CN116308203A - 一种基于bim的智能建筑施工信息收集分析方法及系统 - Google Patents
一种基于bim的智能建筑施工信息收集分析方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116308203A CN116308203A CN202310357403.0A CN202310357403A CN116308203A CN 116308203 A CN116308203 A CN 116308203A CN 202310357403 A CN202310357403 A CN 202310357403A CN 116308203 A CN116308203 A CN 116308203A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- construction
- information
- building
- expert
- value
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000009435 building construction Methods 0.000 title claims abstract description 23
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title claims abstract description 17
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims abstract description 211
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 82
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims abstract description 51
- 230000006872 improvement Effects 0.000 claims abstract description 25
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims abstract description 15
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 97
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 23
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims description 21
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 19
- 238000007621 cluster analysis Methods 0.000 claims description 18
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 13
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 12
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 12
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 10
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 9
- 238000013461 design Methods 0.000 claims description 8
- 238000013519 translation Methods 0.000 claims description 8
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 claims description 7
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 claims description 3
- 230000003930 cognitive ability Effects 0.000 claims 1
- 238000012800 visualization Methods 0.000 abstract description 4
- 238000011161 development Methods 0.000 abstract description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 5
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 5
- 239000000463 material Substances 0.000 description 3
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 3
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 2
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 description 2
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 description 2
- 239000004566 building material Substances 0.000 description 2
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 2
