在施工项目设计和落地过程中,因受到市场价格变化、技术等多个因素的耦合影响,从而实现施工成本出现较大程度的偏差,为此引入BIM技术和粒子群算法,设计了一种新的施工成本管控策略。利用Industry Foundation Classes(IFC)搭建建筑BIM模...在施工项目设计和落地过程中,因受到市场价格变化、技术等多个因素的耦合影响,从而实现施工成本出现较大程度的偏差,为此引入BIM技术和粒子群算法,设计了一种新的施工成本管控策略。利用Industry Foundation Classes(IFC)搭建建筑BIM模型,在Revit软件对于所构建的BIM模型进行渲染操作。以渲染完成的BIM模型为基础初步设计项目施工方案,引入粒子群算法对于施工方案进行优化,从而实现施工成本的控制。在施工过程中,将优化后的施工方案作为指导计算与监控实际施工成本,结合所设计的预警值实现施工成本管控。通过实验证明,该方法可以建立精准的BIM模型同时实现对于该模型的渲染,能够精准计算施工成本的偏差,从而实现有效的施工成本管控,在实际中具备较高的应用价值。展开更多
【目的】本研究旨在系统解析多源大数据驱动的生态系统文化服务(cultural ecosystem service,CES)评估创新,明晰研究进展与未来方向。【方法】以“生态系统文化服务”和“价值评估”为关键词,检索Web of Science与CNKI数据库2000—2024...【目的】本研究旨在系统解析多源大数据驱动的生态系统文化服务(cultural ecosystem service,CES)评估创新,明晰研究进展与未来方向。【方法】以“生态系统文化服务”和“价值评估”为关键词,检索Web of Science与CNKI数据库2000—2024年的文献。从大数据类型、CES价值类型、评估对象与评估方法4个维度梳理研究成果,对当前研究机遇、挑战及未来趋势进行系统性评述,并系统性总结基于多源大数据的CES评估工作流。【结果】1)CES评估范式呈现从传统经济核算向智能评估转型的趋势。统计表明,约70%的研究通过多源数据的应用实现了范式革新,主要体现在CES价值类型维度拓展、评估对象类型细化、评估方法应用创新3个方面。2)大数据应用突破了传统信息获取瓶颈,形成政府公开数据(生态环境数据、人口经济数据等)与用户生成数据(社交媒体数据、地图与兴趣点数据、位置服务数据等)融合的多元化格局,显著提升了CES价值解析的精度、时空覆盖度及场景适用性。3)机器学习、深度学习等人工智能技术与大数据分析手段成为新兴的CES评估方法,能进行海量数据处理与深度信息挖掘,有效提升了评估效率与准确性。【结论】多源大数据的应用使得CES评估从传统经济核算转向智能感知分析,为CES研究提供了新依据。未来需推动评估框架的标准化,以提升研究结果的科学性和解释力。展开更多
文摘在施工项目设计和落地过程中,因受到市场价格变化、技术等多个因素的耦合影响,从而实现施工成本出现较大程度的偏差,为此引入BIM技术和粒子群算法,设计了一种新的施工成本管控策略。利用Industry Foundation Classes(IFC)搭建建筑BIM模型,在Revit软件对于所构建的BIM模型进行渲染操作。以渲染完成的BIM模型为基础初步设计项目施工方案,引入粒子群算法对于施工方案进行优化,从而实现施工成本的控制。在施工过程中,将优化后的施工方案作为指导计算与监控实际施工成本,结合所设计的预警值实现施工成本管控。通过实验证明,该方法可以建立精准的BIM模型同时实现对于该模型的渲染,能够精准计算施工成本的偏差,从而实现有效的施工成本管控,在实际中具备较高的应用价值。
文摘【目的】本研究旨在系统解析多源大数据驱动的生态系统文化服务(cultural ecosystem service,CES)评估创新,明晰研究进展与未来方向。【方法】以“生态系统文化服务”和“价值评估”为关键词,检索Web of Science与CNKI数据库2000—2024年的文献。从大数据类型、CES价值类型、评估对象与评估方法4个维度梳理研究成果,对当前研究机遇、挑战及未来趋势进行系统性评述,并系统性总结基于多源大数据的CES评估工作流。【结果】1)CES评估范式呈现从传统经济核算向智能评估转型的趋势。统计表明,约70%的研究通过多源数据的应用实现了范式革新,主要体现在CES价值类型维度拓展、评估对象类型细化、评估方法应用创新3个方面。2)大数据应用突破了传统信息获取瓶颈,形成政府公开数据(生态环境数据、人口经济数据等)与用户生成数据(社交媒体数据、地图与兴趣点数据、位置服务数据等)融合的多元化格局,显著提升了CES价值解析的精度、时空覆盖度及场景适用性。3)机器学习、深度学习等人工智能技术与大数据分析手段成为新兴的CES评估方法,能进行海量数据处理与深度信息挖掘,有效提升了评估效率与准确性。【结论】多源大数据的应用使得CES评估从传统经济核算转向智能感知分析,为CES研究提供了新依据。未来需推动评估框架的标准化,以提升研究结果的科学性和解释力。
