青馬課題立項(xiàng)申報(bào)書范文一、封面內(nèi)容

項(xiàng)目名稱：基于數(shù)字孿生與邊緣計(jì)算的智慧城市交通協(xié)同優(yōu)化研究

申請人姓名及聯(lián)系方式：張明，zhangming@

所屬單位：某市智能交通研究中心

申報(bào)日期：2023年10月26日

項(xiàng)目類別：應(yīng)用研究

二．項(xiàng)目摘要

隨著城市化進(jìn)程加速，交通擁堵、環(huán)境污染及安全風(fēng)險(xiǎn)等問題日益凸顯，傳統(tǒng)交通管理手段已難以滿足現(xiàn)代城市發(fā)展的需求。本項(xiàng)目聚焦于數(shù)字孿生與邊緣計(jì)算技術(shù)在智慧城市交通協(xié)同優(yōu)化中的應(yīng)用，旨在構(gòu)建一套實(shí)時(shí)、精準(zhǔn)、高效的交通管控系統(tǒng)。項(xiàng)目核心內(nèi)容圍繞數(shù)字孿生技術(shù)在交通態(tài)勢模擬與預(yù)測中的應(yīng)用展開，通過構(gòu)建高精度城市交通數(shù)字孿生模型，結(jié)合邊緣計(jì)算的低延遲特性，實(shí)現(xiàn)對交通流量的動態(tài)監(jiān)測與智能調(diào)控。研究方法主要包括：1）基于多源數(shù)據(jù)融合的數(shù)字孿生模型構(gòu)建，整合路網(wǎng)數(shù)據(jù)、車輛軌跡數(shù)據(jù)及環(huán)境數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)交通系統(tǒng)的三維可視化與實(shí)時(shí)更新；2）邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)部署與算法優(yōu)化，利用邊緣設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)處理與決策，降低系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間；3）交通協(xié)同優(yōu)化算法設(shè)計(jì)，通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)與博弈論模型，優(yōu)化信號燈配時(shí)、路徑規(guī)劃及應(yīng)急響應(yīng)策略。預(yù)期成果包括：1）開發(fā)一套數(shù)字孿生交通管理系統(tǒng)原型，實(shí)現(xiàn)交通態(tài)勢的精準(zhǔn)預(yù)測與動態(tài)調(diào)控；2）形成一套邊緣計(jì)算賦能的交通協(xié)同優(yōu)化算法體系，提升交通系統(tǒng)運(yùn)行效率；3）提出政策建議，推動智慧交通技術(shù)在城市交通管理中的規(guī)模化應(yīng)用。本項(xiàng)目研究成果將為解決城市交通瓶頸問題提供技術(shù)支撐，推動交通領(lǐng)域數(shù)字化轉(zhuǎn)型，具有重要的理論意義與實(shí)踐價(jià)值。

三.項(xiàng)目背景與研究意義

當(dāng)前，全球城市化進(jìn)程正以前所未有的速度推進(jìn)，城市作為社會經(jīng)濟(jì)活動的核心載體，其運(yùn)行效率和居民生活質(zhì)量與交通系統(tǒng)的性能密切相關(guān)。智慧城市作為未來城市發(fā)展的必然趨勢，將信息技術(shù)深度融入城市管理的各個(gè)方面，其中交通系統(tǒng)的智能化升級是關(guān)鍵環(huán)節(jié)。然而，傳統(tǒng)城市交通管理系統(tǒng)在應(yīng)對日益復(fù)雜的交通需求時(shí)，暴露出諸多瓶頸，主要體現(xiàn)在基礎(chǔ)設(shè)施滯后、信息孤島現(xiàn)象嚴(yán)重、決策響應(yīng)遲緩以及缺乏系統(tǒng)性優(yōu)化手段等方面。交通擁堵不僅導(dǎo)致巨大的時(shí)間成本和經(jīng)濟(jì)損失，還加劇了環(huán)境污染和能源消耗，嚴(yán)重影響了城市的可持續(xù)發(fā)展和居民的出行體驗(yàn)。因此，探索新型技術(shù)手段，構(gòu)建更加智能、高效、綠色的交通協(xié)同優(yōu)化體系，已成為城市交通領(lǐng)域亟待解決的重要課題。

數(shù)字孿生（DigitalTwin）技術(shù)作為一種新興的信息化范式，通過構(gòu)建物理實(shí)體的動態(tài)虛擬鏡像，實(shí)現(xiàn)了物理世界與數(shù)字世界的實(shí)時(shí)映射與交互。在交通領(lǐng)域，數(shù)字孿生技術(shù)能夠整合多源交通數(shù)據(jù)，模擬交通系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，預(yù)測未來交通態(tài)勢，為交通規(guī)劃、管理和控制提供決策支持。然而，現(xiàn)有數(shù)字孿生交通系統(tǒng)在實(shí)時(shí)性、精度和智能化方面仍有提升空間，尤其是在數(shù)據(jù)融合、模型更新和決策優(yōu)化等方面存在不足。邊緣計(jì)算（EdgeComputing）作為一種分布式計(jì)算架構(gòu)，將計(jì)算和數(shù)據(jù)存儲能力下沉到網(wǎng)絡(luò)邊緣，能夠顯著降低數(shù)據(jù)傳輸延遲，提高數(shù)據(jù)處理效率，特別適用于需要實(shí)時(shí)響應(yīng)的應(yīng)用場景。將數(shù)字孿生技術(shù)與邊緣計(jì)算相結(jié)合，有望在交通領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)更精細(xì)、更智能的協(xié)同優(yōu)化。

本項(xiàng)目的研究意義主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

首先，從社會價(jià)值來看，本項(xiàng)目旨在通過數(shù)字孿生與邊緣計(jì)算技術(shù)的融合應(yīng)用，顯著提升城市交通系統(tǒng)的運(yùn)行效率和服務(wù)水平。通過構(gòu)建高精度、動態(tài)更新的交通數(shù)字孿生模型，結(jié)合邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和決策優(yōu)化，可以有效緩解交通擁堵，縮短居民出行時(shí)間，提高交通系統(tǒng)的整體運(yùn)行效率。此外，智能交通系統(tǒng)還能夠減少車輛怠速和無效行駛，降低能源消耗和尾氣排放，有助于改善城市環(huán)境質(zhì)量，推動綠色發(fā)展。通過提供更加便捷、安全、舒適的出行體驗(yàn)，本項(xiàng)目將顯著提升居民的獲得感和幸福感，促進(jìn)社會和諧穩(wěn)定。

其次，從經(jīng)濟(jì)價(jià)值來看，本項(xiàng)目的研究成果將推動智慧交通技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，為城市交通管理部門提供一套先進(jìn)、可靠、高效的交通管理解決方案。通過優(yōu)化交通信號配時(shí)、路徑規(guī)劃和應(yīng)急響應(yīng)策略，可以減少交通擁堵造成的經(jīng)濟(jì)損失，提高物流運(yùn)輸效率，降低企業(yè)運(yùn)營成本。此外，智慧交通系統(tǒng)的建設(shè)還將帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展，創(chuàng)造新的就業(yè)機(jī)會，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。例如，數(shù)字孿生模型的構(gòu)建和應(yīng)用將帶動地理信息系統(tǒng)（GIS）、大數(shù)據(jù)分析、等技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用；邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的部署和維護(hù)將帶動硬件制造、軟件開發(fā)和服務(wù)外包等產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。因此，本項(xiàng)目具有良好的經(jīng)濟(jì)效益和社會效益。

再次，從學(xué)術(shù)價(jià)值來看，本項(xiàng)目的研究將推動數(shù)字孿生技術(shù)和邊緣計(jì)算技術(shù)在交通領(lǐng)域的理論創(chuàng)新和方法突破。通過將數(shù)字孿生與邊緣計(jì)算相結(jié)合，本項(xiàng)目將探索一種新型的智慧交通系統(tǒng)架構(gòu)，為交通信息物理融合（Cyber-PhysicalSystems,CPS）提供新的研究思路和方法。在理論研究方面，本項(xiàng)目將深入研究數(shù)字孿生模型的構(gòu)建方法、數(shù)據(jù)融合技術(shù)、邊緣計(jì)算算法優(yōu)化等關(guān)鍵問題，為智慧交通系統(tǒng)的理論體系完善做出貢獻(xiàn)。在方法創(chuàng)新方面，本項(xiàng)目將探索基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)、博弈論等技術(shù)的交通協(xié)同優(yōu)化方法，為解決復(fù)雜交通系統(tǒng)中的決策問題提供新的解決方案。此外，本項(xiàng)目還將驗(yàn)證數(shù)字孿生與邊緣計(jì)算技術(shù)在真實(shí)交通環(huán)境中的應(yīng)用效果，為相關(guān)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展和推廣提供實(shí)踐依據(jù)。

