一种隧道火灾数字孪生模型可信度评估方法及系统，用于隧道火灾的数字孪生模型可信度评估，属于数字孪生。
背景技术：
：：1、在全球化和城镇化的快速推进下，为了应对现代化城市交通体系的迫切需求，交通网络的高效运行和安全性成为优先考虑的要素。隧道作为现代城市和地区间交通互联互通的核心枢纽，不仅克服了如山区和水体等自然障碍，极大地便利了区域之间的经济与文化交流，还是构建高效、连贯交通网络中的重要环节。通过融合大数据、人工智能等前沿技术，智能化隧道在优化交通流量管理、提升安全性和应急响应能力的同时，也为环境的可持续发展和实现交通强国战略做出了积极的贡献。2、然而，隧道密闭复杂的结构在火灾预防和应对方面带来显著挑战。鉴于隧道中火灾的频发性及其严重后果，智能化隧道系统必须集成高效的火灾预警和应急响应功能，以确保交通安全并支撑智慧城市建设。火灾发生时，快速蔓延的火势和烟雾以及有毒气体的扩散，对人员安全和财产构成严重威胁。因此，开发并应用隧道火灾数字孪生模型至关重要，它能实时模拟火灾进展并测试应急策略，提升隧道安全管理和应急响应能力。3、数字孪生模型在隧道火灾管理领域的构建是一项涉及高端技术的复杂工程。它要求精确收集大量数据、构建高度细致的仿真模型，并准确模拟复杂环境中的火灾行为。这种模型提供了一个虚拟环境，能够详细重现和分析实际火灾场景，为火灾行为的动态研究、有效的防火策略制定以及救援操作的效率提升提供了重要支持。进一步地，数字孪生技术在隧道设计优化、消防系统布局及救援队伍训练等方面的应用，大大提升了隧道安全管理的综合水平和效能。4、鉴于隧道火灾数字孪生模型的重要性，对其进行全面的可信度评估变得至关重要。数字孪生模型本身极具复杂性，它包含了多维度、多时空尺度以及多领域的综合仿真。其次，整个数字孪生模型的开发和评估过程既详细又复杂，需要在每个开发阶段进行深入的分析和评估。此外，特别是在隧道火灾这样一个独特和危险的环境中，准确模拟火灾的迅速蔓延以及烟雾在有限隧道环境中的行为，以及这些元素与隧道结构和材料的相互作用，都是极具挑战性的任务。因此，这些复杂性和特殊的模拟挑战共同导致了隧道火灾数字孪生模型可信度评估领域的研究较少。5、现有的数字孪生模型的评估方法存在如下技术问题：6、1.侧重于静态评估，缺少对模型在不断变化的实际运行环境中的动态评估，从而无法实现动态评估的问题；或尽管考虑了模型的动态变化，但对于模型间互动和环境变化的适应性评估不够深入的问题；7、2.评估指标不够全面没有考虑环境因素和用户交互等重要方面，从而造成评估精确度差的问题；8、3.未明确涉及评估指标的权重分配和结果归一化处理，进一影响评估的准确性和可比性；9、4.虽然考虑了数字孪生模型的多维度可信度评估，包括数据、基础单元模型、演化单元模型和集成模型等，但在对不同评估指标的重要性分配上缺乏明确的量化机制，导致评估结果的主观性增强；10、5.过于专门化，缺乏针对不同场景的通用性和灵活性。技术实现思路1、本发明的目的在于提供一种隧道火灾数字孪生模型可信度评估方法及系统，解决现有技术侧重于静态评估，缺少对模型在不断变化的实际运行环境中的动态评估，从而无法实现动态评估的问题；或尽管考虑了模型的动态变化，但对于模型间互动和环境变化的适应性评估不够深入的问题。2、为了实现上述目的，本发明采用的技术方案为：3、一种隧道火灾数字孪生模型可信度评估方法，包括如下步骤：4、步骤1、隧道火灾数据采集并进行数字孪生模型可视化；5、步骤2、对数字孪生模型可视化后的数据进行“精度分析-模型验证-虚实共生”逐层递进评估；6、步骤3、基于步骤2得到的结果对隧道火灾数字孪生模型可信度综合评估。