BIM技术在建筑工业化水平评价中的应用研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状综述 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状综述 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状综述 | 第11-12页 |
| 1.3 论文主要内容与技术路线 | 第12-14页 |
| 1.3.1 论文主要内容 | 第12-13页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第13-14页 |
| 2 建筑工业化理论与评价体系 | 第14-32页 |
| 2.1 建筑工业化概念与应用 | 第14-15页 |
| 2.1.1 建筑工业化概念 | 第14页 |
| 2.1.2 工业化建筑应用 | 第14-15页 |
| 2.2 建筑工业化理论 | 第15-17页 |
| 2.3 建筑工业化优势 | 第17-18页 |
| 2.4 评价体系研究 | 第18-30页 |
| 2.4.1 国外建筑工业化水平评价体系现状 | 第18-20页 |
| 2.4.2 我国建筑工业化评价标准 | 第20-21页 |
| 2.4.3 构建评价体系的规则和思路 | 第21页 |
| 2.4.4 建筑设计标准化指标 | 第21-23页 |
| 2.4.5 工厂化制作与运输指标 | 第23-24页 |
| 2.4.6 施工建造评价指标 | 第24-26页 |
| 2.4.7 信息化管理与综合效益评价指标 | 第26-28页 |
| 2.4.8 建立层次评价体系 | 第28-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-32页 |
| 3 基于LDA-SVM的评价模型 | 第32-60页 |
| 3.1 机器学习理论 | 第32-36页 |
| 3.1.1 监督学习 | 第32-33页 |
| 3.1.2 损失函数 | 第33-34页 |
| 3.1.3 过拟合与欠拟合 | 第34-35页 |
| 3.1.4 参数优化 | 第35页 |
| 3.1.5 正则化 | 第35-36页 |
| 3.2 数据来源和预处理 | 第36-40页 |
| 3.3 分类算法的研究 | 第40-48页 |
| 3.3.1 决策树 | 第41-42页 |
| 3.3.2 Logistic回归 | 第42-43页 |
| 3.3.3 支持向量机 | 第43-47页 |
| 3.3.4 三种模型的分析研究 | 第47-48页 |
| 3.4 降维算法 | 第48-53页 |
| 3.4.1 主成成分分析PCA | 第49-50页 |
| 3.4.2 线性判别分析LDA | 第50-51页 |
| 3.4.3 降维算法的对比分析 | 第51-53页 |
| 3.5 评价模型的分析 | 第53-59页 |
| 3.5.1 卡方检验 | 第53-55页 |
| 3.5.2 k值取值的研究 | 第55-59页 |
| 3.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 4 BIM技术在评价中的应用 | 第60-70页 |
| 4.1 BIM的特性 | 第60页 |
| 4.2 BIM信息的创建 | 第60-61页 |
| 4.3 Revit二次开发 | 第61-64页 |
| 4.3.1 Revit接口概述 | 第62-63页 |
| 4.3.2 Revit的元素 | 第63-64页 |
| 4.4 基于Revit模型评价机制的实现 | 第64-68页 |
| 4.4.1 构建评价指标参数 | 第65-66页 |
| 4.4.2 获取参数并调用模型 | 第66页 |
| 4.4.3 实例验证 | 第66-68页 |
| 4.5 本章小结 | 第68-70页 |
| 5 结论与展望 | 第70-72页 |
| 5.1 结论 | 第70页 |
| 5.2 展望 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 附录 | 第78页 |
