基于人工智能与GIS的市政设施智能管养系统设计及应用OA

针对传统市政设施管养系统存在的覆盖不全、监管不到位等问题,本研究提出并设计了一种基于人工智能(AI)与地理信息系统(GIS)的市政设施智能管养系统.研究内容主要包括构建"感知层-传输层-处理层"三级数据采集体系,利用分布式物联网传感器与"5G+LoRa"网络实现多源异构数据采集;采用边缘计算架构与图神经网络(GNN)进行高并发数据处理与特征融合;基于深度学习模型实现设施运行状态智能诊断;并集成知识图谱、时空分析模型与三维GIS数字孪生平台,实现设施状态预警、协同管控与可视化展示.应用结果显示,系统使运营响应效率提升约68.3％,年度维护成本降低22.5％,设施可用率提高至98.7％,显著提升了市政设施管养的智能化与协同化水平.