本發明涉及智能城市，尤其涉及北斗時空底座支持的城市基礎設施數字孿生管理方法。

背景技術：

1、隨著城市化進程的加快，城市基礎設施的規模日益擴大，涉及的設施種類繁多，包括交通、能源、通信等各類設施，為了保證這些基礎設施的高效、安全、可靠運行，傳統的城市基礎設施管理方法已經無法滿足現代城市管理的需求，城市基礎設施的監控、預警、維護等工作亟需借助先進的技術手段，尤其是物聯網、大數據、人工智能等技術的融合應用，數字孿生技術作為一種通過虛擬模型映射物理實體的技術，能夠為城市基礎設施的管理提供更加精準和實時的數據支持，是實現智能城市管理的關鍵技術之一。

2、現有的城市基礎設施管理系統雖然在某些方面取得了一定的進展，但普遍存在以下不足，一方面，傳統的基礎設施管理系統大多采用靜態模型，缺乏對基礎設施實時狀態的準確感知與預測，導致故障預測和維護決策的時效性差，另一方面，現有系統在數據融合和時空關聯分析方面的能力有限，無法處理多源、多維度的傳感器數據，也無法有效地進行實時數據的時空對齊和優化，除此之外，傳統方法在異常檢測、故障診斷和維護決策方面依賴經驗和人工判斷，導致誤判和漏判的情況時有發生，現有技術也缺乏基于動態數據的自適應學習機制，難以適應快速變化的城市基礎設施環境。

3、本發明的目的是提供一種基于北斗時空底座支持的城市基礎設施數字孿生管理方法，實現了自適應的智能管理體系，能夠有效提升城市基礎設施的運行效率和維護質量。

技術實現思路

1、本發明提供了北斗時空底座支持的城市基礎設施數字孿生管理方法。

2、北斗時空底座支持的城市基礎設施數字孿生管理方法，包括以下步驟：

3、s1，時空基準網格構建與編碼分配：基于北斗三號系統的星地基增強數據，生成覆蓋目標區域的厘米級時空基準網格，為每個城市基礎設施實體分配具有時空唯一性的北斗網格碼；

4、s2，多模態數據采集與時空對齊處理：通過部署在城市基礎設施上的多模態傳感器采集實時狀態數據，將實時狀態數據與北斗網格碼進行時空對齊，生成帶有時空標簽的感知數據流；

5、s3，特征提取：構建基于時空圖神經網絡（st-gnn）的數字孿生體演化模型，將時空標簽的感知數據流輸入作為輸入數據，生成具有時空關聯特性的基礎設施狀態特征矩陣；

6、s4，時空規則知識庫建立與異常檢測：建立城市基礎設施狀態演化的時空規則知識庫，通過對比基礎設施狀態特征矩陣與時空規則知識庫中的歷史演化模式，檢測城市基礎設施異常狀態并生成時空異常向量；

7、s5，時空記憶增強型預測與預警區間生成：構建時空記憶增強型預測模型，基于當前基礎設施狀態特征矩陣和北斗網格碼的時空分布特性，預測未來設定時間窗口內基礎設施狀態的演變軌跡，生成預測偏差閾值的時空預警區間；

8、s6，異常與預警疊加分析與因果推理優化：將時空異常向量與時空預警區間進行疊加分析，動態調整因果推理引擎的搜索空間，輸出帶有時空坐標的故障診斷報告，并根據故障診斷報告生成帶北斗網格碼定位的維護決策指令。

