本技術(shù)實施例涉及智慧港口，尤其涉及基于數(shù)字孿生的港口通信光纜路由檢測方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著全球貿(mào)易的快速發(fā)展，港口作為國際貿(mào)易的重要節(jié)點，其信息化建設(shè)水平直接關(guān)系到物流效率和服務(wù)質(zhì)量。港口通信光纜作為信息傳輸?shù)年P(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，其穩(wěn)定性和可靠性至關(guān)重要。然而，由于港口環(huán)境復(fù)雜多變，包括氣候條件、海洋侵蝕等因素的影響，通信光纜容易出現(xiàn)老化、損壞等問題，導(dǎo)致通信中斷，嚴(yán)重影響港口運營效率。

2、現(xiàn)有港口通信光纜的運維管理主要依賴于定期的人工巡檢和簡單的在線監(jiān)測系統(tǒng)。人工巡檢雖然能夠發(fā)現(xiàn)一些顯而易見的問題，但存在巡檢周期長、覆蓋面有限、效率低下等缺點。而現(xiàn)有的在線監(jiān)測系統(tǒng)雖然能夠?qū)崟r監(jiān)控部分關(guān)鍵參數(shù)，但由于缺乏對環(huán)境因素的綜合考慮，無法準(zhǔn)確預(yù)測未來的故障情況，導(dǎo)致預(yù)防性維護(hù)不足，難以及時應(yīng)對突發(fā)狀況。

3、人工巡檢依賴于巡檢人員的經(jīng)驗和判斷，不僅耗時費力，而且容易遺漏隱蔽的故障點，無法實現(xiàn)全面覆蓋；現(xiàn)有的在線監(jiān)測系統(tǒng)主要關(guān)注通信光纜的基本參數(shù)，如信號強(qiáng)度、溫度等，缺乏對環(huán)境因素(如濕度、鹽霧腐蝕等)的綜合分析，導(dǎo)致故障預(yù)測不夠準(zhǔn)確；現(xiàn)有方案缺乏智能化的故障預(yù)測和路徑優(yōu)化工具，無法根據(jù)實際情況動態(tài)調(diào)整巡檢計劃，難以實現(xiàn)精細(xì)化管理，導(dǎo)致港口通信系統(tǒng)運行不穩(wěn)定，故障頻發(fā)，影響港口的正常運營。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本技術(shù)實施例提供基于數(shù)字孿生的港口通信光纜路由檢測方法及系統(tǒng)，用以解決現(xiàn)有技術(shù)中港口通信光纜巡檢效果差的問題。

2、第一方面，本技術(shù)實施例提供基于數(shù)字孿生的港口通信光纜路由檢測方法，包括：

3、構(gòu)建港口環(huán)境及通信光纜分布的高精度數(shù)字孿生模型，以實時同步港口通信光纜的狀態(tài)信息與環(huán)境變量，確保模型與實際環(huán)境的一致性，生成高精度的數(shù)字孿生環(huán)境；

4、基于所述高精度的數(shù)字孿生環(huán)境，分析歷史環(huán)境數(shù)據(jù)和通信光纜性能數(shù)據(jù)，采用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)預(yù)測特定環(huán)境條件下通信光纜的性能下降或故障情況，生成潛在故障預(yù)測報告；

5、基于所述潛在故障預(yù)測報告，應(yīng)用蟻群算法在所述高精度的數(shù)字孿生環(huán)境中自動搜索最優(yōu)巡檢路徑，監(jiān)測并記錄通信光纜的關(guān)鍵性能指標(biāo)，生成優(yōu)化的巡檢路徑及巡檢任務(wù)清單；

6、基于所述優(yōu)化的巡檢路徑及巡檢任務(wù)清單，指導(dǎo)實際巡檢工作，對比實際巡檢結(jié)果與所述高精度的數(shù)字孿生模型中的預(yù)測數(shù)據(jù)，評估并優(yōu)化預(yù)測精度，以提高港口通信光纜的運維效率和系統(tǒng)可靠性。

7、第二方面，本技術(shù)實施例提供基于數(shù)字孿生的港口通信光纜路由檢測系統(tǒng)，包括：

8、構(gòu)建模塊，構(gòu)建港口環(huán)境及通信光纜分布的高精度數(shù)字孿生模型，以實時同步港口通信光纜的狀態(tài)信息與環(huán)境變量，確保模型與實際環(huán)境的一致性，生成高精度的數(shù)字孿生環(huán)境；

9、分析模塊，基于所述高精度的數(shù)字孿生環(huán)境，分析歷史環(huán)境數(shù)據(jù)和通信光纜性能數(shù)據(jù)，采用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)預(yù)測特定環(huán)境條件下通信光纜的性能下降或故障情況，生成潛在故障預(yù)測報告；

