CN114329745B - 一种基于决策树分析的bim模型自动编码方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于决策树分析的BIM模型自动编码方法，S1:创建BIM模型；S2:在创建的BIM模型进行不同模式的自动转换和自由转换；S3:获得分类编码标准与BIM模型实体构件之间的映射关系字典，将结构化数据保存至数据库；S4:根据映射关系字典对BIM模型进行手动编码，获得BIM模型实体构件对应的编码数据信息；S5:基于决策树算法，对BIM模型和编码数据信息进行模型训练，获得自动分类编码模型；S6:根据自动分类编码模型对标准化模型及非标准化模型进行自动化赋码，完成BIM模型的自动编码。本技术方案通过对不同地区、不同类型的分类编码标准进行综合，分析形成与BIM模型实体构件对应的映射关系字典，存储于网络数据库中，提高编码赋码的时效性，操作性强，准确度高。
Description
技术领域
本发明涉及BIM模型技术，具体涉及一种基于决策树分析的BIM模型自动编码方法。
背景技术
BIM技术，BIM的全拼是Building Information Modeling，即:建筑信息模型。BIM技术是以三维数字技术为基础，集成了建筑工程项目各种相关信息的工程数据模型，是对工程项目设施实体与功能特性的数字化表达。BIM技术具有单一工程数据源，可解决分布式、异构工程数据之间的一致性和全局共享问题，支持建设项目生命期中动态的工程信息创建、管理和共享。建筑信息模型同时又是一种应用于设计、建造、管理的数字化方法，这种方法支持建筑工程的集成管理环境，可以使建筑工程在其整个进程中显著提高效率和大量减少风险。
BIM模型的编码赋码是BIM模型应用的基础，工程数量统计、概算编制、施工工序模拟等诸多BIM应用均依赖于BIM模型编码赋码的实现，通过对BIM模型的赋码技术开发，实现赋码的自动化、快速化是推动BIM技术应用的关键技术之一。
现有BIM模型自动编码方法普遍存在编码效率低，准确率低等缺陷。
发明内容
本发明提供一种基于决策树分析的BIM模型自动编码方法。
本发明通过下述技术方案实现：
一种基于决策树分析的BIM模型自动编码方法，包括以下步骤：
步骤S1:创建BIM模型；
步骤S2:在创建的BIM模型进行不同模式的自动转换和自由转换；
步骤S3:获得分类编码标准与BIM实体构件之间的映射关系字典，将映射关系字典作为结构化数据保存至数据库；
步骤S4:根据映射关系字典对所述BIM模型进行手动编码，获得BIM模型实体构件对应的编码数据信息；
步骤S5:基于决策树算法，对所述BIM模型和所述编码数据信息进行模型训练，获得自动分类编码模型；
步骤S6:根据自动分类编码模型对标准化模型及非标准化模型进行自动化赋码，完成BIM模型的自动编码。
可选地，步骤S1中，创建BIM模型的具体操作为，在Revit软件中创建轨道交通行业的专业模型，专业模型包括土建专业模型、设备专业模型。
可选地，步骤S2中，自动转换的具体操作为，通过插件对创建的BIM模型在包括在建模式、出图模式、算量模式、施工模式中任一模式之间进行转换。
可选地，步骤S2中，自由转换为用户对BIM模型的状态进行自由选择。
可选地，步骤S4中，根据映射关系字典对所述BIM模型进行手动编码，获得BIM模型的实体构件对应的编码数据信息，手动编码具体操作为，采用插件方式进行手动设置对BIM模型的编码进行引导，然后按照映射关系字典关系进行编码赋码。
可选地，步骤S5中，基于决策树算法，对所述BIM模型和所述编码数据信息进行模型训练，其中，获得自动分类编码模型具体操作为：采用决策树算法为核心，对BIM模型的构建特征、编码信息特征进行大数据分析，获得针对BIM模型编码的决策树分类模型。
可选地，步骤S5中，对所述BIM模型和所述编码数据信息进行模型训练并记录结果，BIM模型包括标准BIM模型和复杂BIM模型，记录结果包括数据库记录和本地文档记录。
可选地，步骤S4中，根据映射关系字典对所述BIM模型进行手动编码，获得BIM实体构件对应的编码数据信息，具体操作为，通过对BIM模型进行赋码进行收集模型构件编码数据信息，即对BIM模型的构件特征信息进行提取，进行数据清洗并构建数学模型，然后基于决策树算法，对所述BIM模型和所述编码数据信息进行模型训练。
可选地，步骤S6中，根据自动分类编码模型对标准化模型及非标准化模型进行自动化赋码的具体操作为，在实现标准化BIM模型或非标准化BIM模型中进行自动化赋码，非标准化BIM模型为未遵守特定规则的BIM模型。
可选地，步骤S3，所述分类编码标准包括行业内、各省市、各类企业所颁布的BIM模型分类编码标准。
本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：
