基于BIM与机器学习的建筑工程成本智能预测方法

本发明涉及建筑成本预测技术领域，本发明公开了基于BIM与机器学习的建筑工程成本智能预测方法，包括基于预设唯一标识符从多个异构版本的BIM模型文件中提取构件参数表，进一步，通过对构件属性数据执行多尺度离散分桶处理，并结合扰动反馈分析生成分桶编码矩阵，再对其进行联合编码映射处理，生成结构稳定、语义统一的属性结构向量，结合构件连接数据构建边索引矩阵，并对属性结构向量执行节点属性重构处理，从而构建出具备拓扑结构与属性信息融合能力的构件图结构，这样能够在无需人工映射规则的前提下实现建筑成本的自动预测，显著提升了成本估算模型在多版本BIM环境下的适配稳定性和预测结果的一致性。