10、監(jiān)測模塊，基于所述潛在故障預(yù)測報告，應(yīng)用蟻群算法在所述高精度的數(shù)字孿生環(huán)境中自動搜索最優(yōu)巡檢路徑，監(jiān)測并記錄通信光纜的關(guān)鍵性能指標(biāo)，生成優(yōu)化的巡檢路徑及巡檢任務(wù)清單；

11、優(yōu)化模塊，基于所述優(yōu)化的巡檢路徑及巡檢任務(wù)清單，指導(dǎo)實際巡檢工作，對比實際巡檢結(jié)果與所述高精度的數(shù)字孿生模型中的預(yù)測數(shù)據(jù)，評估并優(yōu)化預(yù)測精度，以提高港口通信光纜的運維效率和系統(tǒng)可靠性。

12、第三方面，本技術(shù)實施例提供一種計算設(shè)備，包括處理組件以及存儲組件；所述存儲組件存儲一個或多個計算機(jī)指令；所述一個或多個計算機(jī)指令用以被所述處理組件調(diào)用執(zhí)行，實現(xiàn)如第一方面任一項所述的基于數(shù)字孿生的港口通信光纜路由檢測方法。

13、第四方面，本技術(shù)實施例提供一種計算機(jī)存儲介質(zhì)，存儲有計算機(jī)程序，所述計算機(jī)程序被計算機(jī)執(zhí)行時，實現(xiàn)如第一方面所述的基于數(shù)字孿生的港口通信光纜路由檢測方法。

14、本技術(shù)實施例中，構(gòu)建港口環(huán)境及通信光纜分布的高精度數(shù)字孿生模型，以實時同步港口通信光纜的狀態(tài)信息與環(huán)境變量，確保模型與實際環(huán)境的一致性，生成高精度的數(shù)字孿生環(huán)境；基于所述高精度的數(shù)字孿生環(huán)境，分析歷史環(huán)境數(shù)據(jù)和通信光纜性能數(shù)據(jù)，采用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)預(yù)測特定環(huán)境條件下通信光纜的性能下降或故障情況，生成潛在故障預(yù)測報告；基于所述潛在故障預(yù)測報告，應(yīng)用蟻群算法在所述高精度的數(shù)字孿生環(huán)境中自動搜索最優(yōu)巡檢路徑，監(jiān)測并記錄通信光纜的關(guān)鍵性能指標(biāo)，生成優(yōu)化的巡檢路徑及巡檢任務(wù)清單；基于所述優(yōu)化的巡檢路徑及巡檢任務(wù)清單，指導(dǎo)實際巡檢工作，對比實際巡檢結(jié)果與所述高精度的數(shù)字孿生模型中的預(yù)測數(shù)據(jù)，評估并優(yōu)化預(yù)測精度，以提高港口通信光纜的運維效率和系統(tǒng)可靠性。通過構(gòu)建高精度的數(shù)字孿生模型，可以實現(xiàn)對港口通信光纜及其環(huán)境的實時監(jiān)控和動態(tài)管理，減少了人工巡檢的工作量，提高了運維效率；采用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以預(yù)測未來可能發(fā)生的故障，使維護(hù)人員能夠在故障發(fā)生前采取預(yù)防措施，從而降低故障率和維修成本；應(yīng)用蟻群算法在數(shù)字孿生環(huán)境中自動搜索最優(yōu)巡檢路徑，確保了巡檢工作的高效性和全面性，同時降低了巡檢過程中的不確定性和風(fēng)險；通過將實際巡檢結(jié)果與數(shù)字孿生模型中的預(yù)測數(shù)據(jù)進(jìn)行對比分析，可以不斷優(yōu)化預(yù)測模型的精度，進(jìn)而提高整個港口通信系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性；基于高精度數(shù)字孿生環(huán)境和優(yōu)化的巡檢路徑，為港口管理者提供了詳盡的數(shù)據(jù)支持，有助于做出更加科學(xué)合理的運營維護(hù)決策，提升管理水平；通過精確的預(yù)測和優(yōu)化的巡檢策略，減少了不必要的現(xiàn)場操作，降低了能源消耗和環(huán)境污染，符合可持續(xù)發(fā)展的原則；該方法集成了數(shù)字孿生、大數(shù)據(jù)分析、ai預(yù)測和優(yōu)化算法等多種先進(jìn)技術(shù)，不僅解決了港口通信光纜運維中的實際問題，也為相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步和發(fā)展提供了新的思路和方向。

