买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：中国铁路经济规划研究院有限公司

摘要：本发明公开了一种基于BIM和大模型的铁路工程咨询系统及咨询方法，所述系统包括数据采集模块、数据集成模块、技术咨询模块、过程管理模块和系统管理模块。所述方法包括建立三维可视化环境；建立铁路工程咨询的管理单元知识图谱；拓展所述铁路工程咨询的管理单元知识图谱；进行用户登录、验证及界面定制；进行设计‑技术咨询协同办公；建立文档数据库；进行协同办公过程文档智能分析。本发明实现了勘察设计数据的高效融合和铁路工程信息三维可视化查询；基于大模型技术对设计‑技术咨询协同办公过程产生的海量非结构化数据进行了分类、存储和语义理解，并优化了文档的智能查询功能。

主权项：1.一种基于BIM和大模型的铁路工程咨询方法，其特征在于包括以下步骤：S1，建立三维可视化环境：建立GIS基础三维地理场景；将局部区域的GIS无人机数据转换为工程坐标，将BIM模型进行轻量化及构件分解，并集成到GIS基础三维地理场景中；S2，建立关系数据库：通过数据集成模块对采集到的数据进行分析，设计关系数据库并选择合适的数据引擎，创建关系数据库、表格及表格关系，将采集到的数据导入关系数据库中；S3，基于大模型的语义理解能力，提取勘察设计数据的语义信息，生成本体和关联，通过数据集成模块建立铁路工程咨询的管理单元知识图谱，包括以下分步骤：S31，基于大模型，提取S2建立的关系数据库中每张表格的名称列，将关系数据库中的表名、列名及其注释导出为表格，作为大模型的输入，采用prompt的方式获取名称列，其中，所述名称列为模型表的模型名称列、桥梁表的桥名列、隧道表的隧道名列；S32，输入S31获取的名称列，采用prompt的方式进行语义相似性分析，对齐同义词，将每个名称列作为独立的本体类；S33，输入对齐后的名称列，采用prompt的方式进行语义包含关联分析，获得本体类之间的层级关联；S34，逐表解析每个名称列下的记录值，剔除无语义的记录，采用与步骤S32、S33相同的方式进行语义相似性及语义包含关联分析，经剔除、去重和语义对齐之后，提取该记录，形成本体，并为该本体赋予本体类；其中，步骤S31中所述大模型采用百川大模型；S35，在铁路工程咨询的管理单元知识图谱上，继续采用链路预测算法深入挖掘数据的潜在关联，利用历史链路数据和特征训练机器学习模型；S4，通过数据集成模块拓展所述铁路工程咨询的管理单元知识图谱：在铁路工程咨询的管理单元知识图谱中增加BIM构件类本体，并建立BIM构件类本体与铁路工程咨询的管理单元知识图谱中各类本体之间的关联，开发基于铁路工程咨询的管理单元知识图谱与BIM构件本体的查询功能，实现基于BIM模型的铁路工程信息查询，包括以下分步骤：S41，提取BIM构件语义结构树：首先，遍历所有BIM构件，提取构件的属性代码并汇总形成代码表；然后，去除代码表中的重复代码；依次遍历去重后的代码表中的每个属性代码，查看《铁路工程信息模型数据存储标准》，建立该代码的语义结构树；最后，采用深度优先的原则，以深度值最大的语义结构树为基准，依次遍历每棵语义结构树，对该语义结构树进行信息增益，形成项目的BIM构件语义结构树；在生成桥梁相关BIM构件语义结构树时，首先按照编码的层级，以层级最大的桩基为基准，构造{桥梁-下部结构-桥墩-桩基}；然后依次遍历每棵语义结构树，当遍历至简支梁，构造{桥梁-上部结构-梁}时，则以简支梁的语义结构树对桩基的语义结构树进行信息增益，形成：桥梁-上部结构-梁；-下部结构-桥墩-桩基；S42，根据S41得到的BIM构件语义结构树，向铁路工程咨询的管理单元知识图谱添加BIM构件的本体类及本体类关联，形成BIM构件语义知识结构树；S43，逐一遍历每个BIM构件，以构件的ID作为唯一标识，将每个构件添加到对应的BIM构件本体类中；S44，建立BIM构件的本体类与S3建立的铁路工程咨询的管理单元知识图谱中对应本体类的映射，该映射为多对多映射，在铁路工程咨询的管理单元知识图谱添加映射类本体及本体关联；S45，基于