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图神经网络算法在BIM建筑图构建中的特征提取优化

引言

BIM模型不仅仅是一个建筑设计的图纸，它还包含了与施工相关的大量信息，如施工顺序、时间安排、施工材料等。FE-GNN能够有效地将设计信息与施工信息融合，通过特征增强机制，将施工过程中的动态变化信息作为节点特征输入到图神经网络中。这样，图神经网络能够考虑到施工过程中的变更与调整，提升建筑图模型的精度与可靠性。

BIM作为建筑设计与施工过程中信息交换的核心，包含了复杂的几何数据、结构信息和属性数据等。传统的BIM数据构建方法通常依赖人工操作或基于规则的算法进行处理，存在数据解析困难、处理效率低