四.國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

在智慧城市交通協(xié)同優(yōu)化領(lǐng)域，數(shù)字孿生與邊緣計(jì)算技術(shù)的融合應(yīng)用正成為研究的熱點(diǎn)。近年來，國內(nèi)外學(xué)者在相關(guān)技術(shù)的研究和應(yīng)用方面取得了一定的進(jìn)展，但同時(shí)也面臨著諸多挑戰(zhàn)和尚未解決的問題。

從國際研究現(xiàn)狀來看，數(shù)字孿生技術(shù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用起步較早，并已取得了一系列顯著成果。例如，美國交通部啟動了智能交通系統(tǒng)（ITS）計(jì)劃，利用數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建了城市交通仿真平臺，實(shí)現(xiàn)了對交通流量的實(shí)時(shí)監(jiān)測和預(yù)測。德國在智慧城市建設(shè)中，將數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用于交通管理系統(tǒng)，通過構(gòu)建高精度路網(wǎng)模型，實(shí)現(xiàn)了對交通事件的快速響應(yīng)和處理。此外，英國、日本等國家也在積極探索數(shù)字孿生技術(shù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用，并取得了一定的成效。在邊緣計(jì)算方面，國際研究主要集中在邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的部署策略、數(shù)據(jù)傳輸優(yōu)化和計(jì)算資源管理等方面。例如，谷歌推出的EdgeTPU芯片，為邊緣計(jì)算提供了高效的硬件支持；亞馬遜的AWSGreengrass服務(wù)，則為邊緣計(jì)算應(yīng)用提供了云端的協(xié)同支持。這些研究成果為數(shù)字孿生與邊緣計(jì)算在交通領(lǐng)域的融合應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。

然而，盡管國際研究在數(shù)字孿生和邊緣計(jì)算技術(shù)方面取得了一定的進(jìn)展，但在兩者融合應(yīng)用方面仍存在諸多挑戰(zhàn)和不足。首先，數(shù)字孿生模型的構(gòu)建和更新仍面臨諸多難題?，F(xiàn)有的數(shù)字孿生模型在精度和實(shí)時(shí)性方面仍有待提高，尤其是在處理復(fù)雜交通場景和多源數(shù)據(jù)融合方面存在較大困難。其次，邊緣計(jì)算技術(shù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用仍處于起步階段，邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的部署密度、計(jì)算能力和通信帶寬等方面仍難以滿足實(shí)際需求。此外，數(shù)字孿生與邊緣計(jì)算的協(xié)同優(yōu)化機(jī)制尚不完善，兩者之間的數(shù)據(jù)交互和任務(wù)分配機(jī)制仍需進(jìn)一步研究。最后，國際研究在智慧交通系統(tǒng)的安全性、隱私保護(hù)和標(biāo)準(zhǔn)化等方面也存在不足，這些問題的解決對于推動數(shù)字孿生與邊緣計(jì)算在交通領(lǐng)域的應(yīng)用至關(guān)重要。

從國內(nèi)研究現(xiàn)狀來看，近年來，我國在智慧城市交通領(lǐng)域投入了大量資源，并取得了一系列顯著成果。例如，北京市構(gòu)建了數(shù)字孿生城市交通管理平臺，實(shí)現(xiàn)了對城市交通的實(shí)時(shí)監(jiān)測和智能調(diào)控；上海市利用數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建了城市交通仿真平臺，為交通規(guī)劃和管理提供了決策支持。在邊緣計(jì)算方面，國內(nèi)研究主要集中在邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用場景和優(yōu)化算法等方面。例如，清華大學(xué)提出了基于邊緣計(jì)算的交通流量預(yù)測方法，顯著提高了交通態(tài)勢預(yù)測的精度和實(shí)時(shí)性；浙江大學(xué)研究了邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)在交通信號控制中的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了對交通信號的動態(tài)優(yōu)化。這些研究成果為數(shù)字孿生與邊緣計(jì)算在交通領(lǐng)域的融合應(yīng)用提供了有力支撐。

盡管國內(nèi)研究在智慧交通領(lǐng)域取得了一定的進(jìn)展，但仍存在一些問題和挑戰(zhàn)。首先，數(shù)字孿生模型的構(gòu)建和更新仍面臨諸多難題，尤其是在處理復(fù)雜交通場景和多源數(shù)據(jù)融合方面存在較大困難。其次，邊緣計(jì)算技術(shù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用仍處于起步階段，邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的部署密度、計(jì)算能力和通信帶寬等方面仍難以滿足實(shí)際需求。此外，數(shù)字孿生與邊緣計(jì)算的協(xié)同優(yōu)化機(jī)制尚不完善，兩者之間的數(shù)據(jù)交互和任務(wù)分配機(jī)制仍需進(jìn)一步研究。最后，國內(nèi)研究在智慧交通系統(tǒng)的安全性、隱私保護(hù)和標(biāo)準(zhǔn)化等方面也存在不足，這些問題的解決對于推動數(shù)字孿生與邊緣計(jì)算在交通領(lǐng)域的應(yīng)用至關(guān)重要。

綜上所述，國內(nèi)外在數(shù)字孿生與邊緣計(jì)算在交通領(lǐng)域的應(yīng)用方面取得了一定的進(jìn)展，但仍存在諸多問題和挑戰(zhàn)。未來研究需要重點(diǎn)關(guān)注數(shù)字孿生模型的構(gòu)建和更新、邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的優(yōu)化部署、數(shù)字孿生與邊緣計(jì)算的協(xié)同優(yōu)化機(jī)制以及智慧交通系統(tǒng)的安全性、隱私保護(hù)和標(biāo)準(zhǔn)化等方面。通過解決這些問題和挑戰(zhàn)，可以推動數(shù)字孿生與邊緣計(jì)算在交通領(lǐng)域的深度融合應(yīng)用，為構(gòu)建更加智能、高效、綠色的交通系統(tǒng)提供有力支撐。

五.研究目標(biāo)與內(nèi)容

本項(xiàng)目旨在通過深度融合數(shù)字孿生與邊緣計(jì)算技術(shù)，構(gòu)建一套高效、實(shí)時(shí)、智能的智慧城市交通協(xié)同優(yōu)化系統(tǒng)，以應(yīng)對日益嚴(yán)峻的城市交通挑戰(zhàn)。為實(shí)現(xiàn)這一總體目標(biāo)，項(xiàng)目將圍繞以下幾個(gè)具體研究目標(biāo)展開：

1.構(gòu)建高精度、動態(tài)更新的城市交通數(shù)字孿生模型。該模型能夠?qū)崟r(shí)融合多源交通數(shù)據(jù)，精確模擬城市交通系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，并為交通態(tài)勢預(yù)測和協(xié)同優(yōu)化提供基礎(chǔ)支撐。

2.研發(fā)面向交通場景的邊緣計(jì)算優(yōu)化算法。該算法能夠在邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)上高效運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)交通數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理、交通事件的快速檢測與響應(yīng)，以及協(xié)同優(yōu)化策略的本地化生成。

3.設(shè)計(jì)交通協(xié)同優(yōu)化策略，實(shí)現(xiàn)交通流量的智能調(diào)控。該策略基于數(shù)字孿生模型的預(yù)測結(jié)果和邊緣計(jì)算算法的實(shí)時(shí)反饋，對交通信號配時(shí)、路徑引導(dǎo)和應(yīng)急響應(yīng)等進(jìn)行動態(tài)優(yōu)化，以提升交通系統(tǒng)的整體運(yùn)行效率。

4.評估系統(tǒng)性能，驗(yàn)證技術(shù)方案的可行性。通過構(gòu)建實(shí)驗(yàn)平臺，對所提出的數(shù)字孿生模型、邊緣計(jì)算算法和協(xié)同優(yōu)化策略進(jìn)行測試和評估，驗(yàn)證其有效性和實(shí)用性，為實(shí)際應(yīng)用提供參考。

基于上述研究目標(biāo)，本項(xiàng)目將開展以下具體研究內(nèi)容：

1.**高精度城市交通數(shù)字孿生模型構(gòu)建研究**：

***具體研究問題**：如何融合多源異構(gòu)交通數(shù)據(jù)（如GPS數(shù)據(jù)、視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、交通傳感器數(shù)據(jù)等），構(gòu)建高精度、動態(tài)更新的城市交通數(shù)字孿生模型？

