管理模拟优化，从而获得优化城市管理策略，并上传至城市管理云平台以执行策略优化。
[0011]本专利技术通过城市管理云平台获取城市环境数据，并对城市环境数据进行数字图形转化，便于后续处理和分析。通过数字图形转化，转化为可处理的数字形式，将城市环境数据像素化后，数据变为离散的像素点信息，相比原始连续数据，像素化数据更易于处理和计算。这简化了数据的复杂性，提高了数据处理和建模的效率。通过像素化，城市环境数据的空间信息得以保留。每个像素点代表了特定空间位置上的数据，使得建模过程中可以更准确地考虑不同地理位置的影响。这有助于在模型中捕捉到城市环境的空间变化和分布特征。像素化的数据形式具有高度的通用性，可以适用于各种建模方法和技术。这使得像素化数据具有较强的可扩展性，可以与不同领域的模型进行集成和交互，进一步提升建模和分析的能力。对数字化城市环境数据进行降维并构建数字孪生环境模型；通过降维处理，可以
减少数据的复杂性和维度，提取出数据的关键特征。构建数字孪生环境模型可以将实际环境与数字模型进行对应，实现数字孪生的实时仿真和监测功能。这有益于更好地理解城市环境变化的规律和趋势，为城市管理决策提供依据。利用拓扑技术对数字化城市环境数据进行组件化，从而获得组件化城市数据集；通过拓扑技术，可以将城市环境数据进行分解、抽象和组合，形成具有一定逻辑结构的组件化数据集。这有益于对城市环境进行更细粒度的建模和分析，使得不同组件之间的关系更加清晰，营造出更易于理解和操作的城市数据环境。对组件化城市数据集进行关联性分析，从而获得城市组件关联性，根据城市组件关联性进行网络构建，从而获得智慧城市网络；通过关联性分析，可以发现城市组件之间的相互依赖和影响关系，进而构建智慧城市的网络结构。这使得不同城市组件之间可以进行信息共享和协同，提高了城市管理的效率和智能化水平。利用智慧城市网络对数字孪生环境模型进行动态优化，从而获得数字孪生城市动态模型；通过智慧城市网络的反馈机制和数据交互，可以对数字孪生环境模型进行实时的监测、评估和优化。数字孪生城市动态模型能够更准确地反映城市环境的变化和演化趋势，为城市管理者提供决策支持和预测能力，从而优化城市运行。通过智慧城市网络获取城市管理实时信息，利用数字孪生城市动态模型对城市管理实时信息进行管理模拟优化，通过数字孪生城市动态模型的模拟和优化，可以根据实时信息和模型反馈，实现城市管理策略的优化和决策的精准性，并上传至城市管理云平台以执行策略优化。这有助于提高城市管理的效率、灵活性和可持续性，并为城市治理提供科学依据。
[0012]可选地，步骤S4具体为：
[0013]对组件化城市数据集进行关联性特征提取，从而获得城市关联性特征；
[0014]基于城市关联性特征通过相关性分析法对组件化城市数据集进行关联性分析，从而获得城市组件关联性结果；
[0015]将城市组件关联性结果进行矩阵转换，从而获得城市组件关联性矩阵；
[0016]根据城市组件关联性矩阵对组件化城市数据集进行网络连接，从而获得智慧城市网络。
[0017]本专利技术通过对组件化城市数据集进行关联性特征提取，可以揭示城市中各组件之间的关联程度。这有助于了解城市中不同组件(如建筑物、交通设施、绿地等)之间的相互关系和相互作用。通过提取关联性特征，可以获得城市关联性的基础信息。通过使用相关性分析法，可以对组件化城市数据集进行关联性分析。这有助于确定城市中各组件之间的关联性强弱程度，进一步理解城市的复杂性和关联性结构。关联性分析可帮助识别出相互依赖、相互影响的城市组件，提供基础数据支持。将城市组件关联性结果进行矩阵转换，可以将关联性信息以矩阵形式呈现。这有助于直观地展示城市组件之间的关联性模式和强度，方便进一步分析和解读。城市组件关联性矩阵提供一种结构化的表示方法，可作为后续分析和建模的基础。根据城市组件关联性矩阵，可以对组件化城市数据集进行网络连接，即建立智慧城市网络。这将组件化数据集中的各组件以网络的形式连接起来，形成一个整体的智慧城市系统。智慧城市网络有助于实现城市数据的集成、共享和协作，促进智慧城市应用的发展和优化。
附图说明
[0018]通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施所作的详细描述，本专利技术的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
[0019]图1为本专利技术基于数字孪生的智慧城市的组件化构建方法的步骤流程示意图；
[0020]图2为本专利技术中步骤S1的详细步骤流程示意图；
[0021]图3为本专利技术中步骤S3的详细步骤流程示意图；
[0022]本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
[0023]下面结合附图对本专利技术专利的技术方法进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本专利技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域所属的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，都属于本专利技术保护的范围。