7、进一步，所述步骤1的具体步骤为：8、步骤1.1、获取隧道火灾数据，并赋予相应的权重，其中，隧道火灾数据包括隧道结构数据、交通车辆数据、环境条件数据、火灾特性数据、实时监控数据和隧道火灾的二维图像；9、步骤1.2、将赋予权重后隧道火灾数据按照案例和数据类型进行分类，并存入云数据库，即得到物理空间实体的数据或隧道环境三维模型的数据，其中，案例包括不同的火灾发生场景、位置、规模，数据类型包括隧道结构数据类型、交通车辆数据类型、环境条件数据类型、火灾特性数据类型和实时监控数据类型，物理空间实体的数据或隧道环境三维模型的数据包括隧道结构元素、交通工具、环境因素以及火源，环境因素包括温度和湿度；10、步骤1.3、将分类后的隧道火灾数据进行数据清洗和预处理，即采用apache hadop或spark数据预处理工具删除云数据库中重复的条目、填补或剔除缺失数据、及对所有数据的格式进行统一和标准，并采用建模方法将数据清洗和预处理后的数据转化为数字孪生模型，包括隧道环境三维模型和信息空间模型，同时根据图像类型和火灾分析的需求，采用图像处理技术对预处理后的二维图像进行关键特征提取，其中，图像处理技术包括边缘检测方法、颜色识别方法和形状分析方法，关键特征包括火焰的大小、形状和颜色，建模方法为回归分析、分类算法和神经网络；11、步骤1.4、采用云计算平台的大数据分析服务和步骤1.3得到的数字孪生模型进行描述性统计分析，包括计算平均值、中位数和标准差；12、步骤1.5、利用apache spark的mlib对步骤1.4得到的描述性统计分析对隧道火灾数据进行时间序列分析，识别得到隧道火灾发生的趋势和模式，并通过机器学习算法探究不同数据之间的关联性，包括隧道结构与火灾严重性之间的关系，其中，趋势和模式是指在特定的节假日或季节，隧道内的火灾发生率较高，或随着交通流量的增加，特定类型的隧道火灾发生的频率也随之增加，火灾的发展速度和破坏程度有特定趋势和特点，或在特定环境条件下，特定类型的火灾更容易发生，其中，特定的节假日和季节包括国庆和夏季，特定类型的隧道包括长隧道、多车道隧道、双向隧道、单向隧道和山区隧道，特定趋势和特点包括在长隧道中，火灾由于空间大小和通风条件不同，火势蔓延速度不同，多车道隧道中，由于车辆密度高，火灾的破坏广泛，特定环境条件包括高温高湿度条件或低温干燥气候条件，特定类型的火灾包括由交通拥堵或车辆故障引发的火灾；13、步骤1.6、采用数据可视化工具对步骤1.5得到的隧道火灾数据和步骤1.3得到的二维图像的关键特征进行可视。14、进一步，所述步骤2的具体步骤为：15、步骤2.1、基于步骤1.6得到的可视化结果中显示的关键数据点来调整和验证模型的尺寸误差和属性误差并结合专家评审方式评估数字孪生模型的精度，其中，关键数据点包括特定类型的隧道或特定环境条件下的火灾发生频率，尺寸误差包括数字孪生模型的形态尺寸，属性误差包括隧道环境三维模型的颜色、位置和姿态，描述式为：16、17、18、其中，sd表示尺寸误差，sa表示属性误差，dm表示数字孪生模型的形态尺寸，dr表示隧道实际形态尺寸，am表示数字孪生模型的属性，包括颜色、位置和姿态，ar表示隧道实际属性；19、步骤2.2、基于步骤1.6得到的可视化结果中显示的趋势和模式，对火灾检测算法进行微调，以微调后的火灾检测算法分析隧道火灾在可视化的二维图像中的检测精度，即隧道火灾数据感知精度，包括准确率、精确率、召回率、平均精确率和交并比，火灾检测算法包括机器学习模型或深度学习模型，深度学习模型包括混淆矩阵，描述式为：20、dataaccuracy＝{accuracy,precision,recall,map,iou,re,ae,fps} (3)21、22、23、24、25、其中，dataaccuracy表示隧道火灾数据感知精度，即隧道火灾的检测精，accuracy表示准确率，即表示正确分类的实例占总实例的比例，precision表示精确率，即表示正确预测为正的实例占所有预测为正的实例的比例，recall表示召回率，即表示正确预测为正的实例占所有实际为正的实例的比例，map表示平均精确率，即表示表示在不同召回率水平下精确率的平均值，iou表示交并比，即表示预测的边界框与真实边界框之间的交集与并集之比，tp、tn、fp、fn表示火灾检测算法中的基本元素，tp表示正确的正例，即火灾检测算法正确地将可视化