摘要
本发明提供了一种基于BIM的轨道运维路径优化方法,属于轨道数据处理技术领域,包括:以建筑信息模型为基础,构建轨道设备数字孪生模型,通过全面采集和精细预处理设备的三维坐标、实时状态、历史数据、维护需求等信息,建立运维空间拓扑网络。创新性地运用深度学习技术预测设备运维时间,并结合多目标优化模型,采用改进的遗传算法和粒子群优化算法,从多个维度进行路径方案优化。算法不仅追求运维成本最小化和设备可靠性最大化,还兼顾运维人员工作负载均衡,通过复杂的矩阵运算和智能算法,精准生成最优运维路径方案。本发明解决了现有技术缺乏一种能够根据轨道运维需求,实现运维路径优化的方法的问题。
技术关键词
运维
轨道设备
时间预测模型
拓扑网络
路径优化方法
建筑信息模型
深度学习预测
矩阵
设备状态参数
数据采集周期
粒子群优化算法
交叉验证方法
遗传算法
数字孪生模型
加权平均法
深度神经网络
约束关系构建
优化设备