低空智联-数字孪生协同驱动的铁路施工进度预测与闭环管控研究
杨玲玲1，贺晓玲2，鲁玉龙1*，解亚龙2，钟宜顺1
（1. 北京经纬信息技术有限公司，北京 100081；2. 中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所，北京 100081）
摘要：研究目的：针对铁路施工进度管理中长期存在的动态信息感知滞后、管控决策难以闭环等核心难题，本研究旨在构建一套集主动感知、精准预测与智能决策于一体的闭环管控体系，以推动铁路工程施工模式从“被动响应”向“主动预测、智能闭环”的根本性转变。
研究方法：提出一种低空智联与数字孪生协同驱动的智能管控策略。首先，构建“物理实体-感知-传输-存储-孪生-应用”六层低空智联-数字孪生协同框架，实现数据流与控制流的双向闭环。其次，研发融合视觉时序图像与外部环境特征的ConvLSTM施工进度预测模型，实现对未来3天施工进展的精准推演。同时，设计基于多智能体强化学习（MARL）的无人机集群自主决策机制，实现从“程式化巡检”到“态势驱动巡检”的转变。
研究结果：在桥梁悬臂浇筑施工中的验证表明：该方法将进度预测平均绝对误差降至4.8%，较传统无人机方法提升61%；桥梁合龙误差控制在10毫米以内，一次验收合格率超98.5%；进度管控效率提升85%，现场人员投入减少70%，实现安全风险的主动预警与闭环处置。
研究结论：本研究证实，所提出的低空智联-数字孪生协同框架及核心算法，能够有效解决铁路施工进度动态管控的闭环问题，在提升施工精度、保障工程安全、优化资源配置方面具有显著效果。该体系为复杂铁路工程实现智能化建造提供一套具备可实施性的系统化方法与技术支撑。
关键词：铁路工程；进度预测；闭环管控；低空智联；数字孪生；智能建造
中图分类号: U238 文献标识码: A DOI:10.13238/j.issn.1004-2954.202510260001