的二维图像识别为火灾；tn表示正确的负例，即火灾检测算法正确地将非可视化的二维图像识别为非火灾；fp为错误的正例，即火灾检测算法错误地将非火灾图像识别为火灾；fn为错误的负例，即火灾检测算法错误地将火灾图像识别为非火灾，re表示相对误差，ae表示绝对误差，fps则表示数据感知速度，单位为每秒处理的帧数，i表示预测边界框与真实边界框的交集面积，u表示预测边界框与真是边界框的并集面积，bp表示预测边界框的面积，br表示真实边界框的面积；26、步骤2.3、基于步骤1.6得到的可视化结果中的火灾的模式和关联性，进行模型的相似度计算和验证，即分析物理空间实体与信息空间模型的相似性程度，描述式为：27、28、其中，sim表示物理空间实体与信息空间模型的相似度，category表示检测到的物理空间实体的数据的种类，category′表示真实物理空间实体的数据的种类，quantity表示检测到物理空间实体的数据的数量，quantity′表示真实物理空间实体的数据的数量，averagere表示物理空间实体的数据的空间定位平均相对误差，p表示验证参数数量；29、步骤2.4、虚实共生，即通过响应时间和更新效率验证方法评估模型在接收到灾情信息后生成相应灾情模型的速度，以及在物理空间实体中灾情变化后信息空间模型更新的速度，其中，响应时间是指从检测到火灾到孪生模型中生成对应灾情模型所用时间，更新效率则指物理空间中灾情变化之后于信息空间中更新模型所用时间。30、进一步，所述步骤3的具体步骤为：31、步骤3.1、基于步骤2.1-步骤2.4得到的结果对数字孪生模型进行初步的可信度评分，再对不同的可信度评分进行规范化处理，即通过归一化形成一致性的可信度值，描述式为：32、c＝αsd+βsa+γdataaccuracy+δsim+εrsvr+εusvu33、34、其中，c表示可信度评分，svr和svu分别表示虚实共生中响应时间和更新效率的评分，α、β、γ、δ、εr和εu是根据每个评估指标重要性设定的权重因子，cmin和cmax是预先定义或基于外部标准设定的评分极限；35、步骤3.2、基于步骤1和步骤2得到的结果，评估数字孪生模型整体输出对输入参数变化的敏感程度，即确定数字孪生模型中的关键参数，并采用sobol方法计算输入的关键参数对输出方差的贡献度，用于对数字孪生模型的关键参数进行重要性评估，其中，关键参数包括隧道通风条件、交通流量和材料燃烧特性，描述式为：36、37、38、其中，var[e(y∣xi)]表示在固定第i个关键参数xi时，输出y的预期值的方差，var(y)是数字孪生模型输出的总方差，si表示一阶sobol指数，即关键参数xi单独对输出方差的贡献度，y表示数字孪生模型输出，是预测的火灾规模或损害程度，var[e(y∣x～i)]表示在固定除了关键参数xi外所有其他参数时，输出y的预期值的方差，sti表示总效应sobol指数，即考虑参数间交互作用时，关键参数xi对输出方差的贡献度；39、步骤3.3、通过多组数据得到的步骤3.1和步骤3.2的各准则的分析结果、同组数据得到的不同分析结果、专家给出的差异性判断数据，得到各准则的权重向量，即将可信度作为目标层，将不同的评价准则，包括多组数据分析结果、同组数据的不同分析结果、专家判断作为准则层，将不同的隧道火灾场景或测试条件作为方案层，对步骤3.1和步骤3.2中得到的所有准则的评价结果进行成对比较，即每个准则的评价结果都会与其他准则的评价结果进行比较，并基于成对比较的准则的评价结果，每个准则的评价结果会被赋予一个权重向量，其中，多组数据是指不同的数据集或不同的测试条件下得到的评估结果，权重向量描述式为：40、41、其中，aij表示准则i相对于准则j的重要性，aij成对比较矩阵a中的元素，n是准则的数量；42、步骤3.4、计算一致性指标ci和一致性比率cr来评估基于层次分析法构建的成对比较矩阵的一致性，若满足一致性转到步骤3.5，否则，重新执行步骤3.1-3.3重新确定权重因子、关键参数和权重向量，计算一致性指标ci和一致性比率cr的描述式为：43、44、45、其中，λmax是成对比较矩阵的最大特征值，ri是随机一致性指数；46、步骤3.5、基于满足一致性的权重向量w，采用加权法得到综合可信度指标，描述式为：47、48、其中，wi是第i准则的权重向量，vi表示第i准则的评估值，即在该准则下的评估结果，m代表评估准则的总数。