【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及建筑施工，尤其涉及一种基于bim与精益建造的数据驱动式管理方法。
技术介绍
1、在当前的建筑行业中，项目管理和施工过程常面临一系列的挑战和困难。传统的管理方法往往存在信息不透明、资源浪费、进度延误等问题。此外，由于复杂的建筑项目特性和工程难题，提高施工效率和质量的需求日益迫切。随着信息技术和建造行业的发展，建筑信息模型(building information modeling,bim)和精益建造(lean construction)等概念逐渐被引入到建筑项目管理中。bim技术提供了一种集成化的协同平台，能够实现设计、施工、运维各个阶段的信息共享和协作。而精益建造则注重通过减少浪费和优化流程，提高施工效率和质量。
2、在当前的建筑行业中，项目管理和施工过程常面临着信息不透明、资源浪费、进度延误等一系列问题。传统的管理方法和施工方式往往导致多余的工序和低效的资源利用，从而造成质量风险和工程品质下降。为了解决这些问题，近年来兴起了bim技术和精益建造理念的应用。然而，当前的bim应用在建筑项目管理中仍存在局限性。例如，bim模型在实际应用中通常仅用于设计和可视化，并未充分考虑施工过程的优化和工程管控需求。此外，项目前期缺乏全面、准确的建筑信息模型，限制了设计优化和施工措施的精确规划。
3、所以，本专利技术旨在提供一种创新的基于bim与精益建造的数据驱动式管理方法，通过深化模拟和优化单元的应用，以及充分利用bim技术建立全面的建筑信息模型，实现建筑项目管理的智能化、精益化和可持续化，从而提高工程品
技术实现思路
1、基于现有的bim模型在施工建筑领域运用不成熟的技术问题，本专利技术提出了一种基于bim与精益建造的数据驱动式管理方法。
2、本专利技术提出的一种基于bim与精益建造的数据驱动式管理方法，包括bim模型建立单元、数据采集与整合单元、数据分析与优化单元、进度管理与协调单元、资源管理与优化单元、质量控制与问题解决单元以及信息共享与协作单元，所述bim模型建立单元使用bim技术创建建筑信息模型，所述bim模型建立单元含建筑物的几何形状、构件属性和工程量信息。
3、优选地，所述bim模型建立单元内设置有算法优化单元和深化模拟单元，所述算法优化单元结合人工智能和机器学习等技术，将智能算法应用于bim数据分析和决策优化中，所述算法优化单元包括数据收集单元、特征选择单元、算法训练单元、模型验证单元以及预测与应用单元，所述数据收集单元从历史项目数据、传感器数据、供应链数据中收集和整理相关数据，并进行数据清洗、处理和转换，所述特征选择单元是根据具体的预测目标，选择与之相关的特征，并对这些特征进行进一步的工程处理，以提取具有信息量的特征。
4、通过上述技术方案，利用算法优化单元结合bim和精益建造的数据和流程，使得预测算法与数据驱动式管理方法相互协同，提高项目效率和质量。
5、优选地，所述算法训练单元是根据预测目标和数据特性，选择适合的预测算法，所述算法训练单元的预测算法具体运用了arima公式，所述arima公式为：
6、y(t)＝c+φ(1)y(t-1)+φ(2)y(t-2)+...+φ(p)y(t-p)+ε(t)-θ(1)ε(t-1)-θ(2)ε(t-2)-...-θ(q)ε(t-q)
7、其中，
8、y(t)是时间序列在时间点t的观测值；
9、c是常数；
10、p是ar模型中的阶数，表示自回归项的数量；
11、d是差分阶数，表示进行差分操作的次数，用于处理非平稳时间序列；
12、q是ma模型中的阶数，表示滑动平均项的数量；
13、φ(1),φ(2),...,φ(p)是自回归系数，表示y(t)与过去p个观测值之间的线性关系；
14、ε(t)是白噪声误差，表示序列中未解释的随机波动；
15、θ(1),θ(2),...,θ(q)是滑动平均系数，表示ε(t)与过去q个误差之间的线性关系。
16、通过上述技术方案，利用历史观测值和模型参数进行预测，通过向前迭代，模型可以预测未来若干个时间点的数值，并给出预测的置信区间。
17、优选地，所述算法训练单元还运用了基于深度学习的序列模型，所述基于深度学习的序列模型包括长短期记忆网络和变换器，所述长短期记忆网络是一种递归神经网络的变体，专门用于处理序列数据。
18、通过上述技术方案，利用基于深度学习的序列模型的建模能够捕捉到时间序列中的长期依赖关系，使得适用于建筑工程中的预测任务。