***研究假設(shè)**：通過采用多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)、三維建模技術(shù)以及動態(tài)數(shù)據(jù)更新機(jī)制，可以構(gòu)建一個(gè)能夠準(zhǔn)確反映城市交通系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)、支持實(shí)時(shí)態(tài)勢預(yù)測和模擬的數(shù)字孿生模型。

***研究內(nèi)容**：

*多源交通數(shù)據(jù)融合方法研究：研究不同類型交通數(shù)據(jù)的特征和關(guān)聯(lián)性，提出有效的數(shù)據(jù)融合算法，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的時(shí)空對齊和一致性處理。

*基于物理和行為的交通流建模：結(jié)合交通工程理論和復(fù)雜系統(tǒng)方法，構(gòu)建能夠反映交通流動態(tài)特性的模型，包括車道級交通流模型、交叉口交通模型等。

*數(shù)字孿生模型三維可視化與交互技術(shù)研究：開發(fā)高效的三維可視化引擎，實(shí)現(xiàn)交通場景的實(shí)時(shí)渲染和交互式探索，為交通管理和決策提供直觀的展示手段。

*模型動態(tài)更新機(jī)制研究：研究基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的模型更新方法，確保數(shù)字孿生模型能夠及時(shí)反映城市交通系統(tǒng)的變化。

2.**面向交通場景的邊緣計(jì)算優(yōu)化算法研究**：

***具體研究問題**：如何在邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)上設(shè)計(jì)高效的算法，實(shí)現(xiàn)交通數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理、交通事件的快速檢測與響應(yīng)，以及協(xié)同優(yōu)化策略的本地化生成？

***研究假設(shè)**：通過采用邊緣計(jì)算特有的計(jì)算架構(gòu)和資源約束，可以設(shè)計(jì)出能夠在邊緣節(jié)點(diǎn)上高效運(yùn)行的交通數(shù)據(jù)處理、事件檢測和協(xié)同優(yōu)化算法。

***研究內(nèi)容**：

*邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)部署與資源管理研究：研究邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)在城市交通系統(tǒng)中的合理部署策略，以及節(jié)點(diǎn)間資源的協(xié)同管理與分配機(jī)制。

*交通數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理算法研究：研究適用于邊緣計(jì)算環(huán)境的交通數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取和壓縮算法，以降低數(shù)據(jù)傳輸量和處理延遲。

*基于邊緣計(jì)算的交通事件檢測算法研究：研究利用邊緣節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)分析交通視頻流或傳感器數(shù)據(jù)，快速檢測交通擁堵、事故、異常停車等事件的方法。

*邊緣側(cè)協(xié)同優(yōu)化策略生成算法研究：研究在邊緣節(jié)點(diǎn)上基于本地交通態(tài)勢和預(yù)測結(jié)果，生成初步的協(xié)同優(yōu)化策略（如信號燈配時(shí)調(diào)整、可變信息標(biāo)志動態(tài)發(fā)布等）的算法。

3.**交通協(xié)同優(yōu)化策略設(shè)計(jì)與研究**：

***具體研究問題**：如何設(shè)計(jì)基于數(shù)字孿生與邊緣計(jì)算的交通協(xié)同優(yōu)化策略，實(shí)現(xiàn)對交通信號配時(shí)、路徑引導(dǎo)和應(yīng)急響應(yīng)等的動態(tài)優(yōu)化？

***研究假設(shè)**：通過將數(shù)字孿生模型的全局預(yù)測信息與邊緣計(jì)算的局部實(shí)時(shí)反饋相結(jié)合，可以設(shè)計(jì)出更加精準(zhǔn)、高效的交通協(xié)同優(yōu)化策略。

***研究內(nèi)容**：

*基于數(shù)字孿生的交通態(tài)勢預(yù)測方法研究：研究利用數(shù)字孿生模型進(jìn)行短期交通流量、速度和擁堵態(tài)勢預(yù)測的方法，為協(xié)同優(yōu)化提供決策依據(jù)。

*聯(lián)邦學(xué)習(xí)在交通協(xié)同優(yōu)化中的應(yīng)用研究：探索利用聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)，在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下，實(shí)現(xiàn)邊緣節(jié)點(diǎn)間協(xié)同優(yōu)化模型的訓(xùn)練與更新。

*面向多目標(biāo)的交通信號配時(shí)優(yōu)化策略研究：研究考慮通行效率、能耗、排放等多目標(biāo)的交通信號配時(shí)優(yōu)化模型和算法，并通過邊緣計(jì)算進(jìn)行實(shí)時(shí)求解和調(diào)整。

*基于數(shù)字孿生的動態(tài)路徑引導(dǎo)策略研究：研究利用數(shù)字孿生模型的實(shí)時(shí)交通信息，為出行者提供動態(tài)路徑引導(dǎo)建議，以緩解交通擁堵。

*基于數(shù)字孿生與邊緣計(jì)算的交通應(yīng)急響應(yīng)協(xié)同策略研究：研究在發(fā)生交通事故或突發(fā)事件時(shí)，如何利用數(shù)字孿生進(jìn)行態(tài)勢評估，并通過邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)協(xié)同執(zhí)行交通疏導(dǎo)、應(yīng)急資源調(diào)度等策略。

4.**系統(tǒng)性能評估與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證**：

***具體研究問題**：如何評估所提出的數(shù)字孿生模型、邊緣計(jì)算算法和協(xié)同優(yōu)化策略在實(shí)際交通環(huán)境中的性能？

***研究假設(shè)**：通過構(gòu)建實(shí)驗(yàn)平臺，對所提出的各項(xiàng)技術(shù)和策略進(jìn)行測試和評估，可以驗(yàn)證其有效性和實(shí)用性，并為進(jìn)一步優(yōu)化提供依據(jù)。

***研究內(nèi)容**：

*實(shí)驗(yàn)平臺構(gòu)建：搭建包含數(shù)字孿生模型、邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)模擬以及交通仿真環(huán)境的實(shí)驗(yàn)平臺，用于測試和評估各項(xiàng)技術(shù)和策略。

*評價(jià)指標(biāo)體系設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)合理的評價(jià)指標(biāo)體系，用于評估數(shù)字孿生模型的精度、邊緣計(jì)算算法的效率、協(xié)同優(yōu)化策略的效果等。

*系統(tǒng)性能測試與評估：在實(shí)驗(yàn)平臺上對所提出的數(shù)字孿生模型、邊緣計(jì)算算法和協(xié)同優(yōu)化策略進(jìn)行全面的測試和評估，分析其在不同交通場景下的性能表現(xiàn)。

*技術(shù)方案可行性分析：根據(jù)實(shí)驗(yàn)評估結(jié)果，分析所提出的技術(shù)方案的可行性，并提出改進(jìn)建議。

六.研究方法與技術(shù)路線

本項(xiàng)目將采用理論分析、仿真建模、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證相結(jié)合的研究方法，結(jié)合多學(xué)科知識，系統(tǒng)性地探索數(shù)字孿生與邊緣計(jì)算技術(shù)在智慧城市交通協(xié)同優(yōu)化中的應(yīng)用。具體研究方法、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)收集與分析方法以及技術(shù)路線如下：

1.**研究方法**

***文獻(xiàn)研究法**：系統(tǒng)梳理國內(nèi)外關(guān)于數(shù)字孿生、邊緣計(jì)算、智能交通系統(tǒng)、交通流理論、優(yōu)化算法等領(lǐng)域的相關(guān)文獻(xiàn)，了解現(xiàn)有研究現(xiàn)狀、關(guān)鍵技術(shù)和發(fā)展趨勢，為本項(xiàng)目的研究提供理論基礎(chǔ)和方向指引。重點(diǎn)關(guān)注數(shù)字孿生模型構(gòu)建與更新、邊緣計(jì)算資源管理與任務(wù)調(diào)度、交通數(shù)據(jù)融合與處理、交通協(xié)同優(yōu)化算法設(shè)計(jì)等方面的研究成果。

***理論分析法**：運(yùn)用交通工程理論、復(fù)雜系統(tǒng)理論、控制理論、理論等，對數(shù)字孿生與邊緣計(jì)算融合的可行性、系統(tǒng)架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)問題進(jìn)行理論分析，構(gòu)建相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，為算法設(shè)計(jì)和策略制定提供理論支撐。

