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　　本发明是一种基于数字孪生的交通运输设备运行预测方法及装置，适用于交通运输技术领域。该发明利用目标交通运输设备的拓扑结构数据和基础环境数据构建数字孪生模型。通过将目标交通运输设备历史运行数据导入数字孪生模型，进行仿真计算。然后利用仿真运行数据和实际运行数据对目标数字孪生模型进行训练，从而得到目标运行状态预测模型。将目标数字孪生模型的实时状态数据输入到目标运行状态预测模型中进行预测计算，最终得到运行状态预测结果。该发明实现了对交通运输设备运行状态的智能预测，为实现交通运输设备运行的可靠性和安全性提供客观有效的数据基础。

　　1.技术特点：

　　利用数字孪生技术创建交通运输设备的虚拟模型。

　　将拓扑结构数据和环境数据融入数字孪生模型。

　　利用历史运行数据训练数字孪生模型。

　　基于数字孪生模型和预测模型实时预测交通运输设备的运行状态。

　　2.主要技术参数：

　　交通运输设备的拓扑结构数据。

　　与交通系统相关的环境数据。

　　目标交通运输设备的历史运行数据。

　　3.应用范围：

　　交通行业，包括道路、铁路、航空和海运等各种运输方式。

　　交通设备和系统的管理与运营。

　　交通基础设施的维护和优化。

　　4.市场前景：

　　交通运输设备运行状态的智能预测在提升交通系统的可靠性、安全性和效率方面具有巨大潜力。

　　可实现主动维护，减少停机时间，从而节约成本和提高运营性能。

　　该技术可应用于各个交通领域，对交通运输进行高效的保障。

　　5.效益分析：

　　提高交通设备的运行效率和可靠性。

　　增强安全性，减少事故或故障风险。

　　通过优化维护和资源分配实现成本节约。

　　基于准确的运行状态预测进行更好的决策。

　　有望提高交通行业的客户满意度和服务质量。

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