1）本技术方案中通过对不同地区、不同类型的分类编码标准进行综合，分析形成与BIM模型实体构件对应的映射关系字典，并存储于网络数据库中，大幅提高便编码赋码的时效性，符合地区规范，具有较强的操作性，准确度高。
2）本技术方案采用决策树C4.5算法和ID3算法模型训练形成自动赋码系统，很大程度上提高了BIM模型，尤其是非标准BIM模型编码赋码的自动化程度和准确性。
3）本技术方案中所述BIM模型基于决策树分析进行赋码编码，使得BIM模型的编码赋码变得简单可行，快捷准确，为各类基于模型的BIM应用奠定了基础。
附图说明
图1为本发明流程示意框图。
具体实施方式
为使本发明的目的-技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。
实施例1：
如图1所示，一种基于决策树分析的BIM模型自动编码方法，包括以下步骤：
步骤S1:创建BIM模型；
步骤S2:在创建的BIM模型进行不同模式的自动转换和自由转换；
步骤S3:获得分类编码标准与BIM实体构件之间的映射关系字典，将结构化数据保存至数据库；
步骤S4:根据映射关系字典对所述BIM模型进行手动编码，获得BIM模型构件对应的编码数据信息；
步骤S5:基于决策树算法，对所述BIM模型和所述编码数据信息进行模型训练，获得自动分类编码模型；
步骤S6:根据自动分类编码模型对标准化模型及非标准化模型进行自动化赋码，完成BIM模型的自动编码。
具体地，步骤S1中，创建BIM模型的具体操作为在设备终端上通过BIM软件创建BIM模型。其中，BIM软件包括Revit软件或bentley软件等，创建相应的BIM模型，为BIM模型编码赋码提供载体。建立的BIM模型为专业模型，具体可为轨道交通行业的各专业模型，包括土建专业模型、设备专业模型等等单专业模型。
在步骤S2中，自动转换的具体操作为，通过插件对创建的BIM模型在包括在建模式、出图模式、算量模式、施工模式中任一模式之间进行自动转换。而该步骤中自动转换是指用户对BIM模型的状态可以进行自由选择。无论是自动转换或者自由转换BIM模型，均是为了实现在BIM模型中对不同应用场景的切换，满足用户多样化需求，增加编码方法实际应用场景，比如具体化的应用场景如算量模式、BIM模型出图模式等场景，进一步提高用户的使用体验，同时也为BIM模型的分类编码和赋码准备模型条件。
在步骤S3中，所述分类编码标准与BIM实体构件之间形成的映射关系字典，映射关系字典为一种结构化数据，具体为所述分类编码标准与BIM实体构件之间的一一映射关系，该数据可保存在数据库中，便于基于决策树分析进行本地化或网络方式进行调用，
可选地，步骤S4中，根据映射关系字典对所述BIM模型进行手动编码，获得BIM模型的实体构件对应的编码数据信息，手动编码具体操作为，采用插件方式进行手动设置对BIM模型的编码进行引导，然后按照映射关系字典关系进行编码赋码。
其中，映射关系字典是按照不同地区、不同应用类型将分类编码标准与对应的BIM模型实体构建进行一一映射而获得，所述映射关系字典为自动赋码准备编码条件。
BIM模型的实体构件，又称BIM模型实体构件，BIM模型实体构件是由其提取的各类特征而形成。
可选地，步骤S5中，基于决策树算法，对所述BIM模型和所述编码数据信息进行模型训练，其中，获得自动分类编码模型具体操作为：采用决策树算法为核心，对BIM模型的构建特征、编码信息特征进行大数据分析，获得针对BIM模型编码的决策树分类模型。
具体地，决策树算法具体可为决策树C4.5算法和ID3算法等。
可选地，步骤S5中，对所述BIM模型和所述编码数据信息进行模型训练并记录结果，BIM模型包括标准BIM模型和复杂BIM模型，记录结果包括数据库记录和本地文档记录。
可选地，步骤S4中，根据映射关系字典对所述BIM模型进行手动编码，获得BIM模型实体构件对应的编码数据信息，具体操作为，通过对BIM模型进行赋码进行收集模型构件编码数据信息，即对BIM模型的构件特征信息进行提取，进行数据清洗并构建数学模型，然后基于决策树算法，对所述BIM模型和所述编码数据信息进行模型训练。
具体地，对BIM模型的构件特征信息提取的具体操作为从BIM模型中提取构件名、模型附载的信息例如长度、宽度、体积、半径、截面高度等，与对应的分类编码标准进行一一映射，然后利用决策树算法进行模型训练，形成针对BIM模型编码的决策树分类模型。
其中，提取的BIM模型的构件特征信息以及分类编码标准的特征，为基于决策树算法的数据分析做数据基础，在步骤S4中对构建特征信息进行数据清洗，从而展开进一步的数据分析。分类编码标准中的分类编码特征是指数字编码与BIM模型实体构件之间的关系。数据清洗是指在对BIM模型的构建特征信息进行提取不同特征后，对提取的特征数据进行同一化，便于进行下一步的数据分析使用。其中，不同BIM模型构件的特征数据在格式、单位、描述均有不用，因此，通过数据清洗的方式将格式、单位统一后，便于输入到大数据分析模型中进行进一步训练，为数据分析奠定基础。数据分析的具体操作为：将清洗后的数据，通过数据分析方法，确定BIM模型构件特征与分类编码标准之间的映射关系，形成映射关系字典，不断训练数据模型，从而生成对BIM模型进行自动编码的方法。
