招标
孪生和预警分析模型的评估
金额
18万元
项目地址
-
发布时间
2024/06/05
公告摘要
项目编号-
预算金额18万元
招标公司-
招标联系人-
标书截止时间-
投标截止时间-
公告正文
基本信息:
采购明细:
采购明细:
序号 | 采购内容 | 数量/单位 | 预算单价 | 品牌 | 型号 | 规格参数 | 质保及售后服务 | 附件 |
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1 | 孪生和预警分析模型的评估 | 1.0/项 | 180000.0 | None | None | 1.口岸模型基础构建 (1)确定评估的建模目标 包括磨憨、河口以及腾冲等8个口岸模型,需要跟甲方交流展示的内容、精度要求以及应用场景等。 (2)收集参考资料 为了准确构建口岸模型,需要收集相关的参考资料。其中包括口岸的地形图、建筑图纸、交通规划图等。 2. 口岸模型优化与发布 (1)模型性能提升 对口岸模型的结构进行了全面而深入的改进,细致调整了模型中的每个组成部分,以提升其整体性能和准确性。 (2)跨平台兼容性 为了满足用户在不同平台和软件上的使用需求,能将模型转换成了多种通用格式,确保模型能在各种环境中顺畅运行。 (3)高效发布机制 为了更便捷地分享和使用模型需建立专业的发布服务,其中包括一个稳定可靠的服务器,用于安全地存储和快速地发布模型文件。 (4)多用户共享 支持将精心制作的口岸模型发布到GIS平台上,让多个用户能够轻松访问、共享和查看模型。 3. GIS显示、交互与评估 (1)高效GIS集成 将口岸模型与GIS平台实现高效集成,确保模型能够无缝融入GIS环境,并在其上以精确、细致的方式展示。 (2)多维交互体验 提供多维度的交互功能,包括缩放、旋转和平移等,使用户可以从不同角度、不同层面深入观察和理解模型。 (3)评估数字孪生GIS展示输出展示 基于给定参数精细建模并优化渲染效果,实现口岸模型与GIS平台的无缝融合,提供丰富交互功能,直观展示和分析口岸情况。 4. 预警模型构建 (1)全面数据汇集 收集口岸相关的全面数据,涵盖气象条件、交通状况、人员流动等多元信息,以确保数据的完整性和多样性,为预警模型提供坚实的基础。 (2)精细数据处理 采集到的数据会经过细致的预处理,包括特征提取、数据转换和标准化等步 骤,以确保数据质量符合模型构建的高标准,为后续的模型训练和分析提供 可靠的数据支持。 (3)智能模型搭建 基于预警的具体需求,运用先进的机器学习算法,精心选择和构建 口岸预警模型,以实现对潜在风险的智能预测和及时响应。 5. 预警模型训练与优化 (1)数据精炼 在模型训练之前会对数据进行进一步的精炼和优化。这个过程包括根据预警目标的特定需求,从庞大的原始数据中提炼出最具预测价值的特征,以确保模型在训练过程中接收到最准确、最相关的信息。 (2)智能模型学习 采用多种先进的人工智能算法(包括但不限于决策树、逻辑回归分类等),借助适当的算法框架,让模型通过迭代学习的方式逐渐掌握数据的深层规律和模式。旨在确保模型能够达到预期的预警性能和准确性。 (3)参数精调 为了进一步提升模型的预测性能会运用交叉验证等科学方法,对模型参数进行精细调整。这一过程旨在寻找最优的参数组合,以最大化模型的预测准确性和泛化能力。 6. 预警检测与响应 (1)动态风险监控 运用经过训练的预警模型,对口岸的实时数据流进行不间断的监控和检测,以实时捕捉和识别任何潜在的风险因素或异常情况。 (2)自动化预警通知 一旦模型检测到任何风险信号,预警系统将会自动触发,并立即向相关责任人员发送预警通知。确保相关人员能够迅速采取必要的响应措施,以降低风险并保障口岸的安全和顺畅运行。 知识产权归属及分享: 1、本委托项目下产生的技术服务成果为甲方所有,甲方拥有本委托项目下专利技术服务成果的专利申请权。 2、本委托项目中所使用的属于甲方的知识产权,仍为甲方所有,甲方对这类知识产权的使用承担全部法律责任。甲方保证“甲方知识产权”不会侵犯任何第三方的知识产权。 3、本委托项目中所使用的属于乙方的知识产权(包括不限于乙方独立开发的工具、方法、技术服务过程或数据、技术诀窍、工艺、软件、模版、程序、操作指南或其他知识产权)仍为乙方所有,乙方对这类知识产权的使用承担全部法律责任,乙方对乙方知识产权的任何改进、优化等仍归属乙方所有。乙方在此给予甲方一个有限许可,使甲方为科研目的、为实现本合同项目成果以不可转让、不可分许可之形式使用“乙方知识产权”。乙方保证“乙方知识产权”不会侵犯任何第三方的知识产权。 | 1、必须满足“孪生和预警分析模型的评估”的服务要求,确保模型评估顺利完成。 2、按行业惯例提供售后服务。 | |
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