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申请/专利权人：广州市创博机电设备安装有限公司

摘要：本发明提出了基于BIM的装配式轻量化施工控制优化方法及系统，方法包括：确定数据源采集数据并进行预处理，将预处理后的数据进行集成并整合至中央数据库；设计CAC‑GAN模型并在中央数据库上部署并优化；构建DPT模型，分析CAC‑GAN模型的输出；设计强化学习算法，利用自适应学习机制通过奖励反馈优化施工策略；设计ICAS模型；构建DBMF模型；构建SHMPS模型；构建决策支持模型根据的融合数据分析、预测数据和实时反馈提供决策支持；设计一个用户界面访问信息并进行交互，同时建立一个基于持续学习机制的自适应学习模型，根据实时数据和反馈进行自我优化和更新。本发明极大地提升了建筑施工管理的效率和质量，预期将为建筑行业带来重大的技术革新和效益提升。

主权项：1.基于BIM的装配式轻量化施工控制优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、确定数据源采集数据，并对采集到的数据加上统一的时间戳并进行预处理，将预处理后的数据进行集成并整合至中央数据库；其中，所述数据源包括BIM模型数据、环境传感器数据和实时进度报告；S2、设计CAC-GAN模型并在中央数据库上部署并优化，包括：S21、将数据输入生成器G并结合环境因素e，表示如下： 其中，z是随机噪声，p是施工参数，s是场景感知数据，e是环境因素，是预测的施工模型输出；S22、计算实时检测生成的施工模型与实际施工进度x之间的偏差，并根据偏差动态调整生成器G输入，计算如下： 其中，L是损失函数，衡量实际施工进度与预测模型之间的误差；S23、定义环境变量采用独热编码处理非连续的环境变量，连续变量则直接输入，将处理后的变量作为额外的输入层添加到生成器G中，表示如下： 其中，融合了环境数据，T表示温度，H表示湿度，W表示风速，P表示降雨概率；引入时间特征Td，表示施工日或施工时间段，然后在生成器G中集成时间序列分析，使用循环神经网络层处理时间特征的输入，表示如下：Td＝encodet,其中，t表示实时时间数据，Td表示时间特征，即时间编码；S24、使用Adam优化器，并引入动态学习率调整机制，根据模型在训练过程中的表现自动调整学习率α，其中，所述学习率α根据损失函数的变化率计算如下： 其中，αt+1表示更新后的学习率，αt表示当前学习率，ΔLt表示损失的变化量，Lt表示当前的损失值；S25、使用容器化技术和微服务架构将训练好的CAC-GAN模型部署到云平台实现大规模数据处理，并利用边缘计算进行实时数据的响应和处理；S3、引入多头自注意力机制构建基于Transformer模型的DPT模型，分析CAC-GAN模型的输出，并集成BIM数据进行编码，使用监督学习对DPT模型进行训练，根据实时的数据对DPT模型进行更新；其中，所述BIM数据包括动态数据和静态数据；S4、设计强化学习算法实时调整施工路径和资源分配，利用自适应学习机制通过奖励反馈优化施工策略；其中，所述强化学习算法设计如下：状态st为结合BIM模型数据与实时施工监测数据的综合表示；行动at为一组决策向量；奖励函数rst,at基于完成度、成本效率和安全标准计算；S5、设计ICAS模型整合S1-S4的输出，并自动执行BIM的装配式轻量化施工控制决策和控制；S6、构建DBMF模型实时收集施工现场信息，通过实时数据反馈及时调整施工策略；S7、构建基于机器学习的SHMPS模型，通过分析历史和实时数据预测潜在的设备故障和施工延误，提前进行维护和调整；S8、构建决策支持模型根据融合数据分析、预测数据和实时反馈提供决策支持；S9、设计一个用户界面访问信息并进行交互，同时建立一个基于持续学习机制的自适应学习模型，根据实时数据和反馈进行自我优化和更新。

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