清华大学学报(自然科学版)

作者：胡振中, 冷烁, 袁爽

单位：1. 清华大学 深圳国际研究生院, 深圳 518055;<br>2. 清华大学 土木工程系, 北京 100084

关键词：运维管理,建筑信息模型(BIM),数据驱动,智能建筑,数据挖掘

基金：国家自然科学基金项目（51778336）；深圳市科技研发基金项目（WDZC20200819174646001）\r\n

建筑信息模型（BIM）的普及提升了建筑运维管理的效率。然而，基于BIM的智能运维仍在数据获取、管理与分析方面面临挑战。该文结合BIM和数据驱动技术，研究了智能运维管理的方法，包括：通过机电设备逻辑关系的自动生成，实现对运维BIM信息的扩充增强；通过提出数据立方模型，实现基于BIM的动态运维信息管理；以及结合聚类、频繁模式挖掘与神经网络等多种机器学习方法，实现对上述运维数据的挖掘分析，辅助智能运维决策。该研究成果有效地减少了运维人员工作负担、提高了运维数据价值，有助于提升运维管理智能化水平。

来源：2022年第2期

《清华大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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