一种基于建筑信息模型的人工智能孪生式训练方法

摘要

本发明公开了一种基于建筑信息模型的人工智能孪生式训练方法，所述方法包括：获取若干建筑设计训练集，对于每一个所述建筑设计训练集，从建筑信息模型中获取与所述建筑设计训练集对应的构件的初始特征向量；对于建筑设计的每一个阶段，将所述初始特征向量输入初始模型中，并对所述初始模型进行训练，得到人工智能阶段模型；其中，所述初始模型由聚类函数和神经网络级联得到；将若干所述人工智能阶段模型进行融合，并对融合后的若干所述人工智能阶段模型进行训练，得到人工智能孪生模型。本发明通过对建筑设计的每一个阶段都进行训练纠正，并将聚类函数和神经网络进行级联，从而使得基于建筑信息模型的人工智能孪生模型的模拟精度更高。