- 238000004134 energy conservation Methods 0.000 description 2
- 230000036541 health Effects 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 238000003915 air pollution Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 239000000428 dust Substances 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 239000003673 groundwater Substances 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 230000035772 mutation Effects 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 238000004064 recycling Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 239000010865 sewage Substances 0.000 description 1
- 238000004904 shortening Methods 0.000 description 1
- 239000002689 soil Substances 0.000 description 1
- 239000002910 solid waste Substances 0.000 description 1
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 1
- 238000012876 topography Methods 0.000 description 1
- 231100000167 toxic agent Toxicity 0.000 description 1
- 239000003440 toxic substance Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/10—Office automation; Time management
- G06Q10/103—Workflow collaboration or project management
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/10—Geometric CAD
- G06F30/13—Architectural design, e.g. computer-aided architectural design [CAAD] related to design of buildings, bridges, landscapes, production plants or roads
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/08—Construction
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
- Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
- Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
- Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Economics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Marketing (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Civil Engineering (AREA)
- Structural Engineering (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Architecture (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于BIM的智能建筑施工信息收集分析方法及系统，该方法包括以下步骤：构建基于BIM的建筑信息化管理平台；利用基于指标权重的Vague相似汇总法对建筑工程的绿色施工等级进行评估；提出对应的绿色施工改进措施并进行工程施工；对采集的异常施工信息进行辨识及修正；将修正后的建筑工程的施工信息导入基于BIM的建筑信息化管理平台进行可视化显示；本发明还公开了一种基于BIM的智能建筑施工信息收集分析系统。本发明不仅可以减少资源与能源的消耗，实现可持续化发展的施工，而且还可以有效地避免异常数据对施工信息可视化的影响，使得项目管理者可以更好地实现对项目施工状况的了解。
Description
技术领域
本发明涉及建筑技术领域，具体来说，涉及一种基于BIM的智能建筑施工信息收集分析方法及系统。
背景技术
BIM（Building Information Modeling）技术是一种应用于工程设计、建造、管理的数据化工具，通过对建筑的数据化、信息化模型整合，在项目策划、运行和维护的全生命周期过程中进行共享和传递，使工程技术人员对各种建筑信息作出正确理解和高效应对，为设计团队以及包括建筑、运营单位在内的各方建设主体提供协同工作的基础，在提高生产效率、节约成本和缩短工期方面发挥重要作用。
目前，为了规范、统一建设项目的信息化管理水平，提高各建设项目信息化成功的共享性和一致性，对建设项目信息进行采集或有效的存储是一种重要的技术手段。例如，可以通过信息采集终端设备对建设项目进行信息采集，如为了监控建设项目的进度，可以进行视频监控得到对应的建设进度视频。并且，还可以基于建设进度视频确定施工流程的是否合规等。因此，为了使得各方企业可以更好地了解建筑项目的施工状况，本发明提出了一种基于BIM的智能建筑施工信息收集分析方法及系统。