可选地，步骤S6中，根据自动分类编码模型对标准化模型及非标准化模型进行自动化赋码的具体操作为，在实现标准化BIM模型或非标准化BIM模型中进行自动化赋码，非标准化BIM模型为未遵守特定规则的BIM模型。
可选地，步骤S3中，所述分类编码标准包括行业内、各省市、各类企业所颁行的BIM模型分类编码标准。
本实施例中，通过决策树算法如决策树C4.5算法和ID3算法模型，决策树为从大量事例中进行提取分类规则的决策树，并对提取的BIM模型的构件特征信息以及分类编码标准的特征进行数据分析，进一步处理，很大程度上提高了BIM模型，尤其是非标准BIM模型编码赋码的自动化程度和准确性。同时基于决策树分析基础进行赋码编码，使得BIM模型的编码赋码变得简单可行，快捷准确，为各类基于模型的BIM应用奠定了基础。
本实施例中所述的基于决策树分析的BIM模型自动编码方法，具体可理解为一种大数据分析形成的数据模型，该数据模型是通过对初始创建的BIM模型不断进行数据分析，不断进行训练获得，从而提高自动编码的准确率和编码效率。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的-技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改-等同替换-改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种基于决策树分析的BIM模型自动编码方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1:创建BIM模型；
步骤S2:在创建的BIM模型中进行不同模式的自动转换和自由转换；
步骤S3:获得分类编码标准与BIM模型实体构件之间的映射关系字典，将所述映射关系字典作为结构化数据保存至数据库；
步骤S4:根据所述映射关系字典对所述BIM模型进行手动编码，获得BIM模型实体构件对应的编码数据信息；
步骤S5:基于决策树算法，对所述BIM模型和所述编码数据信息进行模型训练，获得自动分类编码模型；
步骤S6:根据自动分类编码模型对标准化模型及非标准化模型进行自动化赋码，完成BIM模型的自动编码；
步骤S1中，创建BIM模型的具体操作为，在Revit软件中创建轨道交通行业的专业模型，专业模型包括土建专业模型、设备专业模型；
步骤S2中，自动转换的具体操作为，通过插件对创建的BIM模型在包括在建模式、出图模式、算量模式、施工模式中任一模式之间进行转换；
步骤S5中，基于决策树算法，对所述BIM模型和所述编码数据信息进行模型训练，其中，获得自动分类编码模型具体操作为：采用决策树算法为核心，对BIM模型的构建特征、编码信息特征进行大数据分析，获得针对BIM模型编码的决策树分类模型。
2.根据权利要求1所述的一种基于决策树分析的BIM模型自动编码方法，其特征在于：步骤S2中，自由转换为用户对BIM模型的状态进行自由选择。
3.根据权利要求1所述的一种基于决策树分析的BIM模型自动编码方法，其特征在于：步骤S4中，根据映射关系字典对所述BIM模型进行手动编码，获得BIM模型的实体构件对应的编码数据信息，手动编码具体操作为，通过采用插件进行手动设置和引导对所述BIM模型的编码，然后按照映射关系字典关系进行编码赋码。
4.根据权利要求1所述的一种基于决策树分析的BIM模型自动编码方法，其特征在于：步骤S5中，对所述BIM模型和所述编码数据信息进行模型训练并记录结果，BIM模型包括标准BIM模型和复杂BIM模型，记录结果包括数据库记录和本地文档记录。
5.根据权利要求4所述的一种基于决策树分析的BIM模型自动编码方法，其特征在于：步骤S4中，根据映射关系字典对所述BIM模型进行手动编码，获得BIM模型构件对应的编码数据信息，具体操作为，通过对BIM模型进行赋码进行收集模型构件编码数据信息，即对BIM模型的构件特征信息进行提取，进行数据清洗并构建数学模型，然后基于决策树算法，对所述BIM模型和所述编码数据信息进行模型训练。
6.根据权利要求1所述的一种基于决策树分析的BIM模型自动编码方法，其特征在于：步骤S6中，根据自动分类编码模型对标准化模型及非标准化模型进行自动化赋码的具体操作为，在实现标准化BIM模型或非标准化BIM模型中进行自动化赋码，非标准化BIM模型为未遵守特定规则的BIM模型。
7.根据权利要求6所述的一种基于决策树分析的BIM模型自动编码方法，其特征在于：步骤S3中，所述分类编码标准包括行业内、各省市、各类企业所颁布的BIM模型分类编码标准。
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