17、数字孪生、物联网与多目标强化学习在智慧城市监测与物联网中的应用

数字孪生、物联网与多目标强化学习在智慧城市监测与物联网中的应用

数字孪生与物联网在智慧城市监测中的应用

场景考虑的重要性

在智慧城市监测中，数字孪生与物联网的结合涉及多个重要场景，每个场景都有其独特的意义。以下是这些场景及其重要性的详细介绍：
| 场景 | 意义 |
| — | — |
| 状态模型分析 | 减少每个时间步索引的误差 |
| 孪生通信 | 确定给定时间索引下的活动消息数量 |
| 监测非活动孪生 | 为未成功的数据提供重传 |
| 成功率 | 分析创建的孪生体造成的数据丢失总数 |
| 消息传输数量 | 在传输特定数据之前对数据类型进行分类（聚类） |

模拟参数

为了确保模拟的准确性和有效性，需要考虑一系列模拟参数。这些参数包括操作系统、平台、版本以及应用和数据集等方面的要求。具体如下：
| 边界 | 要求 |
| — | — |
| 操作系统 | Windows 8 及以上 |
| 平台 | MATLAB 和 Autodesk |
| MATLAB 版本 | 2015 及以上 |
| Autodesk 版本 | 2.0 及以上 |
| 应用 | 数字孪生的设计 |
| 数据集 | 网络中具有独特监测特性的无线传感器网络 |

场景详细分析

场景 1：状态模型分析

该场景使用时间步技术来跟踪数字孪生的精确状态表示。具体操作步骤如下：
1. 使用聚类数据跟踪特定时间发生的每个误差。
2. 如果关联的聚类数据