针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
针对相关技术中的问题，本发明提出一种基于BIM的智能建筑施工信息收集分析方法及系统，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。
为此，本发明采用的具体技术方案如下：
根据本发明的一个方面，提供了一种基于BIM的智能建筑施工信息收集分析方法，该方法包括以下步骤：
S1、构建基于BIM的建筑信息化管理平台，获取建筑工程的项目信息并进行整理；
S2、利用基于指标权重的Vague相似汇总法结合建筑工程的项目信息对建筑工程的绿色施工等级进行评估；
S3、基于评估结果提出对应的绿色施工改进措施，并根据绿色施工改进措施进行工程施工；
S4、根据建筑工程项目的进度逐步采集建筑工程的施工信息，并利用改进的K-means聚类分析算法对采集的异常施工信息进行辨识及修正；
S5、将修正后的建筑工程的施工信息进行数字化信息转化，并导入基于BIM的建筑信息化管理平台进行可视化显示。
进一步的，所述建筑工程的施工信息包括施工成本信息、施工进度信息及施工质量信息。
进一步的，所述利用基于指标权重的Vague相似汇总法结合建筑工程的项目信息对建筑工程的绿色施工等级进行评估包括以下步骤：
S21、获取建筑工程项目信息中的工程概况信息及设计文件信息，并分析得到与建筑工程绿色施工指标体系相关的信息数据；
S22、利用层次分析法计算因素指标权重，并根据因素指标权重及对应的Vague值确定每个专家对于二级评价指标的Vague值；
S23、根据各专家对二级评价指标的Vague值计算一致性矩阵，并确定专家客观权重和专家综合权重；
S24、根据专家综合权重和二级评价指标的Vague值对专家评价意见进行汇总，得到一级评价指标的群体集结评价值；
S25、利用计分函数计算一级评价指标得分，并根据一级评价指标的得分确定评价指标的重要级别；
S26、采用归一化得分确定一级评价指标权重，并根据计算得到的一级评价指标的加权Vague值确定工程绿色施工等级。
进一步的，所述利用层次分析法计算因素指标权重，并根据因素指标权重及对应的Vague值确定每个专家对于二级评价指标的Vague值包括以下步骤：
S221、通过专家给出因素指标的语言模糊变量，并根据预设的转换规则将其转化为Vague值；
S222、利用层次分析法确定指标指标权重并结合转化的Vague值计算加权Vague值，确定每个专家对于二级评价指标的Vague值。
其中，所述加权Vague值的计算公式为：
式中，
表示第k个专家考虑权重的评价指标的合成加权Vague值，ω ij 表示评价指标c ij 的权重，/>
表示语言模糊变量转化的Vague值的取值范围，/>
表示张量积，m表示评价指标的数量。
进一步的，所述根据各专家对二级评价指标的Vague值计算一致性矩阵，并确定专家客观权重和专家综合权重包括以下步骤：
S231、根据专家对绿色施工评价的知识、经验与认识能力确定各专家权值，得到专家主观权重，其中，专家主观权重的计算公式为：
式中，r i 表示专家主观权重，Z k 表示专家权值，k=1,2,3…,m。
S232、利用
和/>
表示专家Ek和专家Eu对第i个指标的模糊评价信息，并计算
和/>
的相似度，计算公式为：
式中，S(k,u)表示专家Ek和专家Eu的评价相似度，
表示专家Ek的Vague值的取值范围，/>
表示专家Eu的Vague值的的取值范围，/>
分别表示专家Ek和专家Eu对指标i的犹豫度；
S233、根据相似度得出专家群体评价值之间的相似度矩阵，由相似度矩阵计算得到专家平均一致度，并根据专家平均一致度计算得到专家的客观权重及综合权重；
其中，专家平均一致度的计算公式为：
客观权重的计算公式为：
综合权重的计算公式为：
式中，A(E k )表示专家平均一致度，RAD k 表示专家的客观权重，AC k 表示专家的综合权重，r k 表示第k个专家的主观权重，β表示参数，取值为0.5。
进一步的，所述群体集结评价值的计算公式为：
所述计分函数的公式为：
式中，V i 表示群体集结评价值，S表示一级指标得分，x表示一级评价指标，tx表示一级评价指标的加权Vague值，fx表示一级评价指标的不可知度，即一级评价指标对应的知识和信息缺失的程度。
进一步的，所述根据建筑工程项目的进度逐步采集建筑工程的施工信息，并利用改进的K-means聚类分析算法对采集的异常施工信息进行辨识及修正包括以下步骤：
S41、根据建筑工程项目的进度逐步采集建筑工程的施工信息，并将施工信息数据转换为施工曲线；
S42、计算施工曲线的移动平均值得到一条平滑的曲线，并将平滑的曲线与原始施工曲线进行比对分析，得到异常可疑点集合；
S43、根据相邻两点间距离不超过第一距离预设值的原则对异常可疑点集合中的点进行分类；
S44、基于分类后的异常可疑点集合，利用平移替换法结合相应的K-means聚类中心曲线平移替代施工曲线的相应点，得到第一序列；
S45、将替换得到的第一序列与实际值做相对差值序列，并记录第一序列中数值大于序列预设值的数据，形成新的集合；
S46、根据相邻两点间距离不超过第二距离预设值的原则对新的集合进行划分，并采用S44中的平移替换法替代相应的点，得到第二序列，再将第二序列与实际值做相对差值序列，并将第二序列中数值大于预设值的点作为异常可疑数据点；
S47、重复执行S46直到新的集合不再发生变化且迭代次数不超过预设次数为止，并利用最后迭代得到的曲线作为最终的修正曲线对异常施工信息数据进行修正。
进一步的，所述计算施工曲线的移动平均值得到一条平滑的曲线，并将平滑的曲线与原始施工曲线进行比对分析，得到异常可疑点集合包括以下步骤：
S421、计算施工曲线的移动平均值得到新的平滑曲线，并计算平滑曲线与原始施工曲线的相对差值序列；
S422、判断平滑曲线与原始施工曲线的相对差值序列是否大于序列预设值，若是，则将该点数据作为异常可疑点，并记录该点数据形成异常可疑点集合。