[0024]此外，附图仅为本专利技术的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器方法和/或微控制器方法中实现这些功能实体。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数字孪生的智慧城市的组件化构建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取城市环境数据，对城市环境数据进行数字图形转化，从而获得数字化城市环境数据；步骤S2：对数字化城市环境数据进行降维并构建数字孪生环境模型；步骤S3：利用拓扑技术对数字化城市环境数据进行组件化，从而获得组件化城市数据集；步骤S4：对组件化城市数据集进行关联性分析，从而获得城市组件关联性，根据城市组件关联性进行网络构建，从而获得智慧城市网络；步骤S5：利用智慧城市网络对数字孪生环境模型进行动态优化，从而获得数字孪生城市动态模型；步骤S6：通过智慧城市网络获取城市管理实时信息，利用数字孪生城市动态模型对城市管理实时信息进行管理模拟优化，从而获得优化城市管理策略，并上传至城市管理云平台以执行策略优化。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1具体为：步骤S11：获取城市环境数据；步骤S12：对城市环境数据进行城市规划数据提取、城市交通数据提取、城市建筑物布局数据提取以及城市气象监测数据提取，从而获得城市地理数据、城市交通数据、城市建筑物布局数据以及城市气象监测数据；步骤S13：对城市规划数据进行城市规划数字图形转化，从而获得数字化城市规划地理数据；步骤S14：对城市交通数据进行交通数字图形转化，从而获得数字化城市交通数据；步骤S15：对城市建筑物布局数据进行建筑物数字图形转化，从而获得数字化城市建筑物数据；步骤S16：对城市气象监测数据进行气象数字图形转化，从而获得数字化城市气象数据；步骤S17：将数字化城市规划地理数据、数字化城市交通数据、数字化城市建筑物数据以及数字化城市气象数据进行地理合并，从而获得数字化城市环境数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S13具体为；对城市规划数据进行数据预处理，从而获得城市规划预处理数据；通过城市分辨率计算公式对城市规划预处理数据进行分辨率计算，从而获得城市分辨率,其中城市分辨率计算公式具体为：其中W为城市分辨率，N为城市中的总要素数量，h为城市的平均建筑物高度，θ为城市观测角度，α为城市的总面积；根据城市规划预处理数据进行空间坐标系搭建，从而获得城市坐标系；基于城市分辨率通过栅格化算法将城市规划预处理数据进行像素转化，从而获得城市规划像素化数据；根据城市规划像素化数据对城市坐标系进行映射，从而获得城市规划像素网格数据；
对城市规划预处理数据进行规划属性提取，从而获得城市规划属性；基于城市规划属性对城市规划像素网格数据进行像素编码，从而获得数字化城市规划地理数据。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤S14具体为：对城市交通数据进行数据预处理，从而获得城市交通预处理数据；基于城市分辨率通过栅格化算法将城市交通预处理数据进行像素转化，从而获得城市交通像素化数据；根据城市交通像素化数据对城市坐标系进行映射，从而获得城市交通像素网格数据；对城市交通预处理数据进行车流量信息提取、交通设施信息提取以及交通警察定点信息提取，从而获得城市车流量信息、城市交通设施信息以及城市交通警察定点信息；基于城市车流量信息对城市交通像素网格数据进行像素编码，从而获得城市交通像素编码数据；基于城市交通设施信息以及城市交通警察定点信息对城市交通像素编码数据进行参数化描述，从而获得数字化城市交通数据。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤S15具体为：对城市建筑物布局数据进行数据预处理，从而获得城市建筑物布局预处理数据；基于城市分辨率通过栅格化算法将城市建筑物布局预处理数据进行像素转化，从而获得城市建筑物布局像素化数据；对城市建筑物布局预处理数据进行建筑物属性提取，从而获得建筑物占地数据以及建筑物高度数据；根据城市建筑物布局像素化数据以及建筑物占地数据对城市坐标系进行映射，从而获得城市建筑物像素网格数据；基于建筑物高度数据对城市建筑物像素...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨鑫，万勇兵，宁静，
申请(专利权)人：广州市康雷信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：