铁路工程咨询的管理单元知识图谱查询BIM构件的附属信息；S5，通过系统管理模块进行用户登录、验证及界面定制：为各参建单位分配用户和权限，各参建单位的用户采用用户名和密码登录系统，首先进行权限验证，然后为每个用户智能生成定制化的系统界面；S6，通过技术咨询模块进行设计-技术咨询协同办公：铁路勘察设计团队用户和技术咨询团队用户在三维可视化环境中，基于BIM模型进行信息的查询和检索，建立专家库，设定咨询流程，实现设计方案和技术咨询的可视化协同，系统同步采集该过程中自定义调整的管理行为和产生的过程文档；S7，通过数据集成模块建立文档数据库：接收铁路勘察设计团队与技术咨询团队可视化协同办公过程中产生的文档，对文档进行分类、存储，并基于大模型的语义理解与铁路工程的管理单元知识图谱对每个文档进行多标签管理；S8，通过过程管理模块进行协同办公过程文档智能分析：基于深度学习算法，根据管理行为的自定义调整进行模型训练，优化协同办公过程文档查询的体系结构，提供文档检索功能；其中，步骤S45包括以下分步骤：1）用户在三维可视化环境中点选BIM构建，系统获取该构件的构件ID和属性代码，以{构件ID，属性代码}组成二元组；2）在铁路工程咨询的管理单元知识图谱中，查询BIM构件语义知识结构树，获取该BIM构件的语义知识结构树为{桥梁，特大桥，下部结构，桥墩，桩基}，根据构件分解关系，逆向提取属性，得到{桥梁，XX特大桥，下部结构，Y号桥墩，Z号桩基}；3）查询映射类本体及本体关联，完成BIM构件本体类向铁路工程咨询的管理单元知识图谱本体类的映射，得到{构件ID，属性代码，{本体类：O1,O2,...,On}}的三元组，其中{本体类：O1,O2,...,On}为集合，O代表本体类；4）对步骤3）中的三元组进行拆解，并与步骤2）中的构件语义知识结构树链接，形成{{{桥梁，XX特大桥，下部结构，Y号桥墩，Z号桩基}，O1},{{{桥梁，XX特大桥，下部结构，Y号桥墩，Z号桩基}，O2},...,{{{桥梁，XX特大桥，下部结构，Y号桥墩，Z号桩基}，On}}；在铁路工程咨询的管理单元知识图谱中，依次对每个本体类进行{桥梁，XX特大桥，下部结构，Y号桥墩，Z号桩基}属性筛选，将查询结果转换为DataTable；5）在三维可视化环境中动态添加Table页，将步骤4）中得到的多个DataTable嵌入到每个Table页中进行动态显示；步骤S8包括以下分步骤：（1）提供关键词、分类目录、上传资料标识的检索及自定义修改：用户登录系统，经用户和权限认证后，进入过程管理模块，能够根据关键词、分类目录、上传资料标识进行文档资料的检索，同时，选中某个文档后，能够修改该文档的关键词、分类目录、上传资料标识信息；2基于深度学习算法，根据技术质量管理行为的自定义调整，进行模型训练，优化技术质量资料管理的体系结构，具体步骤为：1）收集和处理用户管理行为的历史行为数据：将所述历史行为数据以时间序列的形式存储，每一行代表一个用户在特定时间点的行为记录，对每行数据进行清洗和规范化，去除数据冗余，剔除无效行为记录；2）从原始数据中提取有用的特征所述特征包括：滑动窗口内的平均行为次数、活跃时间段分布、用户身份和权限、历史搜索记录和历史操作记录，采用词嵌入方法嵌入当前登陆用户的自定义调整记录，形成高维增强特征集；将高维增强特征将作为长短时记忆网模型的输入训练集数据；3）构建LSTM模型:在Keras中，使用Sequential构建模型，添加LSTM层与输出层；4）训练模型：使用训练集数据训练LSTM模型，采用compile方法来编译模型，并使用fit方法进行训练；5）评估与调整：在独立的测试集上，采用均方误差评估指标评估模型的性能；6）模型部署与应用：将训练好的LSTM模型转换为ONNX格式并输出，部署到生产环境，以便模型能够在线上服务中运行；用户登录过程管理模块后对协同办公过程文档进行智能查询。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国铁路经济规划研究院有限公司 基于BIM和大模型的铁路工程咨询系统及咨询方法