***建模仿真法**：利用專業(yè)的交通仿真軟件（如Vissim,SUMO等）或自研仿真平臺，構(gòu)建城市交通網(wǎng)絡(luò)模型，模擬不同交通場景和策略下的交通運(yùn)行狀態(tài)。數(shù)字孿生模型將作為仿真引擎的“大腦”，提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)輸入和狀態(tài)反饋；邊緣計(jì)算算法將在仿真環(huán)境中的虛擬邊緣節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行，模擬實(shí)時(shí)決策過程。通過仿真實(shí)驗(yàn)，對提出的數(shù)字孿生模型、邊緣計(jì)算算法和協(xié)同優(yōu)化策略進(jìn)行初步驗(yàn)證和性能評估。

***實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證法**：搭建物理或虛擬的實(shí)驗(yàn)平臺，包括數(shù)據(jù)采集模塊、邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)（或模擬器）、數(shù)據(jù)處理與分析模塊、數(shù)字孿生模型運(yùn)行模塊以及人機(jī)交互界面等。利用實(shí)際交通數(shù)據(jù)或高保真仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證各項(xiàng)技術(shù)和策略在真實(shí)（或接近真實(shí)）環(huán)境下的有效性和實(shí)用性，并對系統(tǒng)性能進(jìn)行量化評估。

***多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)**：研究并應(yīng)用空間插值、時(shí)間序列分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，融合來自GPS、視頻監(jiān)控、交通傳感器、移動信令等多源異構(gòu)的交通數(shù)據(jù)，為數(shù)字孿生模型的構(gòu)建和實(shí)時(shí)更新提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

***與機(jī)器學(xué)習(xí)方法**：應(yīng)用深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、博弈論等方法，開發(fā)交通態(tài)勢預(yù)測模型、邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)任務(wù)調(diào)度算法、交通信號協(xié)同優(yōu)化算法以及動態(tài)路徑規(guī)劃算法等。

2.**實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)**

***數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理實(shí)驗(yàn)**：在選定的城市區(qū)域布設(shè)數(shù)據(jù)采集設(shè)備，收集多源交通數(shù)據(jù)。設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)預(yù)處理流程，包括數(shù)據(jù)清洗、去噪、融合、時(shí)空對齊等，為后續(xù)模型構(gòu)建和仿真分析提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集。設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)以評估不同數(shù)據(jù)融合方法的精度和效率。

***數(shù)字孿生模型構(gòu)建與更新實(shí)驗(yàn)**：基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，利用選定的建模方法構(gòu)建城市交通數(shù)字孿生模型。設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)比較不同模型（如基于物理的模型、基于行為的模型、混合模型）在不同場景下的仿真精度和計(jì)算效率。研究并實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證模型動態(tài)更新機(jī)制的有效性。

***邊緣計(jì)算算法仿真實(shí)驗(yàn)**：在交通仿真環(huán)境中部署邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)模擬器，設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)比較不同邊緣計(jì)算資源分配策略、任務(wù)調(diào)度算法以及數(shù)據(jù)處理算法的性能（如延遲、吞吐量、能耗）。驗(yàn)證邊緣計(jì)算算法在模擬實(shí)時(shí)交通環(huán)境下的有效性和魯棒性。

***協(xié)同優(yōu)化策略仿真實(shí)驗(yàn)**：將數(shù)字孿生模型的預(yù)測結(jié)果與邊緣計(jì)算算法的實(shí)時(shí)反饋相結(jié)合，設(shè)計(jì)并實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證交通信號協(xié)同優(yōu)化策略、動態(tài)路徑引導(dǎo)策略和應(yīng)急響應(yīng)協(xié)同策略。通過仿真實(shí)驗(yàn)，比較不同策略在不同交通狀況下的效果（如平均通行時(shí)間、擁堵指數(shù)、能耗等）。

***系統(tǒng)集成與性能評估實(shí)驗(yàn)**：在集成數(shù)字孿生模型、邊緣計(jì)算算法和協(xié)同優(yōu)化策略的實(shí)驗(yàn)平臺上，進(jìn)行系統(tǒng)整體性能評估實(shí)驗(yàn)。設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)場景，測試系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性、可擴(kuò)展性和穩(wěn)定性等。通過對比實(shí)驗(yàn)，評估本項(xiàng)目提出的技術(shù)方案相對于現(xiàn)有方法的性能提升。

3.**數(shù)據(jù)收集與分析方法**

***數(shù)據(jù)收集**：采用多種方式收集城市交通相關(guān)數(shù)據(jù)，包括但不限于：1）公開的路網(wǎng)地理信息數(shù)據(jù)；2）交通管理部門提供的實(shí)時(shí)交通流數(shù)據(jù)（如流量、速度、占有率）；3）GPS車輛軌跡數(shù)據(jù)；4）交通視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)；5）交通傳感器數(shù)據(jù)（如地磁傳感器、線圈傳感器）；6）移動信令數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)收集將覆蓋不同時(shí)段（高峰、平峰、夜間）和不同天氣條件，以確保數(shù)據(jù)的全面性和代表性。

***數(shù)據(jù)分析**：采用多種數(shù)據(jù)分析技術(shù)對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，包括：1）描述性統(tǒng)計(jì)分析：分析交通數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征；2）空間統(tǒng)計(jì)分析：分析交通現(xiàn)象的空間分布規(guī)律；3）時(shí)間序列分析：分析交通數(shù)據(jù)的時(shí)變特性；4）機(jī)器學(xué)習(xí)：構(gòu)建交通態(tài)勢預(yù)測模型、識別交通事件、進(jìn)行交通流建模；5）仿真建模與驗(yàn)證：利用交通仿真軟件驗(yàn)證模型和策略的有效性；6）性能評估：通過設(shè)定評價(jià)指標(biāo)（如平均行程時(shí)間、延誤、擁堵指數(shù)、能耗等），量化評估系統(tǒng)性能。

4.**技術(shù)路線**

本項(xiàng)目的研究將按照以下技術(shù)路線展開：

***第一階段：基礎(chǔ)研究與系統(tǒng)設(shè)計(jì)（第1-6個(gè)月）**

*深入調(diào)研國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，明確技術(shù)難點(diǎn)和突破口。

*開展交通流理論、數(shù)字孿生技術(shù)、邊緣計(jì)算技術(shù)、等相關(guān)理論研究。

*設(shè)計(jì)項(xiàng)目總體技術(shù)架構(gòu)，包括數(shù)字孿生模型架構(gòu)、邊緣計(jì)算架構(gòu)、協(xié)同優(yōu)化策略架構(gòu)等。

*確定數(shù)據(jù)采集方案和實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方案。

*搭建初步的仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境。

***第二階段：關(guān)鍵技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)（第7-18個(gè)月）**

*研究并實(shí)現(xiàn)多源交通數(shù)據(jù)融合方法，構(gòu)建數(shù)據(jù)預(yù)處理平臺。

*研究并實(shí)現(xiàn)高精度城市交通數(shù)字孿生模型，包括模型構(gòu)建、更新機(jī)制等。

*研究并實(shí)現(xiàn)面向交通場景的邊緣計(jì)算優(yōu)化算法，包括數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理、事件檢測、本地化協(xié)同優(yōu)化等。

*研究并設(shè)計(jì)交通協(xié)同優(yōu)化策略，包括基于數(shù)字孿生的預(yù)測方法、聯(lián)邦學(xué)習(xí)應(yīng)用、多目標(biāo)信號配時(shí)優(yōu)化、動態(tài)路徑引導(dǎo)、應(yīng)急響應(yīng)協(xié)同等。

***第三階段：系統(tǒng)集成與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證（第19-30個(gè)月）**

*搭建實(shí)驗(yàn)平臺，集成數(shù)字孿生模型、邊緣計(jì)算算法和協(xié)同優(yōu)化策略。

*開展仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證各項(xiàng)技術(shù)和策略的有效性，并進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)。

*進(jìn)行系統(tǒng)集成測試和性能評估實(shí)驗(yàn)，分析系統(tǒng)在不同場景下的表現(xiàn)。

*根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，對技術(shù)方案進(jìn)行優(yōu)化和完善。

***第四階段：成果總結(jié)與推廣（第31-36個(gè)月）**

*整理項(xiàng)目研究成果，撰寫研究報(bào)告和學(xué)術(shù)論文。

*提出政策建議，推動研究成果的實(shí)際應(yīng)用。

*總結(jié)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，為后續(xù)研究奠定基礎(chǔ)。

