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Com o desenvolvimento da infraestrutura de transporte urbano, a construção de pontes frequentemente leva a congestionamentos de tráfego e riscos à segurança. A previsão tradicional de carga de tráfego não consegue resolver a mudança dinâmica do tráfego durante a construção. Por esse motivo, este artigo propõe um método de previsão de carga de tráfego e otimização dinâmica baseado na integração de Modelagem de Informação da Construção (BIM) e Internet das Coisas (IoT). Informações de tráfego em tempo real, status da ponte e informações de construção são coletadas por meio de dispositivos IoT, e a fusão de dados bidirecional é realizada ao combinar o modelo BIM e os dados em tempo real. O feedback em tempo real fornecido pelo IoT otimiza a previsão do fluxo de tráfego e ajusta o plano de construção. Combinando os métodos de otimização LSTM e NSGA-II, é construído um framework de previsão e ajuste dinâmico para melhorar significativamente a precisão da previsão de tráfego e a eficiência de gestão durante a construção.
Lou et al. (Fri,) estudaram essa questão.