进一步的，所述平移替换法的计算公式为：
式中，t 1 =a-1，t 2 =b+1，区间[a,b]表示可疑数据段，可疑点l∈[a,b]，X tz (l)表示施工曲线所属类的聚类中心曲线中第
点的值，X tz (p)表示施工曲线所属类的聚类中心曲线中第p点的值， V(p)表示平滑曲线中第p点的值，K表示替换后的点。
根据本发明的一个方面，提供了一种基于BIM的智能建筑施工信息收集分析系统，该系统包括平台构建模块、绿色施工等级评估模块、改进措施提出模块、异常施工信息辨识修正模块及可视化显示模块；
其中，所述平台构建模块用于构建基于BIM的建筑信息化管理平台，获取建筑工程的项目信息并进行整理；
所述绿色施工等级评估模块用于利用基于指标权重的Vague相似汇总法结合建筑工程的项目信息对建筑工程的绿色施工等级进行评估；
所述改进措施提出模块用于基于评估结果提出对应的绿色施工改进措施，并根据绿色施工改进措施进行工程施工；
所述异常施工信息辨识修正模块用于根据建筑工程项目的进度逐步采集建筑工程的施工信息，并利用改进的K-means聚类分析算法对采集的异常施工信息进行辨识及修正；
所述可视化显示模块用于将修正后的建筑工程的施工信息进行数字化信息转化，并导入基于BIM的建筑信息化管理平台进行可视化显示。
本发明的有益效果为：
1）本发明不仅可以通过利用基于指标权重的Vague相似汇总法结合建筑工程的项目信息对建筑工程的绿色施工等级进行评估，并基于评估结果提出对应的绿色施工改进措施，使得施工人员可以根据绿色施工改进措施进行绿色工程施工，从而可以有效地减少施工活动对现场及周围环境的不利影响，减少资源与能源的消耗，实现可持续化发展的施工，而且还可以利用改进的K-means聚类分析算法对采集的异常施工信息进行辨识及修正，使得修正后的工程施工信息可以导入基于BIM的建筑信息化管理平台进行可视化显示，从而有效地避免了异常数据对施工信息可视化的影响，使得项目管理者可以更好地实现对项目施工状况的了解。
2）本发明通过利用基于指标权重的Vague相似汇总法实现对建筑工程的绿色施工等级的评估，从而不仅可以在多级指标下对目标进行决策，而且还可以基于二级指标权重及专家权重对专家个体评价意见进行集结，从而可以将计分函数计算结果作为该项指标的权重，并利用加权Vague值来确定建筑工程的绿色施工等级。
3）本发明通过改进的K-means聚类分析算法的应用，从而不仅可以利用移动平均值法来实现对施工信息中可疑点的识别，而且还可以利用K-means聚类分析法来实现可疑点及可疑点之间异常数据的辨识，从而使得基于两种方法的结合可以有效地剔除工程施工信息中的异常数据，更好地实现对建筑工程中施工信息的收集及处理，有效地避免了异常数据对施工信息可视化的影响。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明实施例的一种基于BIM的智能建筑施工信息收集分析方法的流程图。
具体实施方式
为进一步说明各实施例，本发明提供有附图，这些附图为本发明揭露内容的一部分，其主要用以说明实施例，并可配合说明书的相关描述来解释实施例的运作原理，配合参考这些内容，本领域普通技术人员应能理解其他可能的实施方式以及本发明的优点，图中的组件并未按比例绘制，而类似的组件符号通常用来表示类似的组件。
根据本发明的实施例，提供了一种基于BIM的智能建筑施工信息收集分析方法及系统。
现结合附图和具体实施方式对本发明进一步说明，如图1所示，根据本发明的一个实施例，提供了一种基于BIM的智能建筑施工信息收集分析方法，该方法包括以下步骤：
S1、构建基于BIM的建筑信息化管理平台，获取建筑工程的项目信息并进行整理。
其中，基于BIM的建设信息化管理平台为勘察设计、监理、施工、设备、物资、运营等单位提供云上服务，平台采用WebServices构建SOA体系架构，从而可以提供规划、设计、招标、项目、合同、进度、质量、投资、人员、材料、设备、风险、图纸文档以及竣工决算等全生命周期管理。
S2、利用基于指标权重的Vague相似汇总法结合建筑工程的项目信息对建筑工程的绿色施工等级进行评估。其中，所述利用基于指标权重的Vague相似汇总法结合建筑工程的项目信息对建筑工程的绿色施工等级进行评估包括以下步骤：
S21、获取建筑工程项目信息中的工程概况信息及设计文件信息，并分析得到与建筑工程绿色施工指标体系相关的信息数据；
S22、利用层次分析法计算因素指标权重，并根据因数指标权重及对应的Vague值得出加权Vague值，确定每个专家对于二级评价指标的Vague值。
具体的，所述利用层次分析法计算因素指标权重，并根据因素指标权重及对应的Vague值得出加权Vague值，确定每个专家对于二级评价指标的Vague值包括以下步骤：
S221、通过专家给出评价因素的语言模糊变量，并根据预设的转换规则（如下表1所示）将其转化为Vague值。
表1Vague值的转换规则表
S222、利用层次分析法确定评价指标权重并结合转化的Vague值计算加权Vague值，确定每个专家对于二级评价指标的Vague值。
其中，所述加权Vague值的计算公式为：
式中，
表示第k个专家考虑权重的评价指标的合成加权Vague值，ω ij 表示评价指标c ij 的权重，/>
表示语言模糊变量转化的Vague值的取值范围，/>
表示张量积，m表示评价指标的数量。
S23、根据各专家对二级评价指标的Vague值计算一致性矩阵，并确定专家客观权重和专家综合权重。
具体的，所述根据各专家对二级评价指标的Vague值计算一致性矩阵，并确定专家客观权重和专家综合权重包括以下步骤：
S231、根据专家对绿色施工评价的知识、经验与认识能力确定各专家权值，得到专家主观权重，其中，专家主观权重的计算公式为：
式中，r i 表示专家主观权重，Z k 表示专家权值，k=1,2,3…,m。
S232、利用
和/>
表示专家Ek和专家Eu对第i（i=1,2,…,n）个指标的模糊评价信息，并计算/>
和/>
的相似度，计算公式为：
式中，S(k,u)表示专家Ek和专家Eu的评价相似度，
表示专家Ek的Vague值的取值范围，/>
表示专家Eu的Vague值的的取值范围，/>
分别表示专家Ek和专家Eu对指标i的犹豫度。