七．創(chuàng)新點(diǎn)

本項(xiàng)目旨在通過深度融合數(shù)字孿生與邊緣計(jì)算技術(shù)，構(gòu)建一套高效、實(shí)時(shí)、智能的智慧城市交通協(xié)同優(yōu)化系統(tǒng)，在理論、方法及應(yīng)用層面均具有顯著的創(chuàng)新性。

首先，在**理論層面**，本項(xiàng)目提出了數(shù)字孿生與邊緣計(jì)算在交通領(lǐng)域深度融合的新理論框架。傳統(tǒng)數(shù)字孿生模型往往側(cè)重于宏觀態(tài)勢的模擬與預(yù)測，而邊緣計(jì)算則強(qiáng)調(diào)本地化的實(shí)時(shí)處理與決策。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地將兩者有機(jī)結(jié)合，構(gòu)建了一個(gè)“云-邊-端”協(xié)同的城市交通數(shù)字孿生系統(tǒng)。該框架不僅考慮了全局交通態(tài)勢的精準(zhǔn)映射，更利用邊緣計(jì)算的分布式計(jì)算能力，實(shí)現(xiàn)了交通事件的自、自感知和本地化快速響應(yīng)，突破了傳統(tǒng)集中式系統(tǒng)在實(shí)時(shí)性、可擴(kuò)展性和魯棒性方面的理論瓶頸。特別是在交通信息物理融合（Cyber-PhysicalSystems,CPS）理論方面，本項(xiàng)目探索了在資源受限的邊緣環(huán)境下實(shí)現(xiàn)交通系統(tǒng)信息閉環(huán)控制的新機(jī)制，為CPS理論在復(fù)雜交通系統(tǒng)中的應(yīng)用提供了新的視角和理論支撐。此外，本項(xiàng)目將聯(lián)邦學(xué)習(xí)等隱私保護(hù)機(jī)制引入交通協(xié)同優(yōu)化理論，為解決多主體參與下的交通數(shù)據(jù)共享與協(xié)同決策問題提供了新的理論思路。

其次，在**方法層面**，本項(xiàng)目提出了一系列創(chuàng)新的研究方法和技術(shù)手段。

***多源異構(gòu)數(shù)據(jù)深度融合新方法**：針對交通數(shù)據(jù)來源多樣、格式不統(tǒng)一、時(shí)空分辨率差異大的特點(diǎn)，本項(xiàng)目將探索基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）等多模態(tài)學(xué)習(xí)模型的數(shù)據(jù)融合方法。該方法能夠有效捕捉不同數(shù)據(jù)源之間的復(fù)雜關(guān)聯(lián)關(guān)系，構(gòu)建更為精準(zhǔn)、全面的交通狀態(tài)表征，為數(shù)字孿生模型的構(gòu)建奠定高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。這相較于傳統(tǒng)基于統(tǒng)計(jì)或簡單加權(quán)融合的方法，在處理非線性關(guān)系和復(fù)雜交互方面具有顯著優(yōu)勢。

***面向邊緣計(jì)算的交通流實(shí)時(shí)建模與預(yù)測新方法**：本項(xiàng)目將研究適用于邊緣計(jì)算環(huán)境的稀疏數(shù)據(jù)處理技術(shù)和輕量化交通流模型。例如，開發(fā)基于流形學(xué)習(xí)或小波變換的邊緣友好型交通狀態(tài)壓縮與預(yù)測算法，能夠在保證預(yù)測精度的前提下，顯著降低計(jì)算復(fù)雜度和數(shù)據(jù)傳輸量，適應(yīng)邊緣節(jié)點(diǎn)的資源約束。這突破了傳統(tǒng)復(fù)雜模型在邊緣設(shè)備上部署應(yīng)用的難題。

***基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的分布式協(xié)同優(yōu)化新方法**：針對城市交通系統(tǒng)由多個(gè)相對獨(dú)立的區(qū)域組成，需要協(xié)同優(yōu)化以提升整體效率的問題，本項(xiàng)目將創(chuàng)新性地應(yīng)用聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)。通過在保留本地?cái)?shù)據(jù)隱私的前提下，實(shí)現(xiàn)邊緣節(jié)點(diǎn)間模型參數(shù)的分布式協(xié)同訓(xùn)練，構(gòu)建全局優(yōu)化的交通協(xié)同優(yōu)化模型（如區(qū)域間信號燈配時(shí)協(xié)調(diào)、跨區(qū)域路徑引導(dǎo)等）。這相較于傳統(tǒng)的中心化優(yōu)化或基于固定規(guī)則的方法，能夠更好地適應(yīng)動態(tài)變化的城市交通環(huán)境，并提高系統(tǒng)的魯棒性和隱私安全性。

***集成實(shí)時(shí)感知與快速決策的邊緣智能算法**：本項(xiàng)目將研究基于邊緣計(jì)算的實(shí)時(shí)交通事件檢測與快速響應(yīng)算法。利用邊緣節(jié)點(diǎn)處理本地視頻流或傳感器數(shù)據(jù)，結(jié)合深度學(xué)習(xí)中的目標(biāo)檢測與行為識別技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對交通事故、異常停車、擁堵起始等事件的毫秒級檢測與識別，并即時(shí)觸發(fā)邊緣側(cè)的初步協(xié)同優(yōu)化措施（如調(diào)整信號相位、發(fā)布緊急信息等），大大縮短了從事件發(fā)生到響應(yīng)的時(shí)間，提升了交通系統(tǒng)的應(yīng)急處理能力。

最后，在**應(yīng)用層面**，本項(xiàng)目的創(chuàng)新性體現(xiàn)在構(gòu)建了一個(gè)高度智能化的交通協(xié)同優(yōu)化系統(tǒng)原型，并具有潛在的廣泛應(yīng)用價(jià)值。

***構(gòu)建“數(shù)字駕駛艙”與“邊緣大腦”協(xié)同的管控新模式**：本項(xiàng)目成果將構(gòu)建一個(gè)集數(shù)據(jù)可視化、態(tài)勢感知、預(yù)測預(yù)警、智能決策、協(xié)同控制于一體的智慧交通管控平臺。數(shù)字孿生模型作為平臺的“數(shù)字駕駛艙”，提供全局態(tài)勢的可視化展示和長時(shí)序預(yù)測；邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)作為平臺的“邊緣大腦”，負(fù)責(zé)本地化的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理、事件快速響應(yīng)和協(xié)同優(yōu)化指令的生成。這種“云-邊-端”協(xié)同的管控模式，能夠顯著提升交通管理的精細(xì)化、智能化水平，為城市交通管理者提供前所未有的決策支持能力。

***實(shí)現(xiàn)交通系統(tǒng)運(yùn)行效率與出行體驗(yàn)的雙重提升**：通過本項(xiàng)目提出的協(xié)同優(yōu)化策略，能夠在不增加基礎(chǔ)設(shè)施投入的情況下，有效緩解交通擁堵，縮短居民出行時(shí)間，降低交通能耗和排放，提升道路通行能力。同時(shí)，動態(tài)路徑引導(dǎo)和信息服務(wù)能夠改善出行者的出行體驗(yàn)，提高交通系統(tǒng)的整體服務(wù)質(zhì)量和公平性。

***推動交通信息物理融合技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用**：本項(xiàng)目的研究成果不僅具有重要的理論價(jià)值，更具有較強(qiáng)的實(shí)踐性和應(yīng)用潛力。項(xiàng)目構(gòu)建的系統(tǒng)原型和技術(shù)方案，可為城市交通管理部門、智慧交通解決方案提供商以及相關(guān)企業(yè)提供了可直接參考或轉(zhuǎn)化的技術(shù)成果，有助于推動數(shù)字孿生與邊緣計(jì)算技術(shù)在智慧城市交通領(lǐng)域的規(guī)?；瘧?yīng)用，促進(jìn)交通信息化、智能化產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展。

***探索可擴(kuò)展的智慧交通解決方案**：本項(xiàng)目提出的技術(shù)架構(gòu)和實(shí)現(xiàn)方法具有良好的可擴(kuò)展性。通過增加邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)、優(yōu)化數(shù)字孿生模型細(xì)節(jié)、擴(kuò)展協(xié)同優(yōu)化范圍，該系統(tǒng)可以輕松適應(yīng)不同規(guī)模、不同特點(diǎn)的城市交通環(huán)境，為構(gòu)建全國范圍內(nèi)的智慧交通網(wǎng)絡(luò)體系提供了可行的技術(shù)路徑。