9、可選的，所述s1中的時空基準網格構建與編碼分配包括：

10、s11，星地基增強數據獲取：通過北斗三號系統的星基增強服務（bdsbas）和地基增強站網（cors）獲取目標區域的原始觀測數據；

11、s12，時空基準網格劃分與層級設計：根據目標區域的空間范圍和應用需求，設計多層級時空網格劃分方案，具體包括：

12、空間層級：將目標區域劃分為邊長可調的規則網格單元，最小單元尺寸為0.5m×0.5m；

13、時間層級：基于北斗授時信號定義時間切片，最小時間分辨率為1秒；

14、s13，網格編碼生成與時空綁定：采用北斗網格編碼算法，為每個網格單元生成包括經度、緯度、高程和時間的四維編碼，四維編碼結構滿足條件為：

15、；

16、其中，、、、分別為網格中心點的經度、緯度、高程和時間，、、、為時空基準原點坐標，、、、為網格空間與時間分辨率，為北斗標準哈希函數，為北斗網格碼；

17、s14，基礎設施實體編碼映射：將城市基礎設施實體的空間坐標與時序狀態通過動態插值算法映射到對應網格編碼。

18、可選的，所述s2中的多模態數據采集與時空對齊處理包括：

19、s21，多模態傳感器部署與數據采集：在城市基礎設施上部署多模態傳感器網絡，包括結構健康監測傳感器、環境傳感器和運行狀態傳感器，實時采集多模態數據，包括結構健康數據、環境數據以及運行狀態數據，其中；

20、所述結構健康數據包括應變、振動、位移；

21、所述環境數據包括溫度、濕度、風速；

22、所述運行狀態數據包括荷載、流量、壓力；

23、s22，數據預處理：對采集的多模態數據進行預處理，包括異常值剔除、缺失值填補、噪聲濾波；

24、s23，時空基準統一與數據對齊：將預處理后的多模態數據與北斗網格碼進行時空對齊，具體包括：

25、空間對齊：將傳感器本地坐標系下的數據通過坐標轉換矩陣映射到北斗網格坐標系；

26、時間對齊：基于北斗授時信號對傳感器時間戳進行同步校準；

27、s24，時空標簽生成與數據流封裝：為對齊后的多模態數據添加時空標簽，生成標準化的感知數據流。

28、可選的，所述s22中的數據預處理包括：

29、s221，異常值剔除：基于準則去除多模態數據中的異常數據；

30、s222，缺失值填補：采用時空插值法補充多模態數據中的缺失數據；

31、s223，噪聲濾波：通過小波變換去除多模態數據中的高頻噪聲。

32、可選的，所述s3中的特征提取包括：

33、s31，時空圖結構構建：以北斗網格碼為節點，時空關聯關系為邊，構建動態時空圖結構，其中，節點特征表示為，為第個網格的感知數據，為北斗網格碼的嵌入向量，邊權重表示為，為空間衰減因子；

34、s32，空間圖卷積計算：采用門控圖卷積層提取空間特征；

35、s33，時間門控循環單元：對每個節點的時序特征進行建模；

36、s34，時空注意力機制：動態計算節點重要性權重；

37、s35，特征矩陣生成：將時空圖神經網絡的輸出按北斗網格碼排序，生成基礎設施狀態特征矩陣；

38、s36，模型訓練：采用混合損失函數進行端到端訓練。

39、可選的，所述s4中的時空規則知識庫建立與異常檢測包括：

40、s41，時空規則知識庫構建：基于歷史狀態數據提取城市基礎設施狀態演化的時空模式，采用多維關聯分析技術，將基礎設施狀態變化的時空關系抽象為規則三元組（觸發條件、時空約束、演化結果），并通過時空張量分解技術對高維關系進行降維存儲，形成包含正常狀態演化路徑和故障模式的時空規則知識庫；

41、s42，時空異常檢測與向量生成：將生成的基礎設施狀態特征矩陣與時空規則知識庫中的歷史演化模式進行多維度對比，通過時空相似度計算和動態閾值判斷，識別偏離正常演化路徑的異常狀態，針對檢測到的異常狀態，生成包括異常類型、時空坐標和偏離程度的時空異常向量，同時標記潛在關聯的異常傳播路徑。

42、可選的，所述s41中的時空規則知識庫構建包括：

43、s411，歷史數據預處理與時空序列生成：對歷史狀態數據進行時空對齊和歸一化處理，按北斗網格碼劃分時空單元，生成基礎設施狀態演化的時空序列數據集，其中單個時空序列表示為：

