摘要
本发明涉及智能建筑数据处理技术领域,公开了一种悬灌梁施工工艺,用于解决传统施工中因数据采集分散、模型静态化及设备控制滞后导致的精度不足与安全隐患问题。该工艺包括:基于遗传算法优化物联网传感器节点布局,生成高覆盖率实时监测数据;构建多目标遗传优化的数字孪生模型并导出轻量化参数;融合卡尔曼滤波与LSTM预测权重生成边缘计算控制指令;通过实数编码协同调节设备参数并验证指令合法性;采用区块链整数编码优化数据存储及跨链追溯接口;基于强化学习动态更新安全预警规则。本发明实现了施工数据的动态采集、闭环优化与可信存储,提升了施工精度与安全性,并支持跨工程经验复用。
技术关键词
融合卡尔曼滤波
预警规则
数字孪生模型
实时监测数据
区块链算法
物联网传感器
遗传算法优化
模型误差
编码
染色体
三维模型
调节设备参数
区块链智能合约
生成设备
设备控制指令
数据存储结构
预应力管道
覆盖率
系统为您推荐了相关专利信息
评估系统
数据采集层
可视化模块
大数据
数字孪生模型
数据安全管理系统
数字孪生模型
智能分析决策
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水运设施
事故树分析法
风险控制策略
实时监测数据
风险评估值
图书馆
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智慧养殖
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优化控制方法
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控制策略