若专家Ek与其他专家评价的相似度越大，被其他专家支持的程度就越高，则专家Ek所占的权重就越大。
S233、根据相似度得出专家群体评价值之间的相似度矩阵，由相似度矩阵计算得到专家平均一致度，并根据专家平均一致度计算得到专家的客观权重及综合权重；
其中，专家平均一致度的计算公式为：
客观权重的计算公式为：
综合权重的计算公式为：
式中，A(E k )表示专家平均一致度，RAD k 表示专家的客观权重，AC k 表示专家的综合权重，r k 表示第k个专家的主观权重，β表示参数，取值为0.5。
S24、根据专家综合权重和二级评价指标的Vague值对专家评价意见进行汇总，得到一级评价指标的群体集结评价值；
S25、利用计分函数计算一级评价指标得分，并根据一级评价指标的得分确定评价指标的重要级别。
具体的，所述群体集结评价值的计算公式为：
所述计分函数的公式为：
式中，V i 表示群体集结评价值，S表示一级指标得分，x表示一级评价指标，tx表示一级评价指标的加权Vague值，fx表示一级评价指标的不可知度，即一级评价指标对应的知识和信息缺失的程度。
S26、采用归一化得分确定一级评价指标权重，并根据计算得到的一级评价指标的加权Vague值确定工程绿色施工等级。
此外，本实施例中的建筑工程绿色施工指标体系包括目标层、一级指标、二级指标及因素；
其中，目标层包括绿色施工C；
一级指标（即所有的一级指标构成目标层）包括：
减小生态环境负荷C1、资源能源的节约与利用C2、绿色技术与管理C3及施工对全生命周期综合性能的影响C4；
二级指标（即所有的二级指标构成一级指标）包括：
水资源的利用与节约C11、空气污染控制C12、固体废弃物控制与处理C13、生态修复C14、地下空间与资源的保护C15、材料节约与利用C21、土地节约与利用C22、水资源节约与利用C23、能源的节约与利用C24、绿色规划与组织C31、现场人员健康与安全管理C32、绿色文化C33、全生命周期综合成本C41及使用功能C42，
因素（即所有的因素构成二级指标）包括：
传统水源的利用C111、节水设备的利用C112、雨污水综合利用C113、粉尘控制C121、有毒物质控制C122、废气控制C123、减量化C131、回收再利用C132、对原有地貌的影响C141、对地表径流的影响C142、原生态环境保护和改善C143、地下市政管网的保护C151、地下水资源的保护C152、地下土壤资源的保护C153、绿色建材的使用C211、建材的节约与利用率C212、施工现场规划C221、施工道路规划C222、临时用地保护C223、用水规划C231、雨水合理利用C232、节水型设备的合理利用C233、用水安全C234、传统能源的节约C241、清洁能源的利用C242、再生能源的利用C243、绿色施工组织设计C311、施工工艺选择绿色化C312、绿色施工组织机构C313、环保型设备的选择C314、对周边区域安全C321、现场文物、古树的保护C322、全员参与绿色施工C323、施工人员健康C324、绿色管理文化的宣传C331、区域历史景观与保护C332、区域人文的结合C333、附近居民对施工的满意度C334、绿色建设成本控制C411、绿色运营成本控制C412、工程功能实现C421及工程完好情况C422。
S3、基于评估结果提出对应的绿色施工改进措施，并根据绿色施工改进措施进行工程施工；
S4、根据建筑工程项目的进度逐步采集建筑工程的施工信息，并利用改进的K-means聚类分析算法对采集的异常施工信息进行辨识及修正。
其中，所述建筑工程的施工信息包括施工成本信息、施工进度信息及施工质量信息等。
具体应用时，移动平均值法能够较好的将原始施工曲线变成一条平滑曲线，对于单个突变点具有较好的辨识能力，但是对于成片的坏数据却无能为力。在一般情况下，当出现成片坏数据时，成片坏数据的边缘一般都较为陡峭，此时利用移动平均值法能够识别出这些陡峭的边缘，但是对于这些点之间的点是否为坏数据，移动平均值法是无能为力的。
而K-means聚类分析对成片数据辨识较好，但易出现误识别和漏识别的现象。针对此情况，本发明提出了一种结合移动平均值方法和K-means聚类分析方法的改进方法：首先利用移动平均值方法识别出可疑点，然后再利用K-means聚类分析的方法去辨识可疑点及可疑点之间的点是否为坏数据，从而可以更有效地辨识出坏数据并加以修正。
具体的，所述根据建筑工程项目的进度逐步采集建筑工程的施工信息，并利用改进的K-means聚类分析算法对采集的异常施工信息进行辨识及修正包括以下步骤：
S41、根据建筑工程项目的进度逐步采集建筑工程的施工信息，并将施工信息数据转换为施工曲线；
S42、计算施工曲线的移动平均值得到一条平滑的曲线，并将平滑的曲线与原始施工曲线进行比对分析，得到异常可疑点集合；
具体的，所述计算施工曲线的移动平均值得到一条平滑的曲线，并将平滑的曲线与原始施工曲线进行比对分析，得到异常可疑点集合包括以下步骤：
S421、计算施工曲线的移动平均值得到新的平滑曲线，并计算平滑曲线与原始施工曲线的相对差值序列；
S422、判断平滑曲线与原始施工曲线的相对差值序列是否大于序列预设值（预设值可以为0.02），若是，则将该点数据作为异常可疑点，并记录该点数据形成异常可疑点集合。
S43、根据相邻两点间距离不超过第一距离预设值（第一距离可以为50）的原则对异常可疑点集合中的点进行分类；
S44、基于分类后的异常可疑点集合，利用平移替换法结合相应的K-means聚类中心曲线平移替代施工曲线的相应点，得到第一序列。
具体的，所述平移替换法的计算公式为：
式中，t 1 =a-1，t 2 =b+1，区间[a,b]表示可疑数据段，可疑点l∈[a,b]，X tz (l)表示施工曲线所属类的聚类中心曲线中第
点的值，X tz (p)表示施工曲线所属类的聚类中心曲线中第p点的值， V(p)表示平滑曲线中第p点的值，K表示替换后的点。
S45、将替换得到的第一序列与实际值做相对差值序列，并记录序列中数值大于序列预设值（预设值可以为0.02）的数据，形成新的集合；
