CN116307009A - 建筑预测方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供一种建筑预测方法及装置，其中，该方法包括：获取第一预设时间段内的建筑信息，所述建筑信息包括多个维度的建筑数据；将所述建筑信息进行处理，得到目标建筑数据；依据所述目标建筑数据，获得第二预设时间段内的建筑预测结果。通过从多个维度对建筑数据的深入分析，提高建筑预测的准确性。

Description

建筑预测方法及装置

技术领域

本申请涉及建筑领域，尤其涉及一种建筑预测方法及装置。

背景技术

随着经济社会的不断发展，建筑业也正在从“传统建筑”向“绿色建筑”进行转变。“四节一环保”是绿色建筑中的核心概念，具体包括节能、节地、节水、节材和环境保护五大部分。发现获取“四节一环保”数据是支撑相关政策制定，推行建筑节约能源、资源最重要的基础工作。

当前“四节一环保”相关数据指标存在数据采集统计的时间及边界、数据分类和表述方法差异大、数据定义不一致、难以进行深入分析和横向比较等问题，使得四节一环保的建筑数据的趋势预测分析准确性低。

发明内容

本申请实施例提供一种建筑预测方法及装置，能够解决建筑预测准确性低的问题。

为了解决上述技术问题，本申请是这样实现的：

第一方面，本申请实施例提供一种建筑预测方法，包括：

获取第一预设时间段内的建筑信息，所述建筑信息包括多个维度的建筑数据；

将所述建筑信息进行处理，得到目标建筑数据；

依据所述目标建筑数据，获得第二预设时间段内的建筑预测结果。

第二方面，本申请实施例提供一种建筑预测装置，包括：

第一获取模块，用于获取第一预设时间段内的建筑信息，所述建筑信息包括多个维度的建筑数据；

处理模块，用于将所述建筑信息进行处理，得到目标建筑数据；

第二获取模块，用于依据所述目标建筑数据，获得第二预设时间段内的建筑预测结果。

本申请实施例中，通过获取第一预设时间段内的建筑信息，并对其进行处理，以获取目标建筑数据，依据目标建筑数据，从而获取第二预设时间段内的建筑预测结果，其中，建筑信息包括多个维度的建筑数据，这样，可以实现从多个维度对建筑数据的深入分析，提高建筑预测的准确性。

附图说明

图1为本申请实施例提供的建筑预测方法的流程示意图；

图2为本申请实施例提供的建筑预测装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施，且“第一”、“第二”等所区分的对象通常为一类，并不限定对象的个数，例如第一对象可以是一个，也可以是多个。此外，说明书以及权利要求中“和/或”表示所连接对象的至少其中之一，字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

“绿色建筑”即在建筑的全寿命周期内，最大限度地节约资源、保护环境和减少污染，为人们提供健康、适用和高效的使用空间，与自然和谐共生的建筑。而其中“四节一环保”具体是指绿色建筑中的节能、节地、节水、节材和环境保护，是住宅小区建设中的最高标准之一。具体说来就是以“节能、节地、节水、节材”和“保护环境”等标准作为要合理安排城市各项功能，促进城市居住、就业等合理布局，减少交通负荷，降低城市交通的能源消耗的参照依据。

而由于当前“四节一环保”相关数据指标存在数据采集统计的时间及边界、数据分类和表述方法差异大、数据定义不一致、难以进行深入分析和横向比较等问题，对于大规模、大范围、大体量的四节一环保的数据分析应用产生了偏差影响。

下面结合附图，通过具体的实施例对本申请实施例提供的建筑预测方法进行详细地说明。

请参阅图1，图1为本申请实施例提供的一种建筑预测方法的流程示意图，包括：

步骤110，获取第一预设时间段内的建筑信息，所述建筑信息包括多个维度的建筑数据；

其中，建筑数据可通过数据抓取、传感器接入、数据服务、数据库对接中的至少一种方式来进行获取。在具体实现中，建筑数据可包括通过不同的采集方式获取的建筑数据、不同的获取渠道获取的建筑数据、还可以是根据现有的数据衍生出来的建筑数据、也可以是现有的数据通过折标换算获取的建筑数据等。另外，建筑数据的表现形式可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等等，对此本实施例不做限定。