19、优选地，所述长短期记忆网络的核心思想是通过门控机制来控制信息的流动，包括遗忘门、输入门和输出门，其公式为：
20、遗忘门：
21、f_t＝σ(w_f·[h_{t-1},x_t]+b_f)，
22、输入门：
23、i_t＝σ(w_i·[h_{t-1},x_t]+b_i)，
24、
25、细胞状态更新：
26、
27、输出门：
28、o_t＝σ(w_o·[h_{t-1},x_t]+b_o)，
29、h_t＝o_t*tanh(c_t)，
30、其中，
31、h_t表示当前时刻t的隐藏状态或输出；
32、x_t表示当前时刻t的输入；
33、σ表示sigmoid函数；
34、·表示逐元素乘法；
35、w和b表示模型的权重参数和偏置参数；
36、所述变换器是一种基于自注意力机制的序列模型，对序列数据并行处理，所述变换器的核心是多头注意力机制，通过对输入序列进行自注意力计算来捕捉序列中不同位置的重要性，其数学公式为：
37、自注意力机制：
38、attention(q,k,v)＝softmax(qk^t/√d_k)v，
39、多头注意力机制：
40、multihead(q,k,v)＝concat(head_1,...,head_h)w_o，其中，head_i＝attention(qw_{qi},kw_{ki},vw_{vi})，
41、前馈神经网络：
42、ffn(x)＝max(0,xw_1+b_1)w_2+b_2
43、其中，
44、q、k、v分别表示查询、键和值，
45、d_k表示注意力机制中的键的维度，
46、h表示头数，
47、w和b表示模型的权重参数和偏置参数。
48、通过上述技术方案，这些数学公式描述了长短期记忆网络和变换器模型中各个元素之间的计算关系和流程。通过调整和优化模型中的参数，可以让模型适应具体的建筑工程预测任务，并达到更好的性能。
49、优选地，所述模型验证单元将数据集划分为训练集本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于BIM与精益建造的数据驱动式管理方法，其特征在于：包括BIM模型建立单元(1)、数据采集与整合单元(2)、数据分析与优化单元(3)、进度管理与协调单元(4)、资源管理与优化单元(5)、质量控制与问题解决单元(6)以及信息共享与协作单元(7)，所述BIM模型建立单元(1)使用BIM技术创建建筑信息模型，所述BIM模型建立单元(1)含建筑物的几何形状、构件属性和工程量信息。
2.根据权利要求1所述的一种基于BIM与精益建造的数据驱动式管理方法，其特征在于：所述BIM模型建立单元(1)内设置有算法优化单元(11)和深化模拟单元(12)，所述算法优化单元(11)结合人工智能和机器学习等技术，将智能算法应用于BIM数据分析和决策优化中，所述算法优化单元(11)包括数据收集单元(111)、特征选择单元(112)、算法训练单元(113)、模型验证单元(114)以及预测与应用单元(115)，所述数据收集单元(111)从历史项目数据、传感器数据、供应链数据中收集和整理相关数据，并进行数据清洗、处理和转换，所述特征选择单元(112)是根据具体的预测目标，选择与之相关的特征，并
3.根据权利要求2所述的一种基于BIM与精益建造的数据驱动式管理方法，其特征在于：所述算法训练单元(113)是根据预测目标和数据特性，选择适合的预测算法，所述算法训练单元(113)的预测算法具体运用了ARIMA公式，所述ARIMA公式为：
4.根据权利要求3所述的一种基于BIM与精益建造的数据驱动式管理方法，其特征在于：所述算法训练单元(113)还运用了基于深度学习的序列模型，所述基于深度学习的序列模型包括长短期记忆网络和变换器，所述长短期记忆网络是一种递归神经网络的变体，专门用于处理序列数据。
5.根据权利要求4所述的一种基于BIM与精益建造的数据驱动式管理方法，其特征在于：所述长短期记忆网络的核心思想是通过门控机制来控制信息的流动，包括遗忘门、输入门和输出门，其公式为：
6.根据权利要求2所述的一种基于BIM与精益建造的数据驱动式管理方法，其特征在于：所述模型验证单元(114)将数据集划分为训练集和测试集，并对训练后的模型进行评估和验证，所述预测与应用单元(115)使用经过验证的模型进行实际预测，将预测结果以可视化和报表形式呈现给相关人员，以支持决策制定、资源调配和项目管理方面的工作。