49、一种隧道火灾数字孪生模型可信度评估系统，包括：50、数字孪生模型可视化模块：隧道火灾数据采集并进行数字孪生模型可视化；51、逐层递进评估模块：对数字孪生模型可视化后的数据进行“精度分析-模型验证-虚实共生”逐层递进评估；52、可信度综合评估模块：基于步骤2得到的结果对隧道火灾数字孪生模型可信度综合评估。53、进一步，所述数字孪生模型可视化模块的具体实现步骤为：54、步骤1.1、获取隧道火灾数据，并赋予相应的权重，其中，隧道火灾数据包括隧道结构数据、交通车辆数据、环境条件数据、火灾特性数据、实时监控数据和隧道火灾的二维图像；55、步骤1.2、将赋予权重后隧道火灾数据按照案例和数据类型进行分类，并存入云数据库，即得到物理空间实体的数据或隧道环境三维模型的数据，其中，案例包括不同的火灾发生场景、位置、规模，数据类型包括隧道结构数据类型、交通车辆数据类型、环境条件数据类型、火灾特性数据类型和实时监控数据类型，物理空间实体的数据或隧道环境三维模型的数据包括隧道结构元素、交通工具、环境因素以及火源，环境因素包括温度和湿度；56、步骤1.3、将分类后的隧道火灾数据进行数据清洗和预处理，即采用apache hadop或spark数据预处理工具删除云数据库中重复的条目、填补或剔除缺失数据、及对所有数据的格式进行统一和标准，并采用建模方法将数据清洗和预处理后的数据转化为数字孪生模型，包括隧道环境三维模型和信息空间模型，同时根据图像类型和火灾分析的需求，采用图像处理技术对预处理后的二维图像进行关键特征提取，其中，图像处理技术包括边缘检测方法、颜色识别方法和形状分析方法，关键特征包括火焰的大小、形状和颜色，建模方法为回归分析、分类算法和神经网络；57、步骤1.4、采用云计算平台的大数据分析服务和步骤1.3得到的数字孪生模型进行描述性统计分析，包括计算平均值、中位数和标准差；58、步骤1.5、利用apache spark的mlib对步骤1.4得到的描述性统计分析对隧道火灾数据进行时间序列分析，识别得到隧道火灾发生的趋势和模式，并通过机器学习算法探究不同数据之间的关联性，包括隧道结构与火灾严重性之间的关系，其中，趋势和模式是指在特定的节假日或季节，隧道内的火灾发生率较高，或随着交通流量的增加，特定类型的隧道火灾发生的频率也随之增加，火灾的发展速度和破坏程度有特定趋势和特点，或在特定环境条件下，特定类型的火灾更容易发生，其中，特定的节假日和季节包括国庆和夏季，特定类型的隧道包括长隧道、多车道隧道、双向隧道、单向隧道和山区隧道，特定趋势和特点包括在长隧道中，火灾由于空间大小和通风条件不同，火势蔓延速度不同，多车道隧道中，由于车辆密度高，火灾的破坏广泛，特定环境条件包括高温高湿度条件或低温干燥气候条件，特定类型的火灾包括由交通拥堵或车辆故障引发的火灾；59、步骤1.6、采用数据可视化工具对步骤1.5得到的隧道火灾数据和步骤1.3得到的二维图像的关键特征进行可视。60、进一步，所述逐层递进评估模块的具体实现步骤为：61、步骤2.1、基于数字孪生模型可视化模块得到的可视化结果中显示的关键数据点来调整和验证模型的尺寸误差和属性误差并结合专家评审方式评估数字孪生模型的精度，其中，关键数据点包括特定类型的隧道或特定环境条件下的火灾发生频率，尺寸误差包括数字孪生模型的形态尺寸，属性误差包括隧道环境三维模型的颜色、位置和姿态，描述式为：62、63、64、其中，sd表示尺寸误差，sa表示属性误差，dm表示数字孪生模型的形态尺寸，dr表示隧道实际形态尺寸，am表示数字孪生模型的属性，包括颜色、位置和姿态，ar表示隧道实际属性