另外，第一预设时间段内的建筑信息可包括产生时间处于第一预时间段内的建筑数据，其中，第一预设时间段为具有一定时间长度的持续时间值，且在本实施例中，第一预设时间段可包括已过去的时间、或者正在经历的时间。

在具体实现中，由于建筑数据存在数据采集时间、采集区域、表述方法、数据定义等各方面的差异，从而形成多维度的建筑数据。以民用建筑为例，由于社会的发展，各行各业之间具有千丝万缕的关系，对于民用建筑而言其建筑信息，可涉及到工业、制造业、能源业等各行各业，还可包括大气分析、水污染源、海洋环境、土壤环境、固体废物与化学品环境、水质监测与分析等各方面，对此本实施例不做限定。通过不同的数据采集工具对多个维度、多个渠道来源的建筑数据进行采集，以扩大建筑数据的数据量。

步骤120，将所述建筑信息进行处理，得到目标建筑数据；

将从步骤110获取的多个维度的建筑数据进行相应处理，其中，该处理包括根据建筑数据的类型以及来源对建筑数据进行分别储存，具体的，数据存储可采用HDFS(分布式文件系统)、HBase(分布式存储系统)、MySQL(关系型数据库管理系统)相结合的方式，来支持全量、增量数据的存储，支持非结构化数据与结构化数据，采用分布式部署提高数据存储应用的效率。

可选的，该处理还包括建筑数据统计，以便进行精准快速的进行数据查找与数据分类，具体的，包括通过历史资料、科学实验、检验、统计等所获得的和用于科学研究、技术设计、查证、决策等的数值加以统计。

可选的，该处理还包括建筑数据融合处理，利用计算机技术将来自多个传感器或多源的观测信息进行分析、综合处理，从而得出决策和估计任务所需的信息的处理过程，具体的，可通过时间序列分析、频率分析等，从传感器获取的信号模式中提取出特征数据，同时，将所提取的特征数据输入神经网络模式识别器，神经网络模式识别器进行特征级数据融合，以识别出系统的特征数据，即目标建筑数据。

本实施方式中，通过对不同渠道、不同维度的建筑数据的融合处理，增加了数据分析计算的多样性。

同样的，目标建筑数据的表现形式也可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等等，对此本实施例不做限定。

步骤130，依据所述目标建筑数据，获得第二预设时间段内的建筑预测结果。

通过目标建筑数据，获取到第二预设时间段内的建筑预测结果，具体的，可配合数据分析、趋势预测、数据挖掘的方式，来对建筑数据进行趋势预测分析，从而实现数据的良好应用。其中，第二预设时间段为具有一定时间长度的持续时间值，且第二预设时间段可包括还未开始的时间。

具体实现中，通过对目标建筑数据进行计算，通常采用Spark(计算引擎)、Hive(数据仓库工具)、Impala(查询系统)的方式，结合数据分析计算要求可支撑流式计算、离线计算和内存计算模式。将通过计算获取的计算结果，采用适当的统计分析方法进行分析，并将它们加以汇总和理解并消化，通过提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。

在一可选的实施方式中，可将目标建筑数据按一定规律采用列表方式表达，表格的设计要求对应关系清楚，简单明了，有利用发现相关量之间的相关关系。

在另一个可行的实施方式中，可采用作图法表达各个相关量之间的关系，从图线上可以简便求出实验需要的某些结果，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用图形表示出来。

其中，用程序制表是通过相应的软件，例如SPSS、Excel、MATLAB等。将调查的数据输入程序中，通过对这些软件进行操作，得出最后结果，结果可以用图表或者图形的方式表现出来。