S46、根据相邻两点间距离不超过第二距离预设值（第一距离可以为5）的原则对新的集合进行划分，并采用S44中的平移替换法替代相应的点，得到第二序列，再将第二序列与实际值做相对差值序列，并将第二序列中数值大于预设值（预设值可以为0.02）的点作为异常可疑数据点；
S47、重复执行S46直到新的集合不再发生变化且迭代次数不超过预设次数（预设次数可以为10）为止，并利用最后迭代得到的曲线作为最终的修正曲线对异常施工信息数据进行修正。
S5、将修正后的建筑工程的施工信息进行数字化信息转化，并导入基于BIM的建筑信息化管理平台进行可视化显示。
根据本发明的另一个实施例，提供了一种基于BIM的智能建筑施工信息收集分析系统，该系统包括平台构建模块、绿色施工等级评估模块、改进措施提出模块、异常施工信息辨识修正模块及可视化显示模块；
其中，所述平台构建模块用于构建基于BIM的建筑信息化管理平台，获取建筑工程的项目信息并进行整理；
所述绿色施工等级评估模块用于利用基于指标权重的Vague相似汇总法结合建筑工程的项目信息对建筑工程的绿色施工等级进行评估；
所述改进措施提出模块用于基于评估结果提出对应的绿色施工改进措施，并根据绿色施工改进措施进行工程施工；
所述异常施工信息辨识修正模块用于根据建筑工程项目的进度逐步采集建筑工程的施工信息，并利用改进的K-means聚类分析算法对采集的异常施工信息进行辨识及修正；
所述可视化显示模块用于将修正后的建筑工程的施工信息进行数字化信息转化，并导入基于BIM的建筑信息化管理平台进行可视化显示。
综上所述，借助于本发明的上述技术方案，本发明不仅可以通过利用基于指标权重的Vague相似汇总法结合建筑工程的项目信息对建筑工程的绿色施工等级进行评估，并基于评估结果提出对应的绿色施工改进措施，使得施工人员可以根据绿色施工改进措施进行绿色工程施工，从而可以有效地减少施工活动对现场及周围环境的不利影响，减少资源与能源的消耗，实现可持续化发展的施工，而且还可以利用改进的K-means聚类分析算法对采集的异常施工信息进行辨识及修正，使得修正后的工程施工信息可以导入基于BIM的建筑信息化管理平台进行可视化显示，从而有效地避免了异常数据对施工信息可视化的影响，使得项目管理者可以更好地实现对项目施工状况的了解。
此外，本发明通过利用基于指标权重的Vague相似汇总法实现对建筑工程的绿色施工等级的评估，从而不仅可以在多级指标下对目标进行决策，而且还可以基于二级指标权重及专家权重对专家个体评价意见进行集结，从而可以将计分函数计算结果作为该项指标的权重，并利用加权Vague值来确定建筑工程的绿色施工等级。
此外，本发明通过改进的K-means聚类分析算法的应用，从而不仅可以利用移动平均值法来实现对施工信息中可疑点的识别，而且还可以利用K-means聚类分析法来实现可疑点及可疑点之间异常数据的辨识，从而使得基于两种方法的结合可以有效地剔除工程施工信息中的异常数据，更好地实现对建筑工程中施工信息的收集及处理，有效地避免了异常数据对施工信息可视化的影响。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于BIM的智能建筑施工信息收集分析方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
S1、构建基于BIM的建筑信息化管理平台，获取建筑工程的项目信息并进行整理；
S2、利用基于指标权重的Vague相似汇总法结合建筑工程的项目信息对建筑工程的绿色施工等级进行评估；
S3、基于评估结果提出对应的绿色施工改进措施，并根据绿色施工改进措施进行工程施工；
S4、根据建筑工程项目的进度逐步采集建筑工程的施工信息，并利用改进的K-means聚类分析算法对采集的异常施工信息进行辨识及修正；
S5、将修正后的建筑工程的施工信息进行数字化信息转化，并导入基于BIM的建筑信息化管理平台进行可视化显示。
2.根据权利要求1所述的一种基于BIM的智能建筑施工信息收集分析方法，其特征在于，所述建筑工程的施工信息包括施工成本信息、施工进度信息及施工质量信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于BIM的智能建筑施工信息收集分析方法，其特征在于，所述利用基于指标权重的Vague相似汇总法结合建筑工程的项目信息对建筑工程的绿色施工等级进行评估包括以下步骤：
S21、获取建筑工程项目信息中的工程概况信息及设计文件信息，并分析得到与建筑工程绿色施工指标体系相关的信息数据；
S22、利用层次分析法计算因素指标权重，并根据因素指标权重及对应的Vague值确定每个专家对于二级评价指标的Vague值；
S23、根据各专家对二级评价指标的Vague值计算一致性矩阵，并确定专家客观权重和专家综合权重；
S24、根据专家综合权重和二级评价指标的Vague值对专家评价意见进行汇总，得到一级评价指标的群体集结评价值；
S25、利用计分函数计算一级评价指标得分，并根据一级评价指标的得分确定评价指标的重要级别；
S26、采用归一化得分确定一级评价指标权重，并根据计算得到的一级评价指标的加权Vague值确定工程绿色施工等级。
4.根据权利要求3所述的一种基于BIM的智能建筑施工信息收集分析方法，其特征在于，所述利用层次分析法计算因素指标权重，并根据因素指标权重及对应的Vague值确定每个专家对于二级评价指标的Vague值包括以下步骤：
S221、通过专家给出因素指标的语言模糊变量，并根据预设的转换规则将其转化为Vague值；
S222、利用层次分析法确定因素指标权重并结合转化的Vague值计算加权Vague值，确定每个专家对于二级评价指标的Vague值。
5.根据权利要求3所述的一种基于BIM的智能建筑施工信息收集分析方法，其特征在于，所述根据各专家对二级评价指标的Vague值计算一致性矩阵，并确定专家客观权重和专家综合权重包括以下步骤：
S231、根据专家对绿色施工评价的知识、经验与认识能力确定各专家权值，得到专家主观权重；
S232、利用
和/>
表示专家/>
和专家/>
对第/>
个指标的模糊评价信息，并计算
和/>
的相似度；
S233、根据相似度得出专家群体评价值之间的相似度矩阵，由相似度矩阵计算得到专家平均一致度，并根据专家平均一致度计算得到专家的客观权重及综合权重。
