一种用于高层建筑钢结构连廊模块化的建造设计系统的制作方法

本发明涉及建造设计，具体为一种用于高层建筑钢结构连廊模块化的建造设计系统。

背景技术：

1、传统系统的主要劣势在于它们往往缺乏有效的数据处理和分析能力，导致设计效率低下和准确性不足；这些系统可能未采用高效的数据收集与特征工程技术，使得在处理大量的结构设计数据和环境数据时容易陷入“维度灾难”，数据处理变得笨重且易出错，无法有效地识别和保留关键信息；

2、此外，有些系统无法准确地从复杂的数据中学习和预测项目成功的关键因素，导致预测结果的可靠性和精确性大打折扣；缺乏精细化的决策和分析流程也意味着这些系统在面对项目预测失败时，难以有效地识别潜在的问题区域和优化资源配置，从而降低了设计方案的适应性和鲁棒性，增加了项目失败的风险；

3、最终，这些劣势导致设计方案可能无法满足行业标准和规范，降低了项目的成功率和可持续性，同时也影响了设计团队的决策信心和数据的可靠性，进而影响整个建造项目的高效实施和顺利完成。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种用于高层建筑钢结构连廊模块化的建造设计系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种用于高层建筑钢结构连廊模块化的建造设计系统，其特征在于：包括数据收集模块、特征工程模块、综合分析模块和最终决策与分析模块，其中：

3、所述数据收集模块用于收集结构设计数据和环境数据；

4、所述特征工程模块利用数据降维方法分别对结构设计数据和环境数据进行数据特征处理，通过对结构设计数据和环境数据进行标准化处理，并计算标准化处理得协方差矩阵进行特征分解以确定主成分，并根据累计贡献率的大小确定主成分，并选择主成分所对应的数据特征，将结构设计数据和环境数据降维成主成分所对应的数据特征，生成结构设计关键数据和环境关键数据；

5、所述综合分析模块利用迭代二分树算法对结构设计关键数据和环境关键数据进行项目是否成功的预测，通过从公共数据库中收集训练数据，通过计算熵和条件熵，从而计算信息增益并选择信息增益最大的特征作为数据分割点；递归地划分子集，直至所有训练数据归为同一类别生成构建好的迭代二分树模型；基于构建好的迭代二分树模型对特征工程模块中的结构设计关键数据和环境关键数据进行项目是否成功的预测以及分支数据的记录，并将预测结果及分支数据发送给最终决策与分析模块；

6、所述最终决策与分析模块根据综合分析模块的预测结果确定是否对结构设计关键数据或环境关键数据的进一步分析，具体包括：

7、当预测结果为项目成功时，向设计人员发送数据合格的通知；

8、当预测结果为项目失败时，根据分支数据中数据特征类型的个数确定分支数据的主要数据类型，根据分支数据的主要数据类型所属类别对结构设计关键数据或环境关键数据进行进一步分析，进一步分析包括对结构设计关键数据的合规性分析，以及对环境关键数据进行气候、地形及地质分析。

9、作为本技术方案的进一步改进，所述数据收集模块收集结构设计数据和环境数据，结构设计数据包括但不限于材料属性、荷载数据、连廊几何数据和项目设计成本；环境数据包括但不限于气候数据、地质数据和噪声数据。

10、作为本技术方案的进一步改进，所述特征工程模块中的累计贡献率为主成分所对应的数据变异性的总和，其中变异性是通过将特征值除以所有特征值的总和来计算，选择累计贡献率超过90％的主成分所对应的数据特征。

11、作为本技术方案的进一步改进，所述综合分析模块中信息增益的计算过程如下：

12、计算整个训练数据的熵：熵表示训练数据不纯度的度量，决定了训练数据中存在多少随机性，对于训练数据中的每一类都计算出现概率和这个概率的对数的乘积，将所有这些乘积相加并取负值；