可选的，还可采用可视化建模、用户自助式分析的方式，提高数据分析效率，同时需要结合不同维度、不同尺度数据计算结果，从而获取第二预设时间段内的建筑预测结果。

本申请实施例中，通过获取第一预设时间段内的建筑信息，并对其进行处理，以获取目标建筑数据，依据目标建筑数据，从而获取第二预设时间段内的建筑预测结果，其中，建筑信息包括多个维度的建筑数据，这样，可以实现从多个维度对建筑数据的深入分析，提高建筑预测的准确性。

其中，第一预设时间段与第二预设时间段可为相邻的两个时间段，通过将前一时间段内的建筑数据进行处理，获取到该时间段内的目标建筑数据，再进行后一时间段内的建筑数据的趋势预测分析结果。通过对建筑数据的横向和纵向比较及深入分析，可确定影响数据的关键影响因素，发现并总结其变化规律，从而为长远规划路线提供数据参考和趋势预测分析。例如：第一时间段可为前五年内，第二时间段可为后五年内，通过将前五年内的建筑数据进行处理，获取到前五年内的目标建筑数据，从而对后五年内的建筑数据趋势进行预测。

可选的，所述获取第一预设时间段内的建筑信息，包括：

分别采集多个维度中各个维度的源数据；

对所述多个维度中各个维度的源数据进行清洗，获得第一预设时间段内的建筑信息，所述清洗包括数据去重和数据修补。

其中，该源数据包括实时采集的建筑数据外，以及已存储在数据库内的建筑数据，在检测到实时建筑数据内或与数据库内的建筑数据中具有重复数据，具体的，通过判断数据的相似度，在数据的相似度大于预设值时，则判断该数据为重复数据，对其重复数据进行减量处理；在检测到实时建筑数据可对数据库内的原有建筑数据进行修补时，将缺失数据进行替换；另外，在检测到数据为异常数据时，还可对数据进行删除处理等等。

可选的，多个维度中的各个维度的源数据可包括节能数据、节地数据、节水数据、节材数据、环境保护数据中的至少一项。

其中，绿色建筑中的节能数据、节地数据、节水数据、节材数据以及环境保护数据均为通过采用有效的相关节能措施后，仍需消耗的能耗值。

具体的，以民用建筑为例，节能数据指在采用有效的节能措施后的能耗值，可包括电力、蒸汽、煤气、燃油量等等。其中，节能措施包括节约原材料消耗、提高产品质量、提高劳动生产率、减少人力消耗、提高能源利用效率等。节地数据是指在采取有效的节地措施后的占地面积，其中，节地措施包括合理布置场地，尽量减少施工用地，充分利用和保护原有建筑物、构筑物等措施。节水数据是指在节约用水和水资源再利用之后的耗水量，其中，施工现场一般要求生产、生活用水分开计量，生活用水设施均为节水型器具，并制定每人每月定额用量，在喷洒路面、绿化浇灌时使用收集的雨水或中水系统，施工中采用先进的节水施工工艺等，另外，在雨水充沛地区，建立雨水收集装置，还可设立循环用水装置等等。节材数据时是指从材料的选择和材料的节约使用多个方面对最大限度的节约材料，其中，在材料的选择上，施工应选用获得建筑认证，有毒有害物质含量符合相关要求的材料，办公设施、生活区设施，采用活动板房一边周转使用。利用粉煤灰、矿渣、外加剂等新材料，来降低混凝土及砂浆中的水泥用量。另外，还需节约材料，具体的，钢筋通过检验，下料监督、检验、精加工，减少损耗；采用机械连接，用高强度钢筋代替低强度钢筋；合理利用废钢筋，尽量减少作为废品处理等，采用相应措施提高钢筋、混凝土、木材及安装工程等材料的利用率；合理使用木方、模板等。环境保护包括资源保护、职业健康环境、扬尘控制、废气排放控制、固体废弃物排放控制、以及有毒有害物品的处理、光污染控制、噪声控制和生活废弃物的控制等等。