；65、步骤2.2、基于数字孪生模型可视化模块得到的可视化结果中显示的趋势和模式，对火灾检测算法进行微调，以微调后的火灾检测算法分析隧道火灾在可视化的二维图像中的检测精度，即隧道火灾数据感知精度，包括准确率、精确率、召回率、平均精确率和交并比，火灾检测算法包括机器学习模型或深度学习模型，深度学习模型包括混淆矩阵，描述式为：66、dataaccuracy＝{accuracy,precision,recall,map,iou,re,ae,fps} (3)67、68、69、70、71、其中，dataccuracy表示隧道火灾数据感知精度，即隧道火灾的检测精，accuracy表示准确率，即表示正确分类的实例占总实例的比例，precision表示精确率，即表示正确预测为正的实例占所有预测为正的实例的比例，recall表示召回率，即表示正确预测为正的实例占所有实际为正的实例的比例，map表示平均精确率，即表示表示在不同召回率水平下精确率的平均值，iou表示交并比，即表示预测的边界框与真实边界框之间的交集与并集之比，tp、tn、fp、fn表示火灾检测算法中的基本元素，tp表示正确的正例，即火灾检测算法正确地将可视化的二维图像识别为火灾；tn表示正确的负例，即火灾检测算法正确地将非可视化的二维图像识别为非火灾；fp为错误的正例，即火灾检测算法错误地将非火灾图像识别为火灾；fn为错误的负例，即火灾检测算法错误地将火灾图像识别为非火灾，er表示相对误差，ae表示绝对误差，eps则表示数据感知速度，单位为每秒处理的帧数，i表示预测边界框与真实边界框的交集面积，u表示预测边界框与真是边界框的并集面积，bp表示预测边界框的面积，br表示真实边界框的面积；72、步骤2.3、基于数字孪生模型可视化模块得到的可视化结果中的火灾的模式和关联性，进行模型的相似度计算和验证，即分析物理空间实体与信息空间模型的相似性程度，描述式为：73、74、其中，sim表示物理空间实体与信息空间模型的相似度，category表示检测到的物理空间实体的数据的种类，category′表示真实物理空间实体的数据的种类，quantity表示检测到物理空间实体的数据的数量，quantity′表示真实物理空间实体的数据的数量，averagere表示物理空间实体的数据的空间定位平均相对误差，p表示验证参数数量；75、步骤2.4、虚实共生，即通过响应时间和更新效率验证方法评估模型在接收到灾情信息后生成相应灾情模型的速度，以及在物理空间实体中灾情变化后信息空间模型更新的速度，其中，响应时间是指从检测到火灾到孪生模型中生成对应灾情模型所用时间，更新效率则指物理空间中灾情变化之后于信息空间中更新模型所用时间。76、进一步，所述可信度综合评估模块的具体实现步骤为：77、步骤3.1、基于逐层递进评估模块的结果对数字孪生模型进行初步的可信度评分，再对不同的可信度评分进行规范化处理，即通过归一化形成一致性的可信度值，描述式为：78、c＝αsd+βsa+γdataaccuracy+δsim+εrsvr+εusvu79、80、其中，c表示可信度评分，svr和svu分别表示虚实共生中响应时间和更新效率的评分，α、β、γ、δ、εr和εu是根据每个评估指标重要性设定的权重因子，cmin和cmax是预先定义或基于外部标准设定的评分极限；81、步骤3.2、基于数字孪生模型可视化模块和逐层递进评估模块得到的结果，评估数字孪生模型整体输出对输入参数变化的敏感程度，即确定数字孪生模型中的关键参数，并采用sobol方法计算输入的关键参数对输出方差的贡献度，用于对数字孪生模型的关键参数进行重要性评估，其中，关键参数包括隧道通风条件、交通流量和材料燃烧特性，描述式为：82、83、84、其中，var[e(y∣xi)]表示在固定第i个关键参数xi时，输出y的预期值的方差，var(y)是数字孪生模型输出的总方差，si表示一阶sobol指数，即关键参数xi单独对输出方差的贡献度，y表示数字孪生模型输出，是预测的火灾规模或损