基于人工智能的铁路运输集成云网络数字智能平台的建设,以人工智能为基础

科学领域:

• 智能运输系统 智能运输系统
• 建设管理技术建设管理技术.
• 工程领域的人工智能

背景情况:

• 铁路交通建设面临着实时数据集成和高效调度方面的挑战.
• 现有的系统往往缺乏先进的AI功能来进行预测和优化.
• 对于现代基础设施项目来说,智能闭环控制平台的需求至关重要.

研究的目的:

• 设计和验证铁路交通建设的闭环控制平台.
• 整合多源数据进行实时预测和人工智能驱动的调度.
• 为了利用数字双胞胎来执行战略,并在施工管理中提供反.

主要方法:

• 开发了一个三层架构:边缘传感,云计算和智能交互.
• 实现了数据融合中间件,人工智能决策引擎和3D数字双胞胎模块.
• 使用了变压器编码器,图形注意网络,Apache Kafka/Flink,空间时间图形卷积网络,移动窗口变压器和近接策略优化 (PPO).

主要成果:

• 在乘客流量预测方面达到91.6%的准确性,在图像识别方面达到98.2%.
• 使用基于PPO的日程安排,平均任务完成时间减少了27.4%.
• 证明了 280 ms 的平均响应延迟, 27,000 个消息/秒的峰值吞吐量,以及 >95% 的闭环成功率.

结论:

• 该平台有效地满足了预测准确性,延迟和调度效率的设计目标.
• 该系统为城市轨道交通建设的信息化和智能升级提供了坚实的基础.
• 闭环控制方法在复杂的建筑环境中提高了运营效率和可靠性.