44、；

45、其中，為第個時空單元在時間的特征矩陣，，為時空單元總數，為時間步長數；

46、s412，多維關聯規則挖掘：采用改進的apriori算法提取時空關聯規則，規則形式為三元組；

47、s413，時空張量分解與降維存儲：構建四維時空張量，維度分別表示空間網格、時間窗口、狀態特征、關聯規則，通過高階奇異值分解（hosvd）進行降維；

48、s414，規則知識庫動態更新：設計增量式張量分解算法，當新增數據時，更新規則張量。

49、可選的，所述s42中的時空異常檢測與向量生成包括：

50、s421，時空相似度計算：采用時空加權余弦相似度算法，計算當前特征矩陣與知識庫中歷史特征矩陣的相似度；

51、s422，動態閾值判斷：基于知識庫中歷史相似度分布的統計特性，動態設定異常判定閾值；

52、s423，異常向量生成：對滿足的異常狀態生成時空異常向量；

53、s424，異常傳播路徑標記：基于時空圖結構和知識庫中的因果規則，采用隨機游走算法預測異常傳播路徑。

54、可選的，所述s5中的時空記憶增強型預測與預警區間生成包括：

55、s51，時空記憶池構建：基于歷史基礎設施狀態特征矩陣構建時空記憶池；

56、s52，門控時空注意力機制：計算當前特征矩陣與記憶池中歷史特征矩陣的注意力權重；

57、s53，預測軌跡生成：通過門控循環單元（gru）生成未來時間窗口的預測軌跡；

58、s54，時空預警區間計算：基于預測軌跡的置信度生成時空預警區間。

59、可選的，所述s6中的異常與預警疊加分析與因果推理優化包括：

60、s61，異常與預警疊加分析：將時空異常向量與時空預警區間進行時空疊加分析，計算異常在預警區間內的重疊系數；

61、s62，因果推理引擎搜索空間動態調整：根據重疊系數動態調整因果推理引擎的搜索空間，具體包括：

62、空間約束：限定搜索范圍為以異常事件發生的北斗網格碼為中心、半徑的時空區域，其中（取北斗網格碼最小單元的10倍）；

63、規則篩選：僅保留與當前異常類型type相關的因果規則子集；

64、s63，故障診斷報告生成：基于因果推理引擎的輸出，生成帶時空坐標的故障診斷報告，包括根因事件發生的北斗網格碼（故障或異常發生的空間位置）、根因事件發生的時間戳（故障發生的具體時間）以及診斷置信度（故障診斷的可靠性）；

65、s64，維護決策指令生成：根據故障診斷報告生成帶北斗網格碼定位的維護決策指令，包括優先級排序（按置信度降序排列根因事件）、路徑規劃（基于北斗網格碼空間分布，生成最優維護路徑）。

66、本發明的有益效果：

67、本發明，通過時空基準網格的構建與編碼分配，為每個基礎設施實體分配具有時空唯一性的北斗網格碼，實現了高精度的時空定位和數據關聯，結合多模態數據采集和時空對齊處理，能夠實時獲取并精確處理城市基礎設施的運行數據，顯著提高了數據采集的完整性與一致性，為后續的狀態特征提取、異常檢測和預測模型提供了可靠的數據基礎。

68、本發明，通過時空記憶增強型預測與預警區間生成機制，結合時空圖神經網絡模型和時空注意力機制，有效提升了城市基礎設施狀態預測的準確性與預警的時效性，通過基于歷史狀態數據構建的時空規則知識庫與動態優化的因果推理引擎，能夠精準檢測偏離正常演化路徑的異常狀態，并提供及時的故障診斷報告和維護決策指令，不僅在故障診斷過程中提高了準確性，還增強了預測模型在長期運行中的適應能力和魯棒性，確保了城市基礎設施的高效運營。

69、本發明，通過數字孿生體與物理實體的閉環交互，實現了智能管理體系的自適應優化，增強了系統對復雜場景的適應性，在維護決策過程中，基于時空異常與預警區間的疊加分析和因果推理優化，系統能夠根據診斷結果生成最優的維護路徑，提供精準的故障定位與維修指令，提升了基礎設施故障響應速度和決策效率，通過這種智能化、實時化的管理方式，顯著提高了城市基礎設施的可靠性和維護效率，為城市基礎設施的智能運維提供了強有力的技術支撐。