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建筑外立面和附属设施损伤智能化检测与识别技术研究 被引量：2
1
作者 陈玲珠 赵宇翔 +3 位作者 王卓琳 王易豪 韩文鹤 许清风 《施工技术（中英文）》 CAS 2023年第3期25-30,90,共7页
传统建筑外立面和附属设施损伤检测方法主观性强、效率低、对检测人员经验要求较高,难以满足日趋增长的检测需求。为实现建筑外立面和附属设施损伤检测的自动化和智能化,提出了基于无人机自动航线规划功能的图像自动化采集技术和基于YOL... 传统建筑外立面和附属设施损伤检测方法主观性强、效率低、对检测人员经验要求较高,难以满足日趋增长的检测需求。为实现建筑外立面和附属设施损伤检测的自动化和智能化,提出了基于无人机自动航线规划功能的图像自动化采集技术和基于YOLOv5x卷积神经网络算法的损伤智能化识别技术,开发了具有损伤智能化识别功能的基于原始图片的损伤检测系统和具有自动出具损伤情况报告功能的基于摄影测量的损伤检测系统。通过工程应用测试了智能化检测系统的损伤检出率与检测效率,对比分析了不同系统的优劣,并提出了建筑外立面和附属设施损伤智能化检测系统进一步升级的方向。 展开更多
关键词 外立面 附属设施 无人机 智能识别 损伤检测
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基于聚类和随机森林回归的超大型建筑能耗负荷预测模型研究 被引量：1
2
作者 叶从周 肖朋林 +3 位作者 秦俊 张承雄 陈烈 王科 《绿色建筑》 CAS 2022年第5期48-51,55,共5页
超大型建筑耗能高,因此针对这类建筑的能耗规律建模能够有效发现节能空间,对公共建筑的节能减排有很大的帮助。介绍了一种混合随机森林回归和 k-means 聚类的能耗预测算法,提升了超大型建筑不同区域空调设备建模的便利性以及提高了不同... 超大型建筑耗能高,因此针对这类建筑的能耗规律建模能够有效发现节能空间,对公共建筑的节能减排有很大的帮助。介绍了一种混合随机森林回归和 k-means 聚类的能耗预测算法,提升了超大型建筑不同区域空调设备建模的便利性以及提高了不同季节切换时预测模型的准确率,为超大型建筑的空调设备减少能耗提供了参考。 展开更多
关键词 超大型建筑 能耗负荷预测 随机森林回归 K-MEANS
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基于LSTM循环神经网络的排产预测
3
作者 周恒 《绿色建筑》 CAS 2022年第4期63-65,70,共4页
客户需求的随机性、复杂性和不可控性,对生产调度造成困难和不稳定性。针对客户的历史需求数据对产品排产数据进行准确预测,有利于制定合理的生产调度计划。使用基础RNN算法和长短期记忆循环神经网络LSTM算法,分别通过对工厂某一客户的... 客户需求的随机性、复杂性和不可控性,对生产调度造成困难和不稳定性。针对客户的历史需求数据对产品排产数据进行准确预测,有利于制定合理的生产调度计划。使用基础RNN算法和长短期记忆循环神经网络LSTM算法,分别通过对工厂某一客户的实际采购数据预测一周后某天的采购数据,两个模型预测结果显示LSTM算法的预测精度要远高于基础RNN算法,而且LSTM算法的预测结果与工厂实际排产结果高度吻合,说明该算法精准有效。 展开更多
关键词 LSTM算法 排产预测 循环神经网络
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