BIM与人工智能融合应用研究进展

• 作者: 于德湖 孙宝娣 杨淑娟 盖彤彤
• 来源期刊: 建筑科学
• 学科: 工学
• 关键词: BIM 人工智能 神经网络 融合应用 研究进展
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 论坛
• 页码范围: 119-126
• 页数: 8页
• 分类号: TU17
• 字数: 8225字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13614/j.cnki.11-1962/tu.2020.06.17

摘要

BIM与人工智能相融合可以充分发挥各种技术的优势,深度挖掘工程数据信息,实现“1+1＞2”的功能效果.为此以文献调研为基础,对BIM在工程项目中的研究情况进行分析,综述了BIM与传统人工智能技术以及深度神经网络相融合可解决的问题类型、实现的功能以及应用情况.结果 表明:BIM与遗传算法、推理技术、浅层神经网络等传统的人工智能技术相融合可解决多目标优化、搜索、规则检查、事件决策以及预测问题,实现设计方案的合理选择与检查优化、成本管理、施工进度与质量管理、能耗管理、风险与安全管理、自动控制以及辅助决策;与深度神经网络相融合可解决预测以及图像识别问题,实现施工安全与风险管理、设施管理.同时针对存在的人工智能技术不完善、技术的选择不合理、数据接入以及共享问题等提出相关建议,并对其未来发展方向进行展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨淑娟	青岛理工大学土木工程学院	21	80	4.0	8.0
2	于德湖	青岛理工大学土木工程学院	89	321	10.0	14.0
6	孙宝娣	青岛理工大学土木工程学院	4	2	1.0	1.0
7	盖彤彤	青岛理工大学土木工程学院	1	0	0.0	0.0