【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数字孪生城市，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。
技术介绍
1、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。
2、目前在对数字孪生城市的构建中，主要存在以下问题：
3、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；
4、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。
5、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。
6、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。
7、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
技术实现思路
1、本专利技术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
技术介绍
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。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：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：
3、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；
4、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；
5、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；
6、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；
7、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；
8、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。
9、作为本专利技术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。
10、作为本专利技术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。
11、作为本专利技术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：
12、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；
13、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；
14、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。
15、作为本专利技术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：
16、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；
17、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；
18、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；
19、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；
20、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。
21、作为本专利技术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：
22、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；
23、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；
24、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；
25、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；
26、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；
27、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。
28、作为本专利技术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。
29、作为本专利技术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。
30、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
31、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，提本文档来自技高网...
【技术保护点】
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：
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：
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：
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：
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
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。
...【技术特征摘要】
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：
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：
...【专利技术属性】
技术研发人员：韩冰，苏宏宇，张雪飞，王子兴，
申请(专利权)人：中国标准化研究院，
类型：发明
国别省市：
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