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融合区块链与物联网的先进预测模型在节能城市交通系统中的应用研究
【字体: 大 中 小 】 时间:2025年09月21日 来源:Sustainable Computing: Informatics and Systems 3.8
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本综述提出了一种创新的区块链物联网城市交通优化器(BIUTO)框架,通过整合物联网(IoT)实时数据采集、机器学习(LSTM/GBDT/Random Forest)预测分析和区块链去中心化存储技术,系统性解决了城市交通拥堵、电动汽车(EV)充电效率和建筑能耗管理的协同优化问题。该研究突破了传统中心化系统的数据安全与扩展性瓶颈,为智慧低碳城市提供了可扩展的可持续发展方案。
Highlight
本研究通过整合区块链和物联网(IoT)技术,结合先进预测建模方法,为能源高效型城市交通系统提供了创新解决方案。重点突破包括:实时交通流预测降低峰值拥堵23%,电动汽车(EV)充电优化提升能效15%,以及基于随机森林的多输出回归模型精准预测建筑冷热负荷。区块链层确保了数据安全与透明度,有效解决了中心化系统故障隐患。
Introduction
随着城市化进程加速和电动汽车(EV)普及,交通系统的能源效率与可持续性面临严峻挑战。现有系统往往孤立处理交通管理、EV充电或建筑能效等单一问题,缺乏协同优化机制。更关键的是,中心化架构存在数据泄露、扩展性不足及动态管理能力欠缺等瓶颈。虽然物联网(IoT)可实现实时数据采集,但缺乏安全去中心化数据共享平台制约其应用。区块链技术在供应链和金融领域已有应用,但在城市交通领域的整合尚未深入。
区块链物联网城市交通优化器(BIUTO)应运而生,通过融合IoT实时监测、机器学习预测分析和区块链分布式存储,构建了安全、可扩展的智慧城市交通管理平台。其核心创新体现在三方面:
交通优化子系统采用长短期记忆网络(LSTM)实现实时拥堵预测与疏导;
EV充电子系统基于梯度提升决策树(GBDT)优化能源分配与成本控制;
建筑能效子系统利用随机森林(Random Forest)多输出回归预测冷热负荷。
区块链技术的引入确保了全子系统数据存储的安全性与透明度。
Research Contribution
本研究旨在:
建立降低城市交通能耗的预测模型;
利用区块链实现安全分布式数据管理;
通过数据驱动决策优化交通与能源分配,减少拥堵与排放。
Literature Survey
现有研究多聚焦单一领域:IoT交通监控[1][2]、EV充电优化[3][4][5]或可持续建筑[6][7],缺乏系统级整合。区块链在能源领域的应用集中于微电网[8]和碳交易[9],而城市交通场景的深度融合尚未完善。机器学习模型如LSTM[10]和GBDT[11]虽在预测领域表现优异,但多局限于独立场景,未与区块链技术协同部署。
Proposed Work
面对城市交通高能耗挑战,本研究提出融合IoT与区块链的智能解决方案,通过EV充电数据、城市交通流和建筑能耗数据的多维度整合,实现资源优化与环境足迹最小化[41][42]。
Methodology
数据采集与处理:通过IoT传感器实时采集交通流量、EV充电状态及建筑能耗数据;
预测模型部署:LSTM用于交通流预测,GBDT优化充电调度,随机森林回归处理建筑冷热负荷;
区块链集成:采用分布式账本技术确保数据不可篡改与跨子系统安全共享。
Dataset Description
研究使用三个核心数据集:
EV充电数据集(1,320样本):包含能耗(kWh)、充电时长、电池容量等特征;
城市交通流数据集:涵盖车流量、平均速度与拥堵指数;
建筑能效数据集:包含墙体材料、照明负荷及HVAC系统参数。
Proposed Model Results
LSTM交通预测模型(100轮训练,批量64,学习率0.001)显著降低峰值拥堵23%;
GBDT充电优化模型(500次迭代,最大深度6)提升能效15%;
随机森林建筑能耗预测显示较高的均方根误差(RMSE),但冷热负荷预测精度满足实际应用需求;
区块链层实现毫秒级数据同步,无单点故障记录。
Discussions
Advantages of the Proposed Model
系统整合性:首次将交通、EV充电与建筑能效纳入统一框架;
安全性:区块链技术杜绝数据篡改风险;
实时性:机器学习模型支持动态决策;
可扩展性:模块化设计适配城市基础设施演进。
Limitations
区块链网络延迟可能影响实时响应;
多源数据融合需进一步标准化;
模型对极端天气等外部因素敏感性待优化。
Conclusions and Future Works
BIUTO框架成功验证了区块链与IoT技术在城市能源管理中的协同价值。未来工作将重点优化区块链延迟问题,并整合可再生能源数据以提升系统碳中和能力。
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