1.一种基于数字孪生的交通运输设备运行预测方法，其特征在于，包括：获取目标交通运输设备的拓扑结构数据和基础环境数据；所述基础环境数据包括路况数据、气候数据、人员数据和货物数据；

根据所述拓扑结构数据构建相应的数字孪生设备模型，根据所述基础环境数据构建相应的数字孪生环境模型，将所述数字孪生设备模型和所述数字孪生环境模型相互关联得到数字孪生模型；

获取所述目标交通运输设备在历史运行过程中产生的运行数据；

向所述数字孪生模型导入所述运行数据，得到匹配所述目标交通运输设备的目标数字孪生模型；

对所述目标数字孪生模型进行仿真计算，得到所述目标数字孪生模型运行过程中所产生的仿真运行数据；

根据所述运行数据和所述仿真运行数据对所述目标数字孪生模型进行训练，得到目标运行状态预测模型；

对所述目标数字孪生模型进行实时状态更新，获取相应的实时状态数据；

将所述实时状态数据输入至所述目标运行状态预测模型进行预测计算，得到所述目标交通运输设备的运行状态预测结果；

所述运行状态预测结果包括故障诊断结果，所述目标数字孪生模型在训练过程中生成若干功能链组并记录各个零部件所属的功能链组，所述功能链组由若干实现具体功能的零部件组成；所述将所述实时状态数据输入至所述目标运行状态预测模型进行预测计算，包括：根据功能链组的输出响应判断故障；

结合功能链组的零部件交叉进行故障定位。

2.根据权利要求1所述的基于数字孪生的交通运输设备运行预测方法，其特征在于，所述根据所述运行数据和所述仿真运行数据对所述目标数字孪生模型进行训练，包括：将所述运行数据和所述仿真运行数据对比得到误差数据；

根据所述误差数据对所述目标数字孪生模型进行校正；

基于所述运行数据和所述仿真运行数据构建样本集；

根据所述样本集对校正后的目标数字孪生模型进行训练。

3.根据权利要求1所述的基于数字孪生的交通运输设备运行预测方法，其特征在于，所述运行数据包括环境历史数据、设备运行数据、设备零部件数据、设备维修数据和成本数据；

所述运行状态预测结果还包括健康评估结果、寿命预测结果和成本计算结果。

4.根据权利要求1所述的基于数字孪生的交通运输设备运行预测方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述运行状态预测结果确定目标运行策略；

根据所述目标运行策略控制所述目标交通运输设备的运行状态。

5.根据权利要求1所述的基于数字孪生的交通运输设备运行预测方法，其特征在于，所述方法还包括：通过所述目标数字孪生模型对所述实时状态数据进行参数化存储。

6.根据权利要求1所述的基于数字孪生的交通运输设备运行预测方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述目标交通运输设备的目标交通事故数据；所述目标交通事故数据包括目标交通事故前的运行控制数据和所述目标交通事故后的运行状态数据；

基于所述目标运行状态预测模型对所述目标交通事故数据进行推演分析，得到关于目标交通事故过程的推演分析数据。

7.一种基于数字孪生的交通运输设备运行预测装置，其特征在于，包括：第一获取模块，用于获取目标交通运输设备的拓扑结构数据和基础环境数据；所述基础环境数据包括路况数据、气候数据、人员数据和货物数据；

构建模块，用于根据所述拓扑结构数据构建相应的数字孪生设备模型，根据所述基础环境数据构建相应的数字孪生环境模型，将所述数字孪生设备模型和所述数字孪生环境模型相互关联得到数字孪生模型；

第二获取模块，用于获取所述目标交通运输设备在历史运行过程中产生的运行数据；

导入模块，用于向所述数字孪生模型导入所述运行数据，得到匹配所述目标交通运输设备的目标数字孪生模型；

仿真模块，用于对所述目标数字孪生模型进行仿真计算，得到所述目标数字孪生模型运行过程中所产生的仿真运行数据；

训练模块，用于根据所述运行数据和所述仿真运行数据对所述目标数字孪生模型进行训练，得到目标运行状态预测模型；

更新模块，用于对所述目标数字孪生模型进行实时状态更新，获取相应的实时状态数据；

预测计算模块，用于将所述实时状态数据输入至所述目标运行状态预测模型进行预测计算，得到所述目标交通运输设备的运行状态预测结果；

所述运行状态预测结果包括故障诊断结果，所述目标数字孪生模型在训练过程中生成若干功能链组并记录各个零部件所属的功能链组，所述功能链组由若干实现具体功能的零部件组成；所述预测计算模块包括：故障判断单元，用于根据功能链组的输出响应判断故障；

故障定位单元，用于结合功能链组的零部件交叉进行故障定位。

8.一种基于数字孪生的交通运输设备运行预测装置，其特征在于，包括：存储器，用于存储指令；其中，所述指令用于实现如权利要求1‑6任意一项所述的基于数字孪生的交通运输设备运行预测方法；

处理器，用于执行所述存储器中的指令。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1‑6任意一项所述的基于数字孪生的交通运输设备运行预测方法。