綜上所述，本項(xiàng)目在理論框架、研究方法、技術(shù)應(yīng)用等方面均具有顯著的創(chuàng)新性，有望為解決復(fù)雜城市交通問題提供一套全新的、高效能的解決方案，具有重要的學(xué)術(shù)價(jià)值和廣闊的應(yīng)用前景。

八．預(yù)期成果

本項(xiàng)目旨在通過深入研究數(shù)字孿生與邊緣計(jì)算技術(shù)在智慧城市交通協(xié)同優(yōu)化中的應(yīng)用，預(yù)期在理論、方法、技術(shù)、平臺和人才培養(yǎng)等多個(gè)方面取得一系列創(chuàng)新性成果，為提升城市交通系統(tǒng)效率、安全性和可持續(xù)性提供有力支撐。

1.**理論貢獻(xiàn)**

***構(gòu)建數(shù)字孿生與邊緣計(jì)算融合的理論框架**：系統(tǒng)性地闡述數(shù)字孿生、邊緣計(jì)算、等技術(shù)在城市交通系統(tǒng)中的協(xié)同作用機(jī)制，明確兩者融合在提升交通系統(tǒng)感知、決策、執(zhí)行能力方面的理論優(yōu)勢，為智慧交通系統(tǒng)理論發(fā)展提供新的視角和理論支撐。

***深化交通信息物理融合（CPS）理論**：在資源受限的邊緣計(jì)算環(huán)境下，探索交通系統(tǒng)信息物理融合的新機(jī)制、新方法，為CPS理論在復(fù)雜、動態(tài)、大規(guī)模交通系統(tǒng)中的應(yīng)用提供理論依據(jù)和關(guān)鍵技術(shù)指引。

***發(fā)展交通協(xié)同優(yōu)化理論**：基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)、博弈論等理論，研究多主體、分布式交通協(xié)同優(yōu)化問題的建模方法與求解策略，豐富和發(fā)展交通系統(tǒng)工程理論，特別是在處理數(shù)據(jù)隱私保護(hù)和系統(tǒng)動態(tài)均衡方面的理論認(rèn)知。

***完善邊緣計(jì)算交通應(yīng)用理論**：針對交通場景對實(shí)時(shí)性、可靠性、能耗的嚴(yán)苛要求，研究邊緣計(jì)算資源管理與任務(wù)調(diào)度的理論模型，為邊緣計(jì)算技術(shù)在交通領(lǐng)域的深度應(yīng)用提供理論指導(dǎo)。

2.**方法創(chuàng)新**

***提出多源異構(gòu)交通數(shù)據(jù)深度融合新方法**：開發(fā)并驗(yàn)證基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等多模態(tài)學(xué)習(xí)模型的數(shù)據(jù)融合算法，形成一套能夠有效處理交通領(lǐng)域復(fù)雜非線性關(guān)系和多源數(shù)據(jù)交互的高效數(shù)據(jù)處理方法，為構(gòu)建高保真數(shù)字孿生模型提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。

***研制面向邊緣計(jì)算的輕量化交通建模與預(yù)測算法**：研究并應(yīng)用流形學(xué)習(xí)、小波變換等邊緣友好型技術(shù)，開發(fā)適用于邊緣設(shè)備的高效交通流實(shí)時(shí)建模與預(yù)測算法，在保證精度的前提下降低計(jì)算復(fù)雜度和資源消耗，形成一套完整的邊緣計(jì)算賦能的交通態(tài)勢感知技術(shù)體系。

***形成基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的分布式協(xié)同優(yōu)化技術(shù)**：研發(fā)適用于城市交通場景的聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架和算法，實(shí)現(xiàn)邊緣節(jié)點(diǎn)間模型參數(shù)的隱私保護(hù)分布式協(xié)同訓(xùn)練，構(gòu)建全局優(yōu)化的交通信號協(xié)同控制、跨區(qū)域路徑引導(dǎo)等策略生成技術(shù)，為解決大規(guī)模交通系統(tǒng)協(xié)同優(yōu)化問題提供新的技術(shù)路徑。

***建立實(shí)時(shí)交通事件檢測與快速響應(yīng)一體化算法**：基于邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，開發(fā)集成實(shí)時(shí)視頻/傳感器數(shù)據(jù)處理、深度學(xué)習(xí)識別與快速決策觸發(fā)于一體的交通事件檢測與響應(yīng)算法，顯著縮短事件發(fā)現(xiàn)到處置的時(shí)滯，提升交通系統(tǒng)的應(yīng)急保障能力。

3.**技術(shù)原型與系統(tǒng)**

***開發(fā)高精度城市交通數(shù)字孿生模型原型**：構(gòu)建一個(gè)覆蓋研究區(qū)域核心路網(wǎng)、能夠?qū)崟r(shí)融合多源數(shù)據(jù)、動態(tài)更新、支持多場景仿真的城市交通數(shù)字孿生模型系統(tǒng)，并開發(fā)相應(yīng)的可視化與交互平臺。

***研制邊緣計(jì)算優(yōu)化算法原型**：開發(fā)一套能夠在邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)上高效運(yùn)行的交通數(shù)據(jù)處理、事件檢測、本地化協(xié)同優(yōu)化算法的原型系統(tǒng)，并在仿真或?qū)嶒?yàn)環(huán)境中進(jìn)行驗(yàn)證。

***構(gòu)建交通協(xié)同優(yōu)化策略原型系統(tǒng)**：基于數(shù)字孿生模型預(yù)測和邊緣計(jì)算算法反饋，開發(fā)交通信號協(xié)同優(yōu)化、動態(tài)路徑引導(dǎo)、應(yīng)急響應(yīng)協(xié)同等策略的原型系統(tǒng)，并進(jìn)行功能驗(yàn)證和性能評估。

***搭建“數(shù)字孿生-邊緣計(jì)算-協(xié)同優(yōu)化”一體化實(shí)驗(yàn)平臺**：構(gòu)建一個(gè)集數(shù)據(jù)采集、邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)模擬/部署、數(shù)字孿生模型運(yùn)行、算法測試、性能評估于一體的綜合實(shí)驗(yàn)平臺，為系統(tǒng)驗(yàn)證和算法迭代提供支撐。

4.**實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值**

***提升城市交通管理效率**：項(xiàng)目成果可直接應(yīng)用于城市交通管理部門，通過提供實(shí)時(shí)的交通態(tài)勢感知、精準(zhǔn)的預(yù)測預(yù)警、智能的協(xié)同優(yōu)化策略，幫助管理者更有效地調(diào)度交通資源、疏導(dǎo)交通流、應(yīng)對突發(fā)事件，顯著提升交通管理的精細(xì)化水平和決策科學(xué)性。

***緩解交通擁堵，改善出行體驗(yàn)**：通過優(yōu)化交通信號配時(shí)、引導(dǎo)動態(tài)路徑、提升應(yīng)急響應(yīng)能力，能夠有效縮短平均出行時(shí)間，降低交通擁堵程度，減少車輛排隊(duì)長度和延誤，為市民提供更便捷、舒適的出行體驗(yàn)。

***促進(jìn)節(jié)能減排，改善環(huán)境質(zhì)量**：通過優(yōu)化交通流、減少怠速和無效行駛，能夠降低車輛燃油消耗和尾氣排放，有助于改善城市空氣質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)綠色出行和可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)。

***推動智慧交通產(chǎn)業(yè)發(fā)展**：本項(xiàng)目的研究成果和技術(shù)方案，可為智慧交通解決方案提供商、物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、公司等提供技術(shù)參考和產(chǎn)品開發(fā)基礎(chǔ)，推動相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈的技術(shù)升級和商業(yè)模式創(chuàng)新，促進(jìn)智慧交通產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展。

***形成可推廣的應(yīng)用模式**：項(xiàng)目將在特定城市區(qū)域進(jìn)行應(yīng)用驗(yàn)證，總結(jié)出一套基于數(shù)字孿生與邊緣計(jì)算的智慧交通協(xié)同優(yōu)化系統(tǒng)構(gòu)建、運(yùn)行和維護(hù)的應(yīng)用模式，為其他城市或類似區(qū)域的智慧交通建設(shè)提供可借鑒的經(jīng)驗(yàn)和示范。

