面向智慧城市的区块链赋能物联网框架：集成节能机器学习以实现可扩展与安全的数据驱动生态

本综述提出了一种集成区块链（Blockchain）、物联网（IoT）与节能机器学习（ML）的创新框架，旨在解决智慧城市发展中的可扩展性、互操作性和安全性挑战。该框架通过轻量化算法实现低延迟（降低35%）与高能效（提升25%），并利用区块链确保数据安全（提升29%），为可持续城市化提供关键技术支撑。

　　

¹相关研究与分析

在智慧城市领域，物联网（IoT）已被广泛研究以解决交通、废物管理、医疗保健和能源问题。多项研究聚焦于基于物联网的解决方案，用于生物多样性监测、城市农业和智能废物管理[1],[2],[3]。这些研究提供了利用物联网传感器和数据革新城市服务的模型，但可扩展性、互操作性和灵活性仍是主要缺陷。例如，生物多样性监测未能...

²研究目标

日益频繁和严重的自然灾害给城市带来压力，使韧性规划变得更加复杂。本研究将探索一种统一架构，应用基于物联网的区块链网络结合人工智能（AI）驱动的数字孪生（Digital Twin）来填补灾害管理中的空白。关键在于创建一个预测性韧性系统，能够预测实时城市环境、检测威胁，并帮助改善灾害响应和恢复。通过使用机器学习...

³方法论

本研究采用跨学科方法，结合物联网（IoT）网络、区块链和人工智能（AI）驱动的数字孪生（Digital Twin）来解决城市韧性的复杂挑战。该系统设计为实时运行，利用物联网传感器数据构建活生生的数字孪生环境，以预测和减轻灾害。区块链技术为数据提供完整性和安全性，机器学习算法为系统提供预测准确性。

⁴数据集描述

所提出的预测性城市韧性框架使用多源数据集进行测试，该数据集结合了实时物联网（IoT）传感器馈送、历史灾害信息、联合国减灾署（UN DRR）灾害记录、合成物联网传感器流、OpenStreetMap地理信息系统（GIS）提取物和区块链交易日志。数据集的详细描述见表1。物联网传感器提供了连续的地理标记时间序列环境和基础设施数据，参数包括空气质量、水质、水...

⁵结果分析

本研究对新兴的预测性城市韧性平台进行了深入分析，该平台集成了物联网（IoT）、区块链和人工智能（AI）数字孪生。反馈系统采用实时物联网传感器数据、历史灾害数据和基于地理信息系统（GIS）的城市地图进行场景测试，以进行现实测试。模拟使用MATSim和AnyLogic进行数字孪生，Hyperledger Fabric进行区块链验证，TensorFlow进行预测...

⁶讨论

本研究清楚地表明，基于物联网（IoT）、区块链和人工智能（AI）的数字孪生预测性城市韧性框架为灾害管理系统做出了巨大贡献。通过比较该框架与现有方法的有效性，本文讨论了该框架的功能、应用方式、益处以及局限性，并探讨了这些结果对城市灾害韧性的总体影响。

⁷结论

本文提出了一个利用物联网（IoT）、区块链和人工智能（AI）驱动的数字孪生（Digital Twin）的预测性城市韧性框架，共同为智慧城市提供更强的态势感知和灾害管理挑战的预测。该模型展示了一种通过实时数据分析和区块链验证来增强预测、资源分配和恢复的有效手段。实验结果表明性能得到改善：预测准确性超过90%，比现有方法提高了9-12%...