6.根据权利要求3所述的一种基于BIM的智能建筑施工信息收集分析方法，其特征在于，所述群体集结评价值的计算公式为：
所述计分函数的公式为：
式中，
表示专家的综合权重，m表示专家的数量，/>
表示张量积，/>
表示第k个专家考虑权重的评价指标的合成加权Vague值，S表示一级指标得分，/>
表示一级评价指标，
表示一级评价指标的加权Vague值，/>
表示一级评价指标的不可知度，即一级评价指标对应的知识和信息缺失的程度。
7.根据权利要求1所述的一种基于BIM的智能建筑施工信息收集分析方法，其特征在于，所述根据建筑工程项目的进度逐步采集建筑工程的施工信息，并利用改进的K-means聚类分析算法对采集的异常施工信息进行辨识及修正包括以下步骤：
S41、根据建筑工程项目的进度逐步采集建筑工程的施工信息，并将施工信息数据转换为施工曲线；
S42、计算施工曲线的移动平均值得到一条平滑的曲线，并将平滑的曲线与原始施工曲线进行比对分析，得到异常可疑点集合；
S43、根据相邻两点间距离不超过第一距离预设值的原则对异常可疑点集合中的点进行分类；
S44、基于分类后的异常可疑点集合，利用平移替换法结合相应的K-means聚类中心曲线平移替代施工曲线的相应点，得到第一序列；
S45、将替换得到的第一序列与实际值做相对差值序列，并记录第一序列中数值大于序列预设值的数据，形成新的集合；
S46、根据相邻两点间距离不超过第二距离预设值的原则对新的集合进行划分，并采用S44中的平移替换法替代相应的点，得到第二序列，再将第二序列与实际值做相对差值序列，并将第二序列中数值大于预设值的点作为异常可疑数据点；
S47、重复执行S46直到新的集合不再发生变化且迭代次数不超过预设次数为止，并利用最后迭代得到的曲线作为最终的修正曲线对异常施工信息数据进行修正。
8.根据权利要求7所述的一种基于BIM的智能建筑施工信息收集分析方法，其特征在于，所述计算施工曲线的移动平均值得到一条平滑的曲线，并将平滑的曲线与原始施工曲线进行比对分析，得到异常可疑点集合包括以下步骤：
S421、计算施工曲线的移动平均值得到新的平滑曲线，并计算平滑曲线与原始施工曲线的相对差值序列；
S422、判断平滑曲线与原始施工曲线的相对差值序列是否大于序列预设值，若是，则将该点数据作为异常可疑点，并记录该点数据形成异常可疑点集合。
9.根据权利要求7所述的一种基于BIM的智能建筑施工信息收集分析方法，其特征在于，所述平移替换法的计算公式为：
式中，t 1 =a-1，t 2 =b+1，区间[a,b]表示可疑数据段，可疑点l∈[a,b]，X tz (l)表示施工曲线所属类的聚类中心曲线中第
点的值，X tz (p)表示施工曲线所属类的聚类中心曲线中第p点的值， V(p)表示平滑曲线中第p点的值，K表示替换后的点。
10.一种基于BIM的智能建筑施工信息收集分析系统，用于实现权利要求1-9中任一所述的基于BIM的智能建筑施工信息收集分析方法的步骤，其特征在于，该系统包括平台构建模块、绿色施工等级评估模块、改进措施提出模块、异常施工信息辨识修正模块及可视化显示模块；
其中，所述平台构建模块用于构建基于BIM的建筑信息化管理平台，获取建筑工程的项目信息并进行整理；
所述绿色施工等级评估模块用于利用基于指标权重的Vague相似汇总法结合建筑工程的项目信息对建筑工程的绿色施工等级进行评估；
所述改进措施提出模块用于基于评估结果提出对应的绿色施工改进措施，并根据绿色施工改进措施进行工程施工；
所述异常施工信息辨识修正模块用于根据建筑工程项目的进度逐步采集建筑工程的施工信息，并利用改进的K-means聚类分析算法对采集的异常施工信息进行辨识及修正；
所述可视化显示模块用于将修正后的建筑工程的施工信息进行数字化信息转化，并导入基于BIM的建筑信息化管理平台进行可视化显示。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310357403.0A CN116308203A (zh) | 2023-04-06 | 2023-04-06 | 一种基于bim的智能建筑施工信息收集分析方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310357403.0A CN116308203A (zh) | 2023-04-06 | 2023-04-06 | 一种基于bim的智能建筑施工信息收集分析方法及系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116308203A true CN116308203A (zh) | 2023-06-23 |
Family
ID=86813242
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310357403.0A Pending CN116308203A (zh) | 2023-04-06 | 2023-04-06 | 一种基于bim的智能建筑施工信息收集分析方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116308203A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117436770A (zh) * | 2023-12-20 | 2024-01-23 | 吉林交通职业技术学院 | 基于bim的建筑工程建设管理方法及系统 |
| CN117495316A (zh) * | 2024-01-03 | 2024-02-02 | 长沙市住房和城乡建设局 | 一种基于empc模式的智能建造方法及系统 |
-
2023
- 2023-04-06 CN CN202310357403.0A patent/CN116308203A/zh active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117436770A (zh) * | 2023-12-20 | 2024-01-23 | 吉林交通职业技术学院 | 基于bim的建筑工程建设管理方法及系统 |