5.**人才培養(yǎng)**

***培養(yǎng)跨學(xué)科研究人才**：通過項(xiàng)目實(shí)施，培養(yǎng)一批掌握數(shù)字孿生、邊緣計(jì)算、、交通工程等多學(xué)科知識的復(fù)合型研究人才，為智慧城市相關(guān)領(lǐng)域的人才隊(duì)伍建設(shè)做出貢獻(xiàn)。

***提升團(tuán)隊(duì)科研能力**：項(xiàng)目將促進(jìn)研究團(tuán)隊(duì)在理論創(chuàng)新、技術(shù)研發(fā)、系統(tǒng)構(gòu)建和應(yīng)用推廣等方面的能力提升，打造一支高水平的智慧交通研究團(tuán)隊(duì)。

綜上所述，本項(xiàng)目預(yù)期取得一系列具有理論創(chuàng)新性、方法先進(jìn)性和實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值的研究成果，為推動智慧城市交通發(fā)展、提升城市運(yùn)行效率和服務(wù)水平提供重要的技術(shù)支撐和解決方案。

九.項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃

本項(xiàng)目實(shí)施周期為三年（36個(gè)月），將按照研究目標(biāo)和研究內(nèi)容，分階段、有步驟地推進(jìn)各項(xiàng)研究工作。項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃具體安排如下：

1.**項(xiàng)目時(shí)間規(guī)劃**

**第一階段：基礎(chǔ)研究與系統(tǒng)設(shè)計(jì)（第1-6個(gè)月）**

***任務(wù)分配**：

*文獻(xiàn)調(diào)研與需求分析（第1-2個(gè)月）：全面梳理國內(nèi)外數(shù)字孿生、邊緣計(jì)算、智能交通等領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀，明確技術(shù)難點(diǎn)和項(xiàng)目切入點(diǎn)；分析研究區(qū)域交通特點(diǎn)和管理需求，確定項(xiàng)目具體目標(biāo)和范圍。

*理論框架與技術(shù)路線設(shè)計(jì)（第2-3個(gè)月）：構(gòu)建數(shù)字孿生與邊緣計(jì)算融合的理論框架；設(shè)計(jì)項(xiàng)目總體技術(shù)架構(gòu)、研究方法和技術(shù)路線；確定關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)和評價(jià)體系。

*數(shù)據(jù)采集方案與實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)（第3-4個(gè)月）：制定詳細(xì)的數(shù)據(jù)采集方案，確定數(shù)據(jù)源、采集方式和頻率；設(shè)計(jì)仿真實(shí)驗(yàn)和（若條件允許）物理實(shí)驗(yàn)方案，包括實(shí)驗(yàn)場景、評價(jià)指標(biāo)和驗(yàn)證方法。

*初步仿真環(huán)境搭建（第4-6個(gè)月）：搭建基礎(chǔ)的交通仿真環(huán)境，集成路網(wǎng)數(shù)據(jù)；初步開發(fā)數(shù)字孿生模型框架和邊緣計(jì)算算法原型框架。

***進(jìn)度安排**：

*第1個(gè)月：完成文獻(xiàn)調(diào)研報(bào)告，初步確定研究需求和方向。

*第2個(gè)月：完成國內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析報(bào)告，明確技術(shù)難點(diǎn)，初步設(shè)計(jì)理論框架和技術(shù)路線。

*第3個(gè)月：完成理論框架和技術(shù)路線的詳細(xì)設(shè)計(jì)，確定關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)。

*第4個(gè)月：完成數(shù)據(jù)采集方案和實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方案，開始初步仿真環(huán)境搭建。

*第5-6個(gè)月：完成初步仿真環(huán)境搭建，開始數(shù)據(jù)采集工作。

**第二階段：關(guān)鍵技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)（第7-18個(gè)月）**

***任務(wù)分配**：

*多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合方法研究與實(shí)現(xiàn)（第7-10個(gè)月）：研究并實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理、清洗、融合算法；開發(fā)數(shù)據(jù)融合模塊，并在仿真環(huán)境中進(jìn)行測試。

*高精度數(shù)字孿生模型構(gòu)建與更新研究（第8-12個(gè)月）：研究并實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生模型的核心組件（路網(wǎng)建模、交通流建模、動態(tài)更新機(jī)制）；構(gòu)建研究區(qū)域數(shù)字孿生模型原型。

*邊緣計(jì)算優(yōu)化算法研究與實(shí)現(xiàn)（第9-14個(gè)月）：研究并實(shí)現(xiàn)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)資源管理、任務(wù)調(diào)度、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理、交通事件檢測算法；開發(fā)邊緣計(jì)算算法模塊。

*交通協(xié)同優(yōu)化策略研究與設(shè)計(jì)（第10-16個(gè)月）：研究并設(shè)計(jì)基于數(shù)字孿生的預(yù)測模型、聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架、多目標(biāo)信號配時(shí)優(yōu)化算法、動態(tài)路徑引導(dǎo)策略、應(yīng)急響應(yīng)協(xié)同策略。

*仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證（第11-18個(gè)月）：在仿真環(huán)境中對各項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)、模型和算法進(jìn)行集成測試和性能評估，根據(jù)結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化迭代。

***進(jìn)度安排**：

*第7-10個(gè)月：完成數(shù)據(jù)融合方法研究與實(shí)現(xiàn)，進(jìn)行初步測試。

*第8-12個(gè)月：完成數(shù)字孿生模型構(gòu)建與更新研究，初步建立模型原型。

*第9-14個(gè)月：完成邊緣計(jì)算優(yōu)化算法研究與實(shí)現(xiàn)，進(jìn)行初步測試。

*第10-16個(gè)月：完成交通協(xié)同優(yōu)化策略研究與設(shè)計(jì)。

*第11-18個(gè)月：分階段進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，每2個(gè)月進(jìn)行一次階段性成果評估和調(diào)整。

**第三階段：系統(tǒng)集成與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證（第19-30個(gè)月）**

***任務(wù)分配**：

*系統(tǒng)集成平臺搭建（第19-22個(gè)月）：將數(shù)字孿生模型、邊緣計(jì)算算法、協(xié)同優(yōu)化策略集成到一個(gè)統(tǒng)一的平臺上，開發(fā)人機(jī)交互界面。

*（若條件允許）物理實(shí)驗(yàn)平臺搭建與驗(yàn)證（第20-24個(gè)月）：搭建包含真實(shí)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)（或高性能計(jì)算單元模擬邊緣環(huán)境）、傳感器、數(shù)據(jù)采集設(shè)備等的物理實(shí)驗(yàn)平臺，進(jìn)行系統(tǒng)功能驗(yàn)證和性能測試。

*仿真與物理實(shí)驗(yàn)聯(lián)合驗(yàn)證（第22-28個(gè)月）：若進(jìn)行物理實(shí)驗(yàn)，則將仿真結(jié)果與物理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行對比驗(yàn)證；若僅進(jìn)行仿真，則進(jìn)行更全面的仿真場景測試和參數(shù)優(yōu)化。

*系統(tǒng)性能綜合評估（第26-30個(gè)月）：根據(jù)預(yù)設(shè)評價(jià)指標(biāo)，對系統(tǒng)在真實(shí)性、實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性、效率、魯棒性等方面的性能進(jìn)行全面評估，形成評估報(bào)告。

***進(jìn)度安排**：

*第19-22個(gè)月：完成系統(tǒng)集成平臺搭建，初步實(shí)現(xiàn)各模塊集成。

*第20-24個(gè)月：完成物理實(shí)驗(yàn)平臺搭建與驗(yàn)證（若進(jìn)行），或進(jìn)行更深入的仿真驗(yàn)證。

*第22-28個(gè)月：完成仿真與物理實(shí)驗(yàn)聯(lián)合驗(yàn)證（若進(jìn)行），或進(jìn)行全面的仿真場景測試。

*第26-30個(gè)月：完成系統(tǒng)性能綜合評估，形成評估報(bào)告。

**第四階段：成果總結(jié)與推廣（第31-36個(gè)月）**

***任務(wù)分配**：

*研究成果總結(jié)與凝練（第31-33個(gè)月）：整理項(xiàng)目研究過程中的理論、方法、技術(shù)、數(shù)據(jù)、實(shí)驗(yàn)結(jié)果等，撰寫研究報(bào)告；凝練創(chuàng)新點(diǎn)，形成學(xué)術(shù)論文初稿。

*學(xué)術(shù)論文發(fā)表與交流（第32-34個(gè)月）：將研究成果撰寫成高水平學(xué)術(shù)論文，投稿至國內(nèi)外核心期刊或重要學(xué)術(shù)會議；參加相關(guān)學(xué)術(shù)會議，進(jìn)行成果交流。

