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基于人工智能的BIM工程数据缺陷验证方法

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黄震

摘要：为研究智能化建筑设计过程产生的多维度、多专业的BIM工程数据缺陷问题，本文根据建筑工程设计历史数据，构建监督学习训练神经网络模型。其间结合建筑工程中智能化系统设计产生的数据集合和约束关系，对多维工程数据进行归一化处理，而后将其输入神经网络模型，再由神经网络模型输出BIM工程数据的缺陷问题并显示，最终建立一种基于人工智能的BIM工程数据验证方法。该方法不仅能够综合考虑工程数据的多维度特性，还能减少企业靠人力分析数据的排查工作量，优化建筑智能化系统设计过程，提高工作效率。

关键词：人工智能;智能化建筑设计;工程数据干涉

：TU855：A：1003-5168（2020）35-0012-03

Abstract：Inordertostudythedefectsofmulti-dimensionalandmulti-specializedBIMengineeringdatageneratedintheprocessofintelligentbuildingdesign，thispaperconstructedasupervisedlearningtrainingneuralnetworkmodelbasedonhistoricaldataofarchitecturalengineeringdesign.Inthemeantime，combinedwiththedatacollectionandconstraintrelationshipgeneratedbytheintelligentsystemdesignintheconstructionproject，themulti-dimensionalengineeringdatawasnormalized，andthenitwasinputintotheneuralnetworkmodel，andthentheneuralnetworkmodeloutputthedefectsofBIMengineeringdataanddisplayedthem，finallyestablishinganartificialintelligence-basedBIMengineeringdataverificationmethod.Thismethodcannotonlycomprehensivelyconsiderthemulti-dimensionalcharacteristicsofengineeringdata，butalsoreducetheworkloadofenterprisestoanalyzedatabymanpower，optimizethedesignprocessofbuildingintelligentsystems，andimproveworkefficiency.

Keywords：artificialintelligence;intelligentbuildingdesign;engineeringdatainterference

隨着建筑智能化水平的提升，建筑智能系统越来越多地应用于各类建筑中，相应地，应用自动化、信息化、智能化的自动控制系统集成、工程数据管理、设备网络管理等越来越复杂。

国内外对建筑智能化的研究主要集中在电气系统的智能化方面，从建筑本身出发研究整个建筑系统的智能化方案的不多。从建筑设计方案开始，孙澄等人借助人工智能在辅助系统设计上的优势，提出了AI与人类建筑师互动协同的方案设计新模式[1]。史国申等人则为了保证后期对智能建筑控制系统的运维更为简单，将人工智能技术、大数据技术引入智能化控制系统，通过线上就可以完成部分维护工作，远程实现对弱电控制系统的调试，降低运行维护工作量[2]。黄河从建筑的智能化设计角度出发，侧重在设计任务过程中考虑工程数据集成[3]。郭晓岩将人工智能的神经网络引入智能建筑的电气系统中，再将传统电气网络中的信息数据输入神经网络，用于节点间的优化和计算[4]。娄岩从智能建筑的物联网系统出发，将各电气系统加以集成和联动[5]。Gebbran等人将物联网技术作为楼宇智能化的关键技术，设计多种环境感知器，用于获得建筑内外的环境变量，从而控制各建筑电气系统[6]。Schwee等人以房间为单元，有效控制多种、多个环境感知器传送的变化量，对建筑进行智能化设计和控制[7]。

建筑作为一个产