15、收集和預(yù)處理港口歷史環(huán)境數(shù)據(jù)和通信光纜性能數(shù)據(jù)，生成結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)集，按時間順序組織數(shù)據(jù)并輸入時間序列預(yù)測模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到學(xué)習(xí)環(huán)境因素與通信光纜性能間關(guān)系的訓(xùn)練模型?；谠撃Ｐ?，采用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)預(yù)測特定環(huán)境條件下的性能下降或故障情況，生成初步的故障預(yù)測數(shù)據(jù)，分析故障影響范圍并結(jié)合實際布局生成故障風(fēng)險評估報告，最終制定針對性的預(yù)防措施和建議，生成潛在故障預(yù)測報告。通過歷史數(shù)據(jù)的收集與預(yù)處理，利用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)環(huán)境因素與通信光纜性能的關(guān)系，能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測特定環(huán)境條件下的故障情況；生成的故障風(fēng)險評估報告和潛在故障預(yù)測報告為港口管理者提供了科學(xué)的決策支持，幫助其制定針對性的預(yù)防措施，提高了運維管理的效率；通過提前預(yù)測和預(yù)防故障，確保了通信光纜的及時維護(hù)，提高了港口通信系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性，保障了港口的正常運營；通過智能化的故障預(yù)測和優(yōu)化的巡檢路徑規(guī)劃，減少了人工巡檢的工作量和頻率，降低了運維成本；為港口管理者提供了詳盡的數(shù)據(jù)支持和科學(xué)的決策依據(jù)，幫助其做出更加合理和高效的運營維護(hù)決策，提升了管理水平和運營效率。通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策方式，提高了管理的科學(xué)性和前瞻性；通過提前預(yù)測潛在故障，可以及時采取預(yù)防措施，提高了應(yīng)急響應(yīng)能力。在故障發(fā)生前進(jìn)行干預(yù)，減少了突發(fā)故障對港口運營的影響，保障了業(yè)務(wù)的連續(xù)性和穩(wěn)定性。

16、基于結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)集，對數(shù)據(jù)進(jìn)行時間序列排序處理，確保數(shù)據(jù)的時間連續(xù)性和邏輯性，生成有序的數(shù)據(jù)序列；對有序的數(shù)據(jù)序列進(jìn)行歸一化處理，減少數(shù)據(jù)量級差異的影響，生成標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)輸入；利用標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)輸入，輸入時間序列預(yù)測模型進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)環(huán)境因素與通信光纜性能間的關(guān)系，生成初步的訓(xùn)練模型；通過交叉驗證方式，對模型進(jìn)行評估與參數(shù)優(yōu)化，提高模型的泛化能力和預(yù)測準(zhǔn)確性，生成優(yōu)化后的訓(xùn)練模型；利用優(yōu)化后的訓(xùn)練模型，測試新的環(huán)境條件數(shù)據(jù)，驗證模型預(yù)測效果，生成最終的學(xué)習(xí)環(huán)境因素與通信光纜性能間關(guān)系的訓(xùn)練模型。通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行時間序列排序處理，確保了數(shù)據(jù)的時間連續(xù)性和邏輯性，生成有序的數(shù)據(jù)序列，為后續(xù)的模型訓(xùn)練提供了高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；對有序的數(shù)據(jù)序列進(jìn)行歸一化處理，減少了數(shù)據(jù)量級差異的影響，生成標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)輸入，使得模型訓(xùn)練更加穩(wěn)定和準(zhǔn)確；利用標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)輸入，輸入時間序列預(yù)測模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過交叉驗證方式對模型進(jìn)行評估與參數(shù)優(yōu)化，提高了模型的泛化能力和預(yù)測準(zhǔn)確性，確保了模型在不同環(huán)境條件下的適用性；通過優(yōu)化后的訓(xùn)練模型，測試新的環(huán)境條件數(shù)據(jù)，驗證模型預(yù)測效果，生成最終的學(xué)習(xí)環(huán)境因素與通信光纜性能間關(guān)系的訓(xùn)練模型，確保了模型的可靠性和穩(wěn)定性，提高了故障預(yù)測的準(zhǔn)確性；生成的訓(xùn)練模型為港口管理者提供了科學(xué)的決策支持，幫助其更好地理解和預(yù)測通信光纜在不同環(huán)境條件下的性能變化，制定有效的預(yù)防措施，提高運維管理的效率和效果；通過提前預(yù)測和預(yù)防故障，確保了通信光纜的及時維護(hù)，提高了港口通信系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性，保障了港口的正常運營，減少了因通信中斷導(dǎo)致的業(yè)務(wù)損失。

17、本技術(shù)的這些方面或其他方面在以下實施例的描述中會更加簡明易懂。