*應(yīng)用模式探索與政策建議（第33-35個(gè)月）：基于項(xiàng)目成果，探索其在實(shí)際交通管理中的應(yīng)用模式和落地路徑；撰寫政策建議報(bào)告，為相關(guān)部門提供決策參考。

*項(xiàng)目結(jié)題與成果歸檔（第35-36個(gè)月）：完成項(xiàng)目結(jié)題報(bào)告，進(jìn)行項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)決算；整理項(xiàng)目所有成果資料，進(jìn)行歸檔管理。

***進(jìn)度安排**：

*第31-33個(gè)月：完成研究成果總結(jié)與凝練，提交研究報(bào)告。

*第32-34個(gè)月：完成學(xué)術(shù)論文撰寫與投稿，參加學(xué)術(shù)會議。

*第33-35個(gè)月：完成應(yīng)用模式探索與政策建議報(bào)告。

*第35-36個(gè)月：完成項(xiàng)目結(jié)題與成果歸檔。

2.**風(fēng)險(xiǎn)管理策略**

本項(xiàng)目涉及多項(xiàng)前沿技術(shù)，存在一定的技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)、數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)和管理風(fēng)險(xiǎn)。為確保項(xiàng)目順利進(jìn)行，特制定以下風(fēng)險(xiǎn)管理策略：

***技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)及應(yīng)對策略**：

***風(fēng)險(xiǎn)描述**：數(shù)字孿生模型精度不足、邊緣計(jì)算算法效率低下、聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練失敗等。

***應(yīng)對策略**：

*加強(qiáng)理論研究和算法優(yōu)化，引入先進(jìn)的模型和算法（如更精確的交通流模型、更高效的邊緣計(jì)算任務(wù)調(diào)度算法）。

*進(jìn)行充分的仿真實(shí)驗(yàn)，對關(guān)鍵算法進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)和性能測試，選擇最優(yōu)技術(shù)方案。

*采用多種聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架進(jìn)行對比測試，選擇成熟穩(wěn)定的技術(shù)路線，并設(shè)計(jì)容錯(cuò)機(jī)制。

*加強(qiáng)與國內(nèi)外高校和科研機(jī)構(gòu)的合作，及時(shí)跟進(jìn)最新技術(shù)進(jìn)展。

***數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)及應(yīng)對策略**：

***風(fēng)險(xiǎn)描述**：交通數(shù)據(jù)獲取困難、數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、數(shù)據(jù)隱私泄露等。

***應(yīng)對策略**：

*與交通管理部門、數(shù)據(jù)服務(wù)商建立合作關(guān)系，確保數(shù)據(jù)來源的穩(wěn)定性和合法性。

*建立嚴(yán)格的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制流程，對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、校驗(yàn)和預(yù)處理。

*采用數(shù)據(jù)脫敏、加密存儲等技術(shù)手段，確保數(shù)據(jù)安全，并嚴(yán)格遵守相關(guān)法律法規(guī)。

*探索使用聯(lián)邦學(xué)習(xí)等技術(shù)，在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下進(jìn)行數(shù)據(jù)共享和模型訓(xùn)練。

***管理風(fēng)險(xiǎn)及應(yīng)對策略**：

***風(fēng)險(xiǎn)描述**：項(xiàng)目進(jìn)度滯后、人員協(xié)作不暢、經(jīng)費(fèi)使用不合理等。

***應(yīng)對策略**：

*制定詳細(xì)的項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃和階段性目標(biāo)，定期召開項(xiàng)目會議，跟蹤項(xiàng)目進(jìn)度，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決問題。

*明確項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)成員的職責(zé)分工，建立有效的溝通機(jī)制，確保信息暢通和團(tuán)隊(duì)協(xié)作高效。

*制定合理的經(jīng)費(fèi)使用計(jì)劃，嚴(yán)格按照預(yù)算執(zhí)行，定期進(jìn)行經(jīng)費(fèi)使用情況審查和審計(jì)。

*建立健全的項(xiàng)目管理制度，對項(xiàng)目全過程進(jìn)行有效監(jiān)控和管理。

***外部風(fēng)險(xiǎn)及應(yīng)對策略**：

***風(fēng)險(xiǎn)描述**：技術(shù)更新迅速、政策法規(guī)變化、應(yīng)用推廣受阻等。

***應(yīng)對策略**：

*密切關(guān)注相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展趨勢，及時(shí)調(diào)整研究方向和技術(shù)路線。

*加強(qiáng)與政府部門的溝通，及時(shí)了解政策法規(guī)變化，確保項(xiàng)目合規(guī)性。

*選擇合適的試點(diǎn)區(qū)域進(jìn)行應(yīng)用推廣，收集反饋意見，逐步完善系統(tǒng)功能和應(yīng)用模式。

十.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)

本項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)由來自國內(nèi)頂尖高校和科研機(jī)構(gòu)的專業(yè)研究人員組成，團(tuán)隊(duì)成員在數(shù)字孿生、邊緣計(jì)算、、交通工程等領(lǐng)域具有深厚的學(xué)術(shù)造詣和豐富的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，具備完成本項(xiàng)目所需的專業(yè)能力和研究實(shí)力。團(tuán)隊(duì)成員均具有博士學(xué)位，在相關(guān)領(lǐng)域發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文，并擁有多項(xiàng)技術(shù)專利。項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)由經(jīng)驗(yàn)豐富的教授擔(dān)任負(fù)責(zé)人，由多名博士后、博士和碩士研究生組成，結(jié)構(gòu)合理，優(yōu)勢互補(bǔ)。

1.**項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)成員的專業(yè)背景、研究經(jīng)驗(yàn)等**

***項(xiàng)目負(fù)責(zé)人**：王教授，交通工程領(lǐng)域知名專家，長期從事智慧城市交通系統(tǒng)研究，在數(shù)字孿生與邊緣計(jì)算融合應(yīng)用方面具有豐富經(jīng)驗(yàn)。曾主持多項(xiàng)國家級和省部級科研項(xiàng)目，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文50余篇，出版專著2部，擁有多項(xiàng)交通領(lǐng)域技術(shù)專利。在數(shù)字孿生模型構(gòu)建、交通流理論、邊緣計(jì)算優(yōu)化等方面取得了一系列創(chuàng)新性成果，具有深厚的學(xué)術(shù)造詣和豐富的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。

***核心成員A（張博士）**：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)背景，專注于邊緣計(jì)算和領(lǐng)域研究，在邊緣計(jì)算資源管理、任務(wù)調(diào)度、機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化等方面具有豐富經(jīng)驗(yàn)。曾參與多個(gè)邊緣計(jì)算平臺開發(fā)項(xiàng)目，發(fā)表相關(guān)學(xué)術(shù)論文20余篇，擁有多項(xiàng)技術(shù)專利。在邊緣計(jì)算算法設(shè)計(jì)、硬件平臺優(yōu)化和系統(tǒng)應(yīng)用方面具有深厚的專業(yè)知識和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

***核心成員B（李博士）**：交通運(yùn)輸規(guī)劃與管理專業(yè)背景，研究方向?yàn)橹悄芙煌ㄏ到y(tǒng)與交通大數(shù)據(jù)分析，在交通流預(yù)測、交通信號控制優(yōu)化、交通仿真建模等方面具有豐富經(jīng)驗(yàn)。曾主持多項(xiàng)省級交通科研項(xiàng)目，發(fā)表相關(guān)學(xué)術(shù)論文30余篇，參與編寫交通規(guī)劃規(guī)范。在交通系統(tǒng)建模、仿真分析和優(yōu)化決策等方面具有深厚的專業(yè)知識和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

***核心成員C（陳博士后）**：控制科學(xué)與工程專業(yè)背景，專注于復(fù)雜系統(tǒng)建模與優(yōu)化控制，在智能交通系統(tǒng)控制理論、強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)等方面具有豐富經(jīng)驗(yàn)。曾參與多個(gè)智能交通系統(tǒng)控制算法研究項(xiàng)目，發(fā)表相關(guān)學(xué)術(shù)論文15余篇，擁有多項(xiàng)技術(shù)專利。在復(fù)雜系統(tǒng)建模、優(yōu)化算法設(shè)計(jì)、系統(tǒng)控制與仿真驗(yàn)證等方面具有深厚的專業(yè)知識和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

***核心成員D（劉碩士）**：地理信息系統(tǒng)與遙感專業(yè)背景，研究