害程度，var[e(y∣x～i)]表示在固定除了关键参数xi外所有其他参数时，输出y的预期值的方差，sti表示总效应sobol指数，即考虑参数间交互作用时，关键参数xi对输出方差的贡献度；85、步骤3.3、通过多组数据得到的步骤3.1和步骤3.2的各准则的分析结果、同组数据得到的不同分析结果、专家给出的差异性判断数据，得到各准则的权重向量，即将可信度作为目标层，将不同的评价准则，包括多组数据分析结果、同组数据的不同分析结果、专家判断作为准则层，将不同的隧道火灾场景或测试条件作为方案层，对步骤3.1和步骤3.2中得到的所有准则的评价结果进行成对比较，即每个准则的评价结果都会与其他准则的评价结果进行比较，并基于成对比较的准则的评价结果，每个准则的评价结果会被赋予一个权重向量，其中，多组数据是指不同的数据集或不同的测试条件下得到的评估结果，权重向量描述式为：86、87、其中，aij表示准则i相对于准则j的重要性，aij成对比较矩阵a中的元素，n是准则的数量；88、步骤3.4、计算一致性指标ci和一致性比率cr来评估基于层次分析法构建的成对比较矩阵的一致性，若满足一致性转到步骤3.5，否则，重新执行步骤3.1-3.3重新确定权重因子、关键参数和权重向量，计算一致性指标ci和一致性比率cr的描述式为：89、90、91、其中，λmax是成对比较矩阵的最大特征值，ri是随机一致性指数；92、步骤3.5、基于满足一致性的权重向量w，采用加权法得到综合可信度指标，描述式为：93、94、其中，wi是第i准则的权重向量，vi表示第i准则的评估值，即在该准则下的评估结果，m代表评估准则的总数。95、与现有技术相比，本发明的优点在于：96、一、本发明通过其全面而精准的数据收集和深入的数据分析，在隧道火灾预测和应对方面展现了前所未有的创新性和综合性，它的核心优势在于从多样化的来源(如公共记录、新闻报告、消防部门)收集的全面数据，确保了模型的全局视角和实际应用价值，通过利用云存储服务如amazon s3或azure blob storage，高效地存储和管理大量数据，这种全面的数据收集方法显著优于传统的单一数据源方法，使得数字孪生模型在多维度上更加精准和可靠，在数据处理过程中，该技术通过对不同类别的数据赋予精细化的权重(例如隧道结构、交通车辆、环境条件和火灾特性数据等)，反映了这些数据在数字孪生模型构建中的重要性，这种权重分配策略不仅提升了数字孪生模型的准确性，也增强了数字孪生模型的可靠性，使得数字孪生模型更加贴近实际应用场景的需求；此外，该技术在数据管理和处理上也表现出显著的高效性，通过将数据分类整理并录入如amazon rds或azure sqldatabase等云数据库服务，并使用apache hadoop或spark进行数据清洗和预处理，显著提高了数据处理的效率和质量，这一过程优于传统的数据库管理和手动数据处理方式，使得数据处理更加自动化和智能化，在数据分析方面，该方法应用了云计算平台的大数据分析服务(如google bigquery或amazon redshift)进行描述性统计分析，并利用apache spark的mllib进行时间序列分析和机器学习算法，深入探究数据间的复杂关联性，最后，该技术方法通过使用如tableau或power bi等数据可视化工具，使得复杂的数据分析结果变得直观易懂，极大地提升了决策支持的效率，这种数据可视化的应用在现有技术中往往缺乏，体现了该方法在数据呈现上的优势；因此，该技术方法在隧道火灾数字孪生模型的构建和应用中展现出了显著的创新性和综合性，为隧道火灾的预防、管理和应急响应提供了科学的依据和有效的决策工具，使其在灾害管理领域中处于领先地位。97、二、本发明综合性和定量化的评估标准，能够全面覆盖数字孪生模型的各个方面，并通过具体的量化指标精确度量数字孪生模型性能。