本实施例中，通过对上述五类数据进行采集，从而获取到该民用建筑的多维度的建筑数据，以提高数据的准确性。该建筑数据可来源于物联网、互联网、政务公开数据以及外部系统数据，具体的，该建筑数据可为来自不同年鉴统计数据、采集试验的试验数据、第三方数据平台上、还包括其他文件资料内的数据等等，对此本实施例不做限定。通过对建筑数据在不同维度进行交叉展现，进行多角度结合分析的方法，弥补了独立维度进行分析没法发现的一些问题，可弥补数据的维度分析的独立性，让各种方法通过不同属性的比较，使后续的分析结果更有意义。

可选的，源数据还可包括宏观基础数据、规模数据或综合数据等等，对此本实施例不做限定。

可选的，所述建筑信息包括M个区域内的同一类型的建筑物对应的多个维度的建筑数据，M为正整数；

所述步骤120，包括：

将第一区域内的同一类型的建筑物对应的多个维度的建筑数据进行融合处理，获取第一区域内的所述建筑物的特征数据，所述第一区域为所述M个区域内的任意一个第一区域；

根据所述M个区域内的所述建筑物的特征数据，得到目标建筑数据。

其中，建筑是指人工建筑而成的资产，属于固定资产范畴，包括房屋和构筑物两大类。房屋是指供人居住、工作、学习、生产、经营、娱乐、储藏物品以及进行其他社会活动的工程建筑。与建筑物有区别的是构筑物，构筑物指房屋以外的工程建筑，如围墙、道路、水坝、水井、隧道、水塔、桥梁和烟囱等。

在具体实现时，第一区域可为某一省份、某一地区、或某一开发区等等，通常处于同一区域内针对同一类型的建筑物有与其相对应的建筑规范，将处于同一区域内的同一类型的建筑物对应的多个维度的建筑数据进行融合，从而提取在该区域类的同一类型的建筑物对应的多个维度的建筑特征数据，然后，将M个区域内的同一类型的建筑物对应的多个维度的建筑特征数据进行提取，以使得到的目标建筑数据更全面，以为后续的通过应用数理统计方法将过去的历史数据按时间顺序排列，然后再运用一定的数字模型来预计或推测未来一段时间段内的建筑数据计划值，即建筑预测结果。

本实施例中，通过对不同维度的建筑数据进行提取，从而进行多角度结合分析。

在一可行的实施方式中，具有不同高度的同一类型的建筑物，其建筑数据(包括四节一环保数据)不同，例如：同一类型的建筑物可为住宅，其中，普通住宅楼高不超过100米，超过100米的称为超高层建筑，而根据住宅建筑规范要求，超高层建筑对于建材要求、建设资质、设计资质、楼房质量、消防配置等要求都大大提高。此时，建造该超高层建筑需消耗的土地面积、材料量、用水量、用电量、环境保护措施均与普通住宅不同。

在另一可行的实施方式中，具有不同的容积率的同一类型的建筑物，其建筑数据(包括四节一环保数据)也不相同，对于建筑商来说，容积率决定地价成本在房屋中占的比例，而对于住户来说，容积率直接涉及到居住的舒适度。例如：高层住宅容积率应不超过5，多层住宅应不超过3，绿地率应不低于30％。

