CN119398357A 一种基于bim的市政道路施工方法及系统 （广州市第二市政工程有限公司）_第1页
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文档简介

本申请公开了一种基于BIM的市政道路施工2交通数据处理模块，对收集的原始交通数据和交通状交通流量预测模块，基于交通数据和交通信息特征，生成施工方案优化模块，结合预测的交通流量数据和施工数据，使用优化动态交通仿真模块，将施工方案和阶段计划表填充进初始模型框架，生成初始BIM模3.如权利要求1所述的一种基于BIM的市4.如权利要求1所述的一种基于BIM的市政道路施工系统将交通数据和交通信息特征输入至预构建的交通流量预测模型5.如权利要求4所述的一种基于BIM的市预设季节周期，使用偏自相关图确定自回归项阶数，;3数；o,为移动平均系数；为前j个时刻的误差项；q为移动平均项的阶数；i与j为时刻对SARIMA基础表达方程进行模型拟合完成交通流量预测模6.如权利要求5所述的一种基于BIM的市政道路将所有交通数据和交通信息特征作为交通流量预测模型的输7.如权利要求1所述的一种基于BIM的市政道路施预设目标函数；预设施工方案的状态空间；从状态空间中随机设定计算邻域解的目标值；若邻域解的目标值大于当前状态的查看是否达到循环终止条件，达到循环终止条件对收集的原始交通数据和交通状态数据进行清洗和处理，获得交将施工方案和阶段计划表填充进初始模型框架，生成初始BIM模型，通过动态交通仿4[0003]相关技术方案中，公开号为CN118607072A的中国专利提供的一种基于BIM的市政5;j个时刻的误差项；q为移动平均项的阶数；i与j为对SARIMA基础表达方程进行模型拟合完成交通流量预测模测准确度之和达到收敛时停止训练；交通流量预测模型为季节性差分自回归滑动平均模6结合预测的交通流量数据和施工数据，使用优化算法生成施工方案和阶段计划78;Walker方程进行计算获得，表示当前值与其前i个时刻的值的关系；p为自回归项阶性误差项的关系；为季节性移动平均项的阶数，表示在季节性部分使用的移动平均9对应的预测的交通流量预测数据，MAU为第u组交通数交通流量预测模型为季节性差分自回归滑动×施工时间+w3×施工成本；从当前状态生成邻域解，邻域解是通过对当前施工方案进行小的调整来得到的，;;[0046]通过系统化的方法评估和优化每项施工活动的安排，能够有效缩短整体施工时视化技术建立BIM模型。结合预测的交通流量数据和施工数据，使用优化算法生成施工方案和阶段计划

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