该评估方法结合了尺寸误差、属性误差、灾情对象感知精度、数字孪生模型相似度、响应时间和更新效率，以实现对数字孪生模型的全方位精度和可靠性评估；此方法通过详细的公式为评估过程提供了定量化的标准，不仅增加了评估的客观性和可度量性，还提升了评估过程的精确度和可信度；该技术方法在尺寸误差和属性误差的精确计算方面的应用，这不仅能有效评估数字孪生模型的准确性，还能为数字孪生模型的优化提供关键指标；同时，通过混淆矩阵(火灾检测算法)和相关统计指标的运用，该技术显著增强了对灾情对象的感知精度，使其在灾害预测和响应方面更为精确。此外，基于相似度计算的数字孪生模型验证方法，全面评估了物理空间实体与信息空间模型之间的相似程度，提高了数字孪生模型的实用性和实时性；与传统仅关注单一方面的评估方法相比，本技术方法提供了一个多角度的综合评估体系，这种方法通过明确的公式和统计指标，使得评估过程不仅更为客观和可靠，而且在实时响应和动态更新方面的能力尤为突出，这对于灾害应对至关重要，综上所述，这一技术方法在数字孪生模型的评估和应用中确立了其领先地位，无论是在理论研究还是实际应用中，都展现了前所未有的创新性和实用性，为灾害管理和应急响应提供了高效、可靠的科学工具。98、三、本发明提供了一个结构化且综合的数字孪生模型可信度评估体系，该体系不仅全面覆盖了数字孪生模型性能的多个方面，如尺寸误差、属性误差、灾情对象感知精度、数字孪生模型相似度、响应时间和更新效率等，而且通过应用定量化的评估指标和层次分析法的加权综合方法，实现了一种全面而灵活的评估方式。这种方法在提高模型的准确性、优化关键参数的选择以及支持决策制定方面展现出显著的优势，与仅专注于单一评估维度的方法相比，本技术通过从多个角度进行综合评估，不仅确保了评估过程的全面性和客观性，例如，通过定量化的评估指标，如sobol指数和成对比较矩阵，该技术在评估过程中提供了更高的客观性和可靠性，同时也提供了更清晰的指导，帮助识别和优化模型的关键参数。此外，该技术的一个显著优势在于其评估框架的适应性和灵活性，利用层次分析法，该技术能够根据不同的情境和需求调整评估标准(准则)的权重，这使得该评估体系不仅适用于多种不同的应用场景，而且能够灵活应对各种变化的需求，从而提供适应性强、灵活性高的评估框架。当前第1页12当前第1页12
技术特征：1.一种隧道火灾数字孪生模型可信度评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种隧道火灾数字孪生模型可信度评估方法，其特征在于，所述步骤1的具体步骤为：
3.根据权利要求2所述的一种隧道火灾数字孪生模型可信度评估方法，其特征在于，所述步骤2的具体步骤为：
4.根据权利要求3所述的一种隧道火灾数字孪生模型可信度评估方法，其特征在于，所述步骤3的具体步骤为：
5.一种隧道火灾数字孪生模型可信度评估系统，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的一种隧道火灾数字孪生模型可信度评估系统，其特征在于，所述数字孪生模型可视化模块的具体实现步骤为：
7.根据权利要求6所述的一种隧道火灾数字孪生模型可信度评估系统，其特征在于，所述逐层递进评估模块的具体实现步骤为：
8.根据权利要求3所述的一种隧道火灾数字孪生模型可信度评估系统，其特征在于，所述可信度综合评估模块的具体实现步骤为：
技术总结本发明公开了一种隧道火灾数字孪生模型可信度评估方法及系统，属于数字孪生技术领域，解决现有技术侧重于静态评估，缺少对模型在不断变化的实际运行环境中的动态评估，从而无法实现动态评估的问题；或尽管考虑了模型的动态变化，但对于模型间互动和环境变化的适应性评估不够深入的问题。本发明对隧道火灾数据采集并进行数字孪生模型可视化；对数字孪生模型可视化后的数据进行“精度分析‑模型验证‑虚实共生”逐层递进评估；基于逐层递进评估结果对隧道火灾数字孪生模型可信度综合评估。本发明用于隧道火灾的数字孪生模型可信度评估。
技术研发人员：谢亚坤,朱庆,朱军,李雨霏,詹妮
受保护的技术使用者：西南交通大学
技术研发日：技术公布日：2024/4/29