| CN117436770B (zh) * | 2023-12-20 | 2024-03-05 | 吉林交通职业技术学院 | 基于bim的建筑工程建设管理方法及系统 |
| CN117495316A (zh) * | 2024-01-03 | 2024-02-02 | 长沙市住房和城乡建设局 | 一种基于empc模式的智能建造方法及系统 |
| CN117495316B (zh) * | 2024-01-03 | 2024-04-09 | 长沙市住房和城乡建设局 | 一种基于empc模式的智能建造方法及系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Wang et al. | A combined Data Envelopment Analysis (DEA) and Grey Based Multiple Criteria Decision Making (G-MCDM) for solar PV power plants site selection: A case study in Vietnam | |
| Wu et al. | An intuitionistic fuzzy multi-criteria framework for large-scale rooftop PV project portfolio selection: Case study in Zhejiang, China | |
| CN116308203A (zh) | 一种基于bim的智能建筑施工信息收集分析方法及系统 | |
| CN105678481A (zh) | 一种基于随机森林模型的管线健康状态评估方法 | |
| CN108846592A (zh) | 一种基于大数据的企业评价报告生成方法及装置 | |
| Chen et al. | A case-based distance method for screening in multiple-criteria decision aid | |
| Tang et al. | Sustainability accounting of neighborhood metabolism and its applications for urban renewal based on emergy analysis and SBM-DEA | |
| CN112446549A (zh) | 基于大数据的城市垃圾智慧监管平台 | |
| Tian et al. | Sustainability analysis of reused industrial buildings in China: An assessment method | |
| Kheybari et al. | Selection of biogas, solar, and wind power plants’ locations: An MCDA approach | |
| CN112966925A (zh) | 一种基于遥感时序变化分析的村镇垃圾增量风险分析系统 | |
| CN112465661A (zh) | 基于用例图的资源统一规划系统及其工作方法 | |
| CN109902344A (zh) | 中小跨径桥梁群结构性能预测装置及系统 | |
| CN117273456A (zh) | 一种基于大数据技术的项目成本智能管理系统 | |
| Wang et al. | Assessment of future socioeconomic drought based on CMIP6: evolution, driving factors and propagation | |
| Guo | Building Resilient Sponge Communities through Government Interventions: Exploring the Role of Community and Stakeholder Participation in Sustainable Economic and Environmental Development | |
| CN111401683A (zh) | 古村落传统性的测算方法及装置 | |
| CN110782279A (zh) | 一种配电网主要设备资产成本核算方法及系统 | |
| Nishimwe et al. | Energy consumption prospective scenarios application on a land use mix-A case study of the Wallonia building stock in Belgium | |
| CN110210642A (zh) | 一种城市电能替代量预测方法及装置 | |
| Ma et al. | Modeling and exploring the coordination relationship between green infrastructure and land use eco-efficiency: An urban agglomeration perspective | |
| Wang et al. | Geographic information system and system dynamics combination technique for municipal solid waste treatment station site selection | |
| Poggi et al. | The spatial dimension of energy consumption in cities | |
| CN114757545A (zh) | 一种扁平化的城市管理派遣方法及系统 | |
| CN113807573A (zh) | 一种基于数据管理和三维搜索的施工预测分析方法及系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |