【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及建筑信息模型（bim）和地質建模，尤其是涉及一種基于bim系統的認知地質建模方法及系統。
技術介紹
1、在建筑工程和地質勘探中，地質建模是不可或缺的關鍵環節。傳統的地質建模方法通常基于固定的模型參數和規則，這些方法存在以下幾方面的不足：
2、（1）、缺乏動態響應能力：現有地質建模方法依賴靜態的建模參數，無法有效應對地質條件的實時變化。隨著施工環境的復雜化，地質條件常常發生快速變化，傳統方法難以實時調整模型參數，導致模型精度不足，無法提供可靠的工程支持。
3、（2）、數據利用率低：隨著物聯網技術的發展，現場傳感器和設備能夠實時采集大量的地質數據。然而，現有技術無法充分利用這些實時數據進行模型優化，僅依賴于歷史數據進行建模，忽視了實時數據的重要性，導致模型與實際地質情況脫節。
4、（3）、數據共享與安全性問題：在大型工程項目中，跨項目的數據共享是必要的。然而，傳統的數據共享方式往往存在安全性和一致性問題，容易出現數據篡改、泄露等風險。此外，不同項目之間的數據標準不統一，也進一步增加了數據共享的難度。
5、因此，現有技術急需一種能夠動態調整模型參數、充分利用實時數據，并確保數據共享安全性和一致性的地質建模方法。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提供一種基于bim系統的認知地質建模方法及系統，以解決現有技術中存在的技術問題。
2、為了實現上述目的，本專利技術采用以下技術方案：
3、本專利技術提供一種
4、s1、數據收集與預處理，包括如下步驟：
5、s11、歷史數據的收集；s12、實時數據的收集；s13、數據過濾與清洗；s14、數據整合與標準化；
6、s2、模式識別與特征提取，包括如下步驟：
7、s21、模式識別；s22、特征提取；
8、s3、建模方案與參數優化，包括如下步驟：
9、s31、數據驅動的模型生成；s32、參數調整與優化；s33、實時反饋機制；
10、s4、模型自動化生成，包括如下步驟：
11、s41、模型自動化生成；s42、模型集成至bim系統；
12、s5、跨鏈數據共享，包括如下步驟：
13、s51、數據準備與打包；s52、數據加密與驗證；s53、跨鏈數據傳輸；
14、s54、數據解密與驗證。
15、優選地，s11、歷史數據的收集，具體包括：
16、數據查詢與提取：系統從bim數據庫中獲取大量歷史建模數據，系統從關系型數據庫mysql中提取與地質建模相關的數據，通過標準的sql查詢語句，系統能夠自動檢索并提取與當前建模任務高度相關的數據；
17、數據提取與存儲：查詢得到的數據將被存儲到臨時數據存儲區中，并準備進行進一步的處理，系統通過統一接口保證數據提取的效率和數據集的完整性；
18、s12、實時數據的收集，具體包括：
19、實時數據采集：系統通過認知物聯網設備實時采集地質數據，所述認知物聯網設備配置有高精度傳感器，能夠監測包括土壤濕度、地層壓力、地下水位關鍵地質參數，監測的數據通過無線傳感網絡傳輸至bim系統；
20、數據傳輸與處理：在數據傳輸過程中，系統使用傳輸層安全協議進行加密，以確保數據的完整性和保密性，數據到達后，系統使用實時流處理框架kafka對數據進行實時處理，包括數據去噪和數據壓縮；
21、s13、數據過濾與清洗，具體包括：
22、數據清洗技術：系統使用三倍標準差法識別并處理異常值，對于缺失值，系統采用線性插值算法，通過相鄰數據點的加權平均來填補缺失值，確保數據的連續性和完整性；
23、數據去噪：在進入分析階段前，系統對數據進行去噪處理，使用高斯濾波算法進行去噪；
24、s14、數據整合與標準化，具體包括：
25、數據整合：將來自不同來源和時間段的地質數據進行統一的處理和管理，以形成一個綜合性的數據集，包括數據對齊與整合、數據轉換與整合，在所述數據對齊與整合中，通過時間戳對齊和空間坐標匹配技術，將歷史數據和實時數據進行對齊和整合；在所述數據轉換與整合中，通過用etl流程，對不同數據源的數據進行提取、轉換和整合；
26、數據標準化：將不同來源的數據在量綱和單位上進行統一處理的過程，以確保數據在分析時具有可比性和一致性，標準化過程包括：單位轉換和數據歸一化兩個方面。
27、優選地，s21、模式識別，具體包括：
