BIM與人工智能相融合可以充分發(fā)揮各種技術(shù)的優(yōu)勢,深度挖掘工程數(shù)據(jù)信息,實(shí)現(xiàn)"1+1> 2"的功能效果。為此以文獻(xiàn)調(diào)研為基礎(chǔ),對(duì)BIM在工程項(xiàng)目中的研究情況進(jìn)行分析,綜述了BIM與傳統(tǒng)人工智能技術(shù)以及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相融合可解決的問題類型、實(shí)現(xiàn)的功能以及應(yīng)用情況。結(jié)果表明:BIM與遺傳算法、推理技術(shù)、淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等傳統(tǒng)的人工智能技術(shù)相融合可解決多目標(biāo)優(yōu)化、搜索、規(guī)則檢查、事件決策以及預(yù)測問題,實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)方案的合理選擇與檢查優(yōu)化、成本管理、施工進(jìn)度與質(zhì)量管理、能耗管理、風(fēng)險(xiǎn)與安全管理、自動(dòng)控制以及輔助決策;與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相融合可解決預(yù)測以及圖像識(shí)別問題,實(shí)現(xiàn)施工安全與風(fēng)險(xiǎn)管理、設(shè)施管理。同時(shí)針對(duì)存在的人工智能技術(shù)不完善、技術(shù)的選擇不合理、數(shù)據(jù)接入以及共享問題等提出相關(guān)建議,并對(duì)其未來發(fā)展方向進(jìn)行展望。 

【文章來源】：建筑科學(xué). 2020,36(06)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

BIM與人工智能融合的文獻(xiàn)發(fā)表情況

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法研究及在故障診斷中的應(yīng)用[D]. 孫弋清.燕山大學(xué) 2018
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[4]基于BIM的建筑工程施工質(zhì)量可視化評(píng)價(jià)方法研究[D]. 李柄靜.東南大學(xué) 2017
[5]基于BIM的地鐵站基坑連續(xù)墻支護(hù)結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測研究[D]. 牛玥.華北水利水電大學(xué) 2017
[6]基于BIM的運(yùn)維階段建筑設(shè)備資產(chǎn)管理實(shí)現(xiàn)路徑研究[D]. 和瑞峰.天津理工大學(xué) 2017
[7]基于BIM技術(shù)的綠色建筑評(píng)價(jià)與優(yōu)化研究[D]. 蘭晶晶.東南大學(xué) 2016
[8]福州地鐵過閩江區(qū)間施工BIM動(dòng)態(tài)優(yōu)化管理技術(shù)研究[D]. 孟曉靜.石家莊鐵道大學(xué) 2016
[9]基于本體約束規(guī)則與遺傳算法的BIM進(jìn)度計(jì)劃自動(dòng)生成研究[D]. 王蘭苗.華東理工大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3480044