13、为每个特征计算条件熵：对于训练数据中的每个特征，按照该特征的不同值将训练数据划分为几个子集，并计算每个子集的熵，用每个子集的大小加权求和，得到按此特征划分数据集后的总体熵；

14、确定信息增益：信息增益等于训练数据原始熵与按照特征划分后的条件熵之间的差异，这个差值表明了通过考虑这个特征后数据随机性减少的程度。

15、作为本技术方案的进一步改进，所述综合分析模块基于构建好的迭代二分树模型对结构设计关键数据和环境关键数据进行项目是否成功的预测以及分支数据的记录，具体包括：

16、从根节点开始，根据特征值的取值，根据判定条件选择相应的分支，并记录分支对应的数据；

17、进入下一节点后，根据当前节点的判定条件和特征值的取值，选择相应的分支进入下一个节点；

18、从根节点到叶节点，根据特征值的取值一直进行分支选择，直到达到叶节点，叶节点对应项目是否成功的预测结果，并将项目是否成功的预测结果以及记录的分支数据发送给最终决策与分析模块。

19、作为本技术方案的进一步改进，所述最终决策与分析模块包括决策单元和最终分析单元，所述决策单元根据综合分析模块中项目是否成功的预测结果，确定是否对结构设计关键数据还是环境关键数据进行进一步分析；所述最终分析单元根据分支数据的主要数据类型确定对结构设计关键数据或环境关键数据进行进一步分析。

20、作为本技术方案的进一步改进，最终分析单元中分支数据的主要数据类型的判定根据数据特征类型的个数大小判定分支数据的主要数据类型，通过计算分支数据中所对应的数据特征类型个数，并选择分支数据中数据类型个数大的一方为主要数据类型。

21、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

22、1、该一种用于高层建筑钢结构连廊模块化的建造设计系统通过其四个主要模块的协同工作，极大地提升了建筑设计的效率和准确性，数据收集模块和特征工程模块通过高效的数据处理技术，确保了设计数据的质量和可用性，为后续的分析和决策提供了坚实的基础，特别是特征工程模块应用的数据降维方法，不仅大幅度降低了数据处理的复杂性，而且通过精选关键数据特征，保留了最具影响力的信息，从而避免了维度灾难并提高了后续分析的效率，这一处理过程确保了数据的一致性和比较的有效性，同时减少了信息损失，为综合分析模块提供了优化和可靠的数据输入；综合分析模块的应用进一步增强了系统的预测能力，通过迭代二分树算法精确地识别和学习决定项目成功的关键模式，有效地从复杂的设计和环境数据中挖掘出影响项目成功的因素，这种方法不仅显著提高了预测的准确性，还提升了模型处理各种规模和复杂性数据集的自适应能力，从而为设计团队提供了深入的洞察，指导进一步的项目优化和风险管理。

23、2、该一种用于高层建筑钢结构连廊模块化的建造设计系统中的最终决策与分析模块，通过精细化的处理流程，显著提高了设计的适应性和鲁棒性，确保设计方案能够有效应对各种环境挑战，当预测结果表明项目成功，最终决策与分析模块不仅确认了设计数据的合格性，还为设计团队提供了即时反馈，增强了决策信心和数据的可靠性；当项目预测失败时，该模块通过细致分析结构设计与环境数据的关键比例，明确指出潜在的问题区域，并通过优化资源配置侧重改进关键数据领域，有效减少失败风险；此外，根据分支数据的主要类型，进行进一步的深入分析，无论是结构设计关键数据的合规性审查还是环境关键数据的综合环境分析，都确保了设计方案的可行性和项目的成功率，这种综合性分析流程不仅大幅提高了项目的可持续性，还为建筑设计提供了强大的数据支持，确保项目能够满足行业标准和规范，同时增强了设计方案的可靠性和安全性；通过这一流程，设计团队能够及时识别并处理潜在的问题点，从而保障设计方案的高效实施和项目的顺利完成。