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图神经网络在BIM建筑图构建中的多源数据融合方法

前言

在基于GNN的BIM图构建过程中，首先需要对BIM数据进行预处理和特征提取。建筑图数据中的节点代表建筑元素（如墙体、门窗、柱子等），而边则代表这些元素之间的关系。为了使GNN能够有效学习这些数据，必须提取出合适的特征，通常包括几何信息、物理属性、功能性要求等。通过数据的标准化和归一化处理，可以为后续的模型训练提供高质量的输入数据。

随着人工智能技术的不断发展，未来基于GNN的BIM建筑图构建方法有望与物联网（IoT）、智能传感器、无人机等技术相结合，进一步实现建筑过程的自动化和智能化。例如