可选的，所述建筑信息还包括多个建筑物的目标阶段的建筑数据，目标阶段包括建造阶段或使用阶段；

所述步骤120，包括：

将所述多个建筑物，在目标阶段的运行费用进行折标处理，获取所述多个建筑物的平均能耗值；

依据所述平均能耗值，得到目标建筑数据。

其中，多个建筑物包括属于民用建筑类的多个类型的建筑物，例如：住宅、学校、商场等等，不同类型的建筑物在建造阶段、使用阶段，其建筑数据(包括四节一建筑)也不相同。在具体实现中，由于其建筑规范或其他相关要求不相同，所以，住宅在建造阶段的用水量、占地面积、用电量等指标，均与商用建筑不相同。另外，在建成使用阶段，由于使用设备、使用频率、使用时间等等因素的不同，使得不同类型的建筑物的在不同运行阶段的运行费用均不相同。

本实施例中，通过对不同建筑物在不同运行阶段的运行费用进行折标处理，以获取平均能耗值，例如：在建筑运行阶段采用折算电耗的方式，而生产阶段采用折算煤耗的方式，通过折标处理以解决建筑物在不同运行阶段的运行费用不一致性的问题，从而获取建成目标建筑物的总能耗值，即目标建筑数据。

具体的，建筑物在选址、规划、设计、建造和使用过程中，可通过采用节能型的建筑材料、产品和设备，执行建筑节能标准，加强建筑物所使用的节能设备的运行管理，合理设计建筑围护结构的热工性能，提高采暖、制冷、照明、通风、给排水和管道系统的运行效率，以及利用可再生能源，在保证建筑物使用功能和室内热环境质量的前提下，降低建筑能源消耗，合理、有效地利用能源。

为了对本申请实施例的更好的理解，以民用建筑竣工面积为例进行解释说明：

通常获取的建筑数据包含两类，遥感影像数据(属于地理空间数据类型)和年鉴统计数据(包括几个渠道的年鉴，如中国城乡建设统计年鉴、中国建筑业统计年鉴、中国房地产统计年鉴、固定资产投资统计年鉴)，年鉴统计数据里面获取的是与竣工面积相关的指标(比如固定资产投资面积、住宅竣工面积、建筑业施工面积等等)。而由于同一个指标可能存在不同来源渠道，比如来源于不同年鉴(但是数据不一样)，另外统计范围也不一致，从而难以进行深入分析和横向比较。

可利用各地区的卫星遥感影像各年度对比，获取了年度面积增加的增长率，但是因为无法获取民用建筑的具体面积，所以，只能通过卫星影像数据的分析结果构建了一个分析模型，分析得到各地区的建筑面积的增长率。同时，通过对不同渠道的建筑数据来源建立一指标体系，构建了对应关系后，通过回归分析模型，对不同建筑数据分析拟合误差和系数后，选取了一组数据源作为相关性最大的数据源，作为主要数据源，然后构建分析模型(模型中包含了通过遥感影像分析得到的增长率数据)，最终分析得到各地区的民用建筑竣工面积。另外，还可根据第一预设时间段内的各地区的民用建筑竣工面积，获取第二预设时间段内的各地区的民用建筑竣工面积。其中，第一预设时间为第二预设时间之前的时间。

请参阅图2，图2为本申请实施例提供的一种建筑预测装置，该装置200，包括：

第一获取模块210，用于获取第一预设时间段内的建筑信息，所述建筑信息包括多个维度的建筑数据；

处理模块220，用于将所述建筑信息进行处理，得到目标建筑数据；

第二获取模块230，用于依据所述目标建筑数据，获得第一预设时间段内的建筑预测结果。

可选的，所述第一获取模块210，包括：

采集单元，用于分别采集多个维度中各个维度的源数据；

清洗单元，用于对所述多个维度中各个维度的源数据进行清洗，获得第一预设时间段内的建筑信息，所述清洗包括数据去重和数据修补。

可选的，所述建筑信息包括M个区域内的同一类型的建筑物对应的多个维度的建筑数据,M为正整数；

所述处理模块220，包括：

融合单元，用于将第一区域内的同一类型的建筑物对应的多个维度的建筑数据进行融合处理，获取第一区域内的所述建筑物的特征数据，所述第一区域为所述M个区域内的任意一个第一区域；