28、數據準備與輸入：系統首先將經過預處理的歷史數據輸入到隨機森林模型中，數據包括地質參數和對應的模型精度指標，在輸入過程中，系統會對數據進行分組，確保每個輸入樣本包含完整的地質參數集；
29、模型訓練與模式識別：在訓練過程中，隨機森林算法通過多次隨機抽樣，構建多個決策樹，每棵決策樹根據輸入的地質參數進行分裂，最終形成一組葉節點，每個葉節點代表一種地質條件下的模型精度；
30、s22、特征提取，具體包括：
31、卷積操作與特征映射：系統將通過認知物聯網設備實時采集的地質數據輸入到卷積神經網絡中；在卷積神經網絡中，卷積層通過卷積核對輸入數據進行卷積操作，提取出特征映射；
32、池化與降維：在卷積操作后，系統使用池化層對特征映射進行降維處理，保留重要的特征并減少數據維度；
33、全連接層與特征提取：在完成卷積和池化操作后，系統將特征映射通過全連接層進行整合，通過全連接層，系統能夠生成最終的特征向量，該特征向量代表了輸入數據的高層次特征；
34、特征輸出與模型優化：提取出的特征向量將用于后續的模型優化過程中，通過分析特征，優化地質建模的參數設置和結構設計。
35、優選地，s31、數據驅動的模型生成，具體包括：
36、模型生成：xgboost通過逐步建立多個決策樹，每棵樹都試圖糾正前一棵樹的誤差，從而在整個訓練過程中逐步優化模型的預測能力；在每次迭代中，xgboost通過計算殘差并擬合新的樹來最小化損失函數；
37、特征輸入：系統首先將從模式識別與特征提取步驟中生成的特征向量輸入到xgboost算法中；
38、建模過程：?在訓練過程中，xgboost通過以下步驟生成地質建模方案：
39、其中，初始化模型：以最初的模型結構和參數為起點，xgboost初始化一個簡單的模型；其中，迭代訓練：在每次迭代中，xgboost使用當前模型的預測結果與實際結果的殘差作為目標值，擬合一個新的樹，每棵新樹的構建都以減少整體誤差為目標；其中，更新模型：將新擬合的樹加入現有的模型結構中，更新整體模型，該過程重復多次，直到達到預定的停止條件；其中，模型輸出：最終生成的模型結構包括若干決策樹，以及與之相關的參數設置和計算策略；
40、模型結構與計算策略：xgboost輸本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于BIM系統的認知地質建模方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于BIM系統的認知地質建模方法，其特征在于，
3.根據權利要求1所述的基于BIM系統的認知地質建模方法，其特征在于，
4.根據權利要求1所述的基于BIM系統的認知地質建模方法，其特征在于，
5.根據權利要求1所述的基于BIM系統的認知地質建模方法，其特征在于，
6.根據權利要求1所述的基于BIM系統的認知地質建模方法，其特征在于，
7.一種基于BIM系統的認知地質建模系統，其特征在于，采用權利要求1所述的基于BIM系統的認知地質建模方法，包括：數據收集與預處理模塊、模式識別與特征提取模塊；建模方案與參數優化模塊、模型自動化生成模塊、跨鏈數據共享模塊；所述數據收集與預處理模塊用于實現歷史數據的收集、實時數據的收集、數據過濾與清洗、數據整合與標準化；所述模式識別與特征提取模塊用于實現模式識別和特征提取；所述建模方案與參數優化模塊用于實現數據驅動的模型生成、參數調整與優化、實時反饋機制；所述模型自動化生成模塊用于實現模型自動化生
...【技術特征摘要】
1.一種基于bim系統的認知地質建模方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于bim系統的認知地質建模方法，其特征在于，
3.根據權利要求1所述的基于bim系統的認知地質建模方法，其特征在于，
4.根據權利要求1所述的基于bim系統的認知地質建模方法，其特征在于，
5.根據權利要求1所述的基于bim系統的認知地質建模方法，其特征在于，
6.根據權利要求1所述的基于bim系統的認知地質建模方法，其特征在于，
7.一種基于bim系統的認知地質建模系統，其特征在于，采用權利...
【專利技術屬性】
技術研發人員：曲柄宇，王書輝，覃天意，王建斌，張光炎，曹彬，成凱，
申請(專利權)人：中國交通信息科技集團有限公司，
類型：發明
國別省市：
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