7.根据权利要求2所述的一种基于BIM与精益建造的数据驱动式管理方法，其特征在于：所述深化模拟单元(12)包括模型功能扩展单元(121)、人工智能单元(122)、实时数据反馈单元(123)、协同工作单元(124)和安全管理单元(125)，所述模型功能扩展单元(121)集成有空间布局和属性数据信息，在模拟和分析中全面地考虑各种因素，并做出更准确的决策，所述人工智能单元(122)利用机器学习和人工智能技术，对建筑数据进行分析和学习，以提取隐藏的规律和模式，所述实时数据反馈单元(123)将实际运行过程中的实时数据反馈到BIM模型中，与模拟数据进行对比和校验，所述安全管理单元(125)在深化模拟和虚拟现实中引入安全管理功能。
8.根据权利要求7所述的一种基于BIM与精益建造的数据驱动式管理方法，其特征在于：所述协同工作单元(124)运用了模糊集理论，所述模糊集理论是描述不确定性和模糊性的数学工具，用于多目标优化中处理模糊目标和约束。
9.根据权利要求8所述的一种基于BIM与精益建造的数据驱动式管理方法，其特征在于：所述模糊集理论包括梯形隶属度函数和三角隶属度函数中，其公式为：
10.根据权利要求1所述的一种基于BIM与精益建造的数据驱动式管理方法，其特征在于：所述数据采集与整合单元(2)对项目中涉及的数据进行收集，所述数据分析与优化单元(3)对BIM模型和项目数据进行处理和分析，并获取有关项目进度、资源利用、质量控制方面的信息，所述进度管理与协调单元(4)通过BIM模型和数据分析，对项目进度的监控和管理，所述资源管理与优化单元(5)通过数据分析，对建筑项目中的资源使用情况进行评估和优化，所述质量控制与问题解决单元(6)监控建筑项目的质量指标，及时识别出潜在的质量问题，并采取相应措施进行解决，所述信息共享与协作单元(7)利用BIM模型和数据平台，实现项目信息的共享和团队成员之间的协作。
...【技术特征摘要】
1.一种基于bim与精益建造的数据驱动式管理方法，其特征在于：包括bim模型建立单元(1)、数据采集与整合单元(2)、数据分析与优化单元(3)、进度管理与协调单元(4)、资源管理与优化单元(5)、质量控制与问题解决单元(6)以及信息共享与协作单元(7)，所述bim模型建立单元(1)使用bim技术创建建筑信息模型，所述bim模型建立单元(1)含建筑物的几何形状、构件属性和工程量信息。
2.根据权利要求1所述的一种基于bim与精益建造的数据驱动式管理方法，其特征在于：所述bim模型建立单元(1)内设置有算法优化单元(11)和深化模拟单元(12)，所述算法优化单元(11)结合人工智能和机器学习等技术，将智能算法应用于bim数据分析和决策优化中，所述算法优化单元(11)包括数据收集单元(111)、特征选择单元(112)、算法训练单元(113)、模型验证单元(114)以及预测与应用单元(115)，所述数据收集单元(111)从历史项目数据、传感器数据、供应链数据中收集和整理相关数据，并进行数据清洗、处理和转换，所述特征选择单元(112)是根据具体的预测目标，选择与之相关的特征，并对这些特征进行进一步的工程处理，以提取具有信息量的特征。
3.根据权利要求2所述的一种基于bim与精益建造的数据驱动式管理方法，其特征在于：所述算法训练单元(113)是根据预测目标和数据特性，选择适合的预测算法，所述算法训练单元(113)的预测算法具体运用了arima公式，所述arima公式为：
4.根据权利要求3所述的一种基于bim与精益建造的数据驱动式管理方法，其特征在于：所述算法训练单元(113)还运用了基于深度学习的序列模型，所述基于深度学习的序列模型包括长短期记忆网络和变换器，所述长短期记忆网络是一种递归神经网络的变体，专门用于处理序列数据。
5.根据权利要求4所述的一种基于bim与精益建造的数据驱动式管理方法，其特征在于：所述长短期记忆网络的核心思想是通过门控机制来控制信息的流动，包括遗忘门、输入门和输出门，其公式为：
6.根据权利要求2所述的一种基于bim与精益建造的数据驱动式管理方法，其特征在于：所述模型验证...
【专利技术属性】
技术研发人员：李永辉，周峰涛，赵成志，王康君，吴五六，李永杰，李涛涛，辛富强，聂佳祥，梅小明，
申请(专利权)人：中交二公局第七工程有限公司，
类型：发明
国别省市：
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