第一获取单元，用于根据所述M个区域内的所述建筑物的特征数据，得到目标建筑数据。

可选的，所述建筑信息还包括多个建筑物的目标阶段的建筑数据，目标阶段包括建造阶段或使用阶段；

所述处理模块220，包括：

折标单元，用于将所述多个建筑物，在目标阶段的运行费用进行折标处理，获取所述多个建筑物的平均能耗值；

第二获取单元，用于依据所述平均能耗值，得到目标建筑数据。

可选的，所述源数据包括节能数据、节地数据、节水数据、节材数据、环境保护数据中的至少一项。

需要说明的是，该装置是与上述图1所示的建筑预测方法对应的装置，图1所示的建筑预测方法的所有实施例均适用于该装置的实施例，并能达到同样的技术效果。

上面结合附图对本申请实施例进行了描述，但是本申请并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本申请的启示下，在不脱离本申请宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本申请的保护之内。

Claims (10)

1.一种建筑预测方法，其特征在于，包括：

获取第一预设时间段内的建筑信息，所述建筑信息包括多个维度的建筑数据；

将所述建筑信息进行处理，得到目标建筑数据；

依据所述目标建筑数据，获得第二预设时间段内的建筑预测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取第一预设时间段内的建筑信息，包括：

分别采集多个维度中各个维度的源数据；

对所述多个维度中各个维度的源数据进行清洗，获得第一预设时间段内的建筑信息，所述清洗包括数据去重和数据修补。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建筑信息包括M个区域内的同一类型的建筑物对应的多个维度的建筑数据，M为正整数；

所述将所述建筑信息进行处理，得到目标建筑数据，包括：

将第一区域内的同一类型的建筑物对应的多个维度的建筑数据进行融合处理，获取第一区域内的所述建筑物的特征数据，所述第一区域为所述M个区域内的任意一个第一区域；

根据所述M个区域内的所述建筑物的特征数据，得到目标建筑数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建筑信息还包括多个建筑物的目标阶段的建筑数据，目标阶段包括建造阶段或使用阶段；

所述将所述建筑信息进行处理，得到目标建筑数据，包括：

将所述多个建筑物，在目标阶段的运行费用进行折标处理，获取所述多个建筑物的平均能耗值；

依据所述平均能耗值，得到目标建筑数据。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述源数据包括节能数据、节地数据、节水数据、节材数据、环境保护数据中的至少一项。

6.一种建筑预测装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取第一预设时间段内的建筑信息，所述建筑信息包括多个维度的建筑数据；

处理模块，用于将所述建筑信息进行处理，得到目标建筑数据；

第二获取模块，用于依据所述目标建筑数据，获得第一预设时间段内的建筑预测结果。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一获取模块，包括：

采集单元，用于分别采集多个维度中各个维度的源数据；

清洗单元，用于对所述多个维度中各个维度的源数据进行清洗，获得第一预设时间段内的建筑信息，所述清洗包括数据去重和数据修补。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述建筑信息包括M个区域内的同一类型的建筑物对应的多个维度的建筑数据；

所述处理模块，包括：

融合单元，用于将第一区域内的同一类型的建筑物对应的多个维度的建筑数据进行融合处理，获取第一区域内的所述建筑物的特征数据，所述第一区域为所述M个区域内的任意一个第一区域；

第一获取单元，用于根据所述M个区域内的所述建筑物的特征数据，得到目标建筑数据。

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述建筑信息还包括多个建筑物的目标阶段的建筑数据，目标阶段包括建造阶段或使用阶段；

所述处理模块，包括：

折标单元，用于将所述多个建筑物，在目标阶段的运行费用进行折标处理，获取所述多个建筑物的平均能耗值；

第二获取单元，用于依据所述平均能耗值，得到目标建筑数据。

10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述源数据包括节能数据、节地数据、节水数据、节材数据、环境保护数据中的至少一项。

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