16、数字孪生与物联网助力智慧城市监测

数字孪生与物联网助力智慧城市监测

1. 背景与现状

在智慧城市管理中，借助模拟和其他技术，可以根据需求开发各种数据共享流程。数字孪生的生成能避免数据短缺，因为每个孪生体都携带独特的数据，降低了连接过程中对额外数据的需求。利用数学技术创建基于决策的方案，可通过孪生表示系统构建可靠的网络。在检测到特定数据后，部署这些技术能够制定基线策略，以解决与安全威胁和数据泄露相关的诸多问题。

然而，当前大多数算法在智慧城市管理方面仅提供了基本的动态描述，存在一些不足。例如，未充分考虑环境影响以及链路活跃期间的可靠通信等关键因素；发送给终端用户的消息数量有限，导致更多的孪生体处于非活跃状态，资源未得到充分利用；现有的表示方法在开发数字孪生时未遵循时间步长索引。

为了对比不同方法，下面给出了现有方法与提议方法的对比表格：
| 参考 | 方法/算法 | 目标 | | | |
| — | — | — | — | — | — |
| | | A | B | C | D |
| Wang (2022) | 节能型智慧城市管理 | ✓ | ✓ | | |
| Panteleeva and Borozdina (2019) | 基于物联网的智慧城市 | | ✓ | | |
| Wang (2021) | 空间解析几何系统 | ✓ | ✓ | | |
| Ganguli and Adhikari (2020) | 智慧城市离散动态系统 | ✓ | ✓ | | |
| Area et al. (2022) | 智慧城市的斯蒂尔杰斯导数分析 | | ✓